文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【CodeForces 618C】Constellation

题意 给出n个点的坐标，找出任意三个点符合组成的三角形内不包含别的点 分析 我最先想的是选定第一个点，然后求别的点到它的距离，然后选离最近的点和第二近的点，共线的话去看第三近....但是这样WA了，为什么呢...解释来了，原来是我共线的判断方法写错了，改了一下也可以AC。详情看补充的代码↓。 正确的做法是把所有点按照xy坐标排序，先排x，x相同考虑y。...判断是否共线就是斜率相同，(y1-y2)/(x1-x2)==(y3-y2)/(x3-x2)那就是(y1-y2)*(x3-x2)==(x1-x2)*(y3-y2) 代码 #include <stdio.h...b) { return a.v<b.v; } ll jl(ll a,ll b) { return (d[a].x-d[b].x)*(d[a].x-d[b].x)+(d[a].y-d[b...); while((d[1].y-d[a].y)*(d[1].x-d[2].x)==(d[1].x-d[a].x)*(d[1].y-d[2].y)&&a<n)a++; printf("1

40420
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

魔术里的集合、映射和关系（五）——优雅之作《4 Kings 折纸》的集合描述

，表示牌面或牌背向上；每一张牌的点数并不重要，但是是个识别符号以及承担了效果的展现。...相当于g(f(x)) = g(x)，即对任意(B1, B2)的二元bool元组，都是函数f((B1, B2)) = (not B1, not B2)在g((B1, B2)) = B1 xor B2性质下的不动点...而数学上不允许的原因是，哪怕对角线的牌不动，可以证明，其余折叠牌只要沿着斜率为1或-1的线折叠，那么其前后（i + j ）（mod 2）的结果一定不变，典型的，沿着y = x折叠，直接将坐标换了位置，加法交换率保证了最后结果不会变...，在其他情况下，根据折叠前后点连线斜率乘以对称轴斜率为-1可得，其模2结果也相同。...这样是不是就把新问题化为沿着y = x对称的老问题了？ 为什么想到这个方法来证明，而省去那些复杂的平移和变换操作来说明呢？

47230

交友系统设计：哪种地理空间邻近算法更快？

Liao 面临的技术挑战包括：面对海量的用户，如何为其快速找到邻近的人，可以选择的地理空间邻近算法有哪些？Liao 如何在这些算法中选择出最合适的那个？...1、SQL 邻近算法 我们可以将用户经、纬度直接记录到数据库中，纬度记录在 latitude 字段，经度记录在longitude 字段，用户当前的纬度和经度为 X，Y，如果我们想要查找和当前用户经、纬度距离...select * from users where latitude between X-D and X+D and longtitude between 这样的 SQL 实现起来比较简单，但是如果有十亿用户...同时“between X-D and X+D”以及“between Y-D and Y+D”也会产生大量中间计算数据，这两个 betwen 会先返回经度和纬度各自区间内的所有用户，再进行交集 and 处理...~ gridIDx8）中，可以极大降低中间数据量，SQL 如下： select * from users where latitude between X-D and X+D and longtitude

18610

「前端动画数学与物理基础」点和直线

如下图示意： 5A42BD2A18AB79049B085F1FDA0FBF7F.png 直线及计算直线的斜率 直线的定义 我们都知道两点确定一条直线，在数学中我们一般用类似y=2x这样的函数方程表示直线...1、两点之间的斜率 接下来让我们来看坐标系中的P点（x1，y1）和Q点（x2，y2），用m来表示斜率，其对应的计算斜率公式如下： 斜率=m=△y/△x=(y2-y1)/(x2-x1) 例4： 计算点（1...——消元法和带入法： 消元法的步骤： 选择你要消去的变量（x或y） 将两个方程分别乘上一个非0值，使你想要消去的变量前系数相同 用一个方程减去另一个方程，得到联合方程 求解出方程组第一个变量的值 将得出的变量带入原始方程...将在上步中得到的等式带入原始方程组中的另一个方程中，此时就可以消去一个未知数。 求解出一个未知数的值 将上步骤中得到值带入原始方程中，从而求出另外一个未知数的值。...的canvas，通过这个技术我们可以画图以及进行更加灵活的的高级动画设计，甚至可以进行3D绘图，今天我们先利用其实现简单的直线和箭头的绘制。

1K60

机器学习 101：一文带你读懂梯度下降

modal=1 让我们一步步来看看它是如何工作的。 用更简单的话来说，导数是一个函数在某一点的变化率或斜率。 以f(x)=x²函数为例。...f(x)的导数就是另一个函数f'(x)在一个定点x的值，f'(x)就是f(x)的斜率函数。在这种情况下，当x=2时，f(x) = x²的斜率是2 x，也就是2*2=4。 ?...f(x) = x²在不同点的斜率。 简单地说，导数指向上升最陡的方向。恰巧的是，梯度和导数基本上是一样的。除了一点，即梯度是一个向量值函数，向量里包含着偏导数。...该模型将从经验E中学习，经过训练，模型就能将其知识推广到未知数据中。 线性模型是一个很好的学习模型。它是许多其他ML算法的基础，比如神经网络和支持向量机。 在本例中，经验E就是房屋数据集。...线性方程，m和b分别是斜率和y轴的截距，x变量是输入值。 对于线性模型，斜率m和y轴的截距b是两个自由的参数。我们则要通过改变这两个参数来找到最好的直线方程。

38820

初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）

Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。...当一条线能够很好的拟合一些数据点时，我们可以认为我们的线性模型表现良好。实际上，我们可以尝试许多可能的斜率，而不是固定选择斜率值为 2。斜率为参数，产生的方程为模型。...例如，令 f(x) 是输入变量取数字 0 到 9 且输出为数字 0 到 9 的函数。例如模拟其输入的恒等函数（identity function），如 f(0)=0，f(1)=1，依此类推。...理想情况下，我们想要一个具有低方差误差和低偏差误差的模型。这样一来，它们就能够概括未知的数据并捕获数据的规律性。参见图 4 的例子。 ? 图 4. 数据欠拟合和过拟合的例子。...在本例中，成本函数定义为误差的和（sum of errors）。通常用实际值 f(x) 与预测值 M(w，x) 之间的平方差来计算预测 x 的误差。

1.1K70

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

如果观察 X 的 n 个样本，我们可以获得 theta 的后验分布 下图显示 theta 的先验、似然和后验。...此示例包含一个实验，以帮助建模不同重量的汽车在里程测试中的未通过比例。数据包括被测汽车的重量、汽车数量以及失败次数等观测值。我们采用一组经过变换的重量，以减少回归参数估值的相关性。...例如，在此示例中，我们使用正态先验值表示截距 b1 和斜率 b2，即 @(b1) normpdf(b1,0,20); % 截距的先验。...第一个滞后的自相关值对于截距参数很明显，对于斜率参数更是如此。..../(1:sals)) 在这种情况下，样本大小 1000 似乎足以为后验均值估计值提供良好的精度。 mean(te) 总结 您能够轻松地指定似然和先验。您也可以将它们结合起来用于推断后验分布。

27200

P2038 无线网络发射器选址

假设该城市的布局为由严格平行的129 条东西向街道和129 条南北向街道所形成的网格状，并且相邻的平行街道之间的距离都是恒定值 1 。...东西向街道和南北向街道相交形成路口，规定编号为x 的南北向街道和编号为y 的东西向街道形成的路口的坐标是（x , y ）。 在 某 些 路口存在一定数量的公共场所 。...接下来n 行，每行给出三个整数x , y , k , 中间用一个空格隔开，分别代表路口的坐标( x , y ) 以及该路口公共场所的数量。同一坐标只会给出一次。...输出一行，包含两个整数，用一个空格隔开，分别表示能覆盖最多公共场所的安装地点 方案数，以及能覆盖的最多公共场所的数量。...tot=0; 18 for(int i=x-d;i<=x+d;i++) 19 for(int j=y-d;j<=y+d;j++) 20 if(i>=0&

1K80

matlab 用循环求和,matlab循环求和函数

再答：你试试结果就知道了，一样的再问：有问题的，和for循环运算出的最后结果不同。再答：你要的是累加结果吗，就是前两 这个求和函数用matlab怎么写?...*x);endy结果是y=[cos(x),cos(2*x),cos(3*x),cos(4*x),cos(5*x)],注意:你没有给x的值,所以我将它定义 matlab 求和函数问题 你helpsymsum...,如果显示symsum.mnotfound之类,就说明你的matlab没有这个函数,可能是你没有完全安装,也可能是你的版本本来就没有这个函数 matlab中怎样用循环函数 和C语言差不多用for如求和1...[f,f0]=Language(x,y,1.6)所以它说输出参数太多：6 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

2.1K20

「动画中的数学与物理基础」点和直线

在二维坐标系里表示点 例1： 现在有个需求在屏幕上放置6个物体A-F，并在笛卡尔坐标系进行表示。 A（0，0）、B(1，2)、C（4，3）、D（-1，2），E（-2，-1）和 F（3，-2）。 ?...y轴正方向是向上的，然而显示器则是被设置成从上往下读，因此屏幕坐标系使用向下作为y轴的正方向。...斜率=m=△y/△x=(y2-y1)/(x2-x1) 例4： 计算点（1，5）和（-2，0）之间的斜率。...将在上步中得到的等式带入原始方程组中的另一个方程中，此时就可以消去一个未知数。 求解出一个未知数的值 将上步骤中得到值带入原始方程中，从而求出另外一个未知数的值。...这里需要用到html5的canvas，通过这个技术我们可以画图以及进行更加灵活的的高级动画设计，甚至可以进行3D绘图，今天我们先利用其实现简单的直线和箭头的绘制。

1.3K30

李宏毅机器学习课程笔记

x_16#pic_center] 二、如何找到这个方程 机器学习找这个函式的过程,分成三个步骤 写出一个,带有未知参数方程 定义一个东西叫做Loss 解一个最佳化 我们用Youtube频道,点阅人数预测这件事情...比如对于Youtube频道点阅人数的预测，猜测一个简单的一次函数： y=w*x+b y是我们要预测的东西 x是输入 w、b都是未知的参数 2.定义一个损失函数 对于我们预测的方程以及其参数，我们需要一个方程来说明这个方程是否符合我们的预期...简单来说，对于上面的y=wx+b，我们就可以用预测的Y和真实的Y做差然后取绝对值来表示二者之间的差距，就是loss的值，也就是这个参数的好坏。...3.寻找最好的参数 那我们如何寻找一个最小的值来让这个loss最小呢？ 如果我们只关注其中的一个参数变量，其余的都不动。那这个问题就是找一个函数的最小值的问题，当一阶导数为0时，我们可以找到极值点。...在我们没有一个具体的函数时，我们可以先定义一个初始点，然后求该点的微分，也就是该点对应的斜率，然后根据这个斜率来判定接下来是向什么方向走才能接近图像的下方，重复这个步骤直到微分为0.显然，对于一个函数来说极值点可能不止一个

44620

图解AI数学基础 | 概率与统计

5）正态分布（Normal Distribution）（连续型） 在概率论和统计学中，正态分布又叫高斯分布（Gaussian Distribution），其曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形...均匀分布由两个参数a和b定义，数学符号为X∼U (a, b)（其中，a为数轴上较小值，b为数轴上较大值）。...如： 此时我们可以构造L(x,y,\lambda )=f(x,y) − \lambda \left ( g(x,y) -c \right )，其中\lambda称为拉格朗日乘子。...箭头表示斜率，和等高线的法线平行，从梯度的方向上来看显然有d_{1}>d_{2}。 红色的线是约束。如果没有这条约束，f(x,y)的最小值应该会落在最小那圈等高线内部的某一点上。...13.最大似然估计（Maximum Likelihood Estimate） 最大概似估计（MLE）是一种粗略的数学期望，指在模型已定、参数\theta未知的情况下，通过观测数据估计未知参数\theta

787101

非线性回归中的Levenberg-Marquardt算法理论和代码实现

假设我们有一个函数f它由一个自变量x和一组参数a决定，这是y= f(x,a)这个函数正在对我们已经知道输出ŷ的流程进行建模。目标是找到一组参数a，使y尽可能接近ŷ。...下标j表示a可能有多个值，因为函数f依赖于自变量x和一个或多个参数a1, a2，…，aM。在这种情况下，我们需要根据每个参数部分推导函数。当函数的导数值为零时，函数的最小值才会出现。...下图展示了一个与我们之前提到的直线完全不同的函数。函数的类型y = mx,变化量的比值对x总是不管x的值是相同的。在这种情况下,这一比率变化根据x。你可以看到每个点所示图有不同斜率切线(m)。...这个斜率表示函数在某一点的导数。求函数的最小值和最大值的一种方法是寻找斜率为零的地方。在这种情况下，一个24.5的x将给我们一个最小值，而一个10的x将给我们一个最大值。 ?...这就是为什么我们的函数f取决于xi和aj的原因：我们有x的i值和a的j值。我们可以将所有这些导数汇编成一个称为Jacobian的术语。

1.6K20

为什么凸性是优化的关键

梯度下降法背后的直觉是收敛到一个解，这个解可能是邻近区域的局部极小值，或者在最好的情况下是全局极小值。 一切看起来都很好，直到你开始质疑收敛问题。...理解凸集 很明显，任意一条连接圆形或正方形（左边和中间的形状）上2个点的线段，都将包含在这个形状内。这些是凸集的例子。 另一方面，上图最右边的形状有一部分线段在形状外面。因此，这不是一个凸集。...理解凸函数 这意味着，如果存在两个点 x，y 使得连接 f(x)和 f(y)的线段低于函数 f 的曲线，则 f 不是凸的。这就导致了 epigraph 凸性的丧失（如上图右侧红色图形所示）。...凸函数和凹函数 梯度下降法优化中的凸性 如前所述，梯度下降法优化算法是一种一阶迭代优化算法，用于使成本函数最小化。 为了理解凸性如何在梯度下降法中发挥关键作用，让我们以凸和非凸成本函数为例讲解。...非凸函数的梯度下降法 你可以看到梯度下降法将停止在局部极小值，而不是收敛到全局极小值。因为这一点的梯度为零（斜率为0）且是附近区域的极小值。解决这个问题的一个方法是使用动量（momentum）。

1.2K61

AI | 优化背后的数学基础

仔细看一下求导的点： 对任何 x 和 y，通过 f(x) 和 f(y) 的这条线定义为： 一般而言，如果用 at+b 定义一条直线，那称 a 为这条线的斜率。...这个值既可以是正值也可以是负值，斜率为正，直线向上走；斜率为负，直线向下走。绝对值越大，直线越陡。如果像导数定义中一样，让 y 越来越接近 x，那么这条线就会成为 x 处的切线。...（图注）在 x=-2.0 时，f(x)的切线和逼近线。 切线为： 切线方向记为向量(1,f’(x))。 如果从 x_0=-2.0 的位置开始登山，应该沿切线上升的方向前进。...示例函数变为： 和： 可以用垂直于坐标轴的平面分割曲面，来可视化上面这两个函数。平面和曲面相交处就是 f(x,0) 或 f(0,y)，这取决于你用哪个平面。...但在实践中，这些问题都可以通过实验和适当随机化数据来解决。 改善梯度下降 梯度下降（以及 SGD 变体）存在一些问题，因此这些方法在某些情况下可能会无效。例如，学习率控制着梯度方向上前进的步长。

32420

深度学习优化背后的数学基础

对任何 x 和 y，通过 f(x) 和 f(y) 的这条线定义为： ? 一般而言，如果用 at+b 定义一条直线，那称 a 为这条线的斜率。...这个值既可以是正值也可以是负值，斜率为正，直线向上走；斜率为负，直线向下走。绝对值越大，直线越陡。如果像导数定义中一样，让 y 越来越接近 x，那么这条线就会成为 x 处的切线。 ?...（图注）在 x=-2.0 时，f(x)的切线和逼近线。 切线为： ? 切线方向记为向量(1,f’(x))。 如果从 x_0=-2.0 的位置开始登山，应该沿切线上升的方向前进。...但在实践中，这些问题都可以通过实验和适当随机化数据来解决。 改善梯度下降 梯度下降（以及 SGD 变体）存在一些问题，因此这些方法在某些情况下可能会无效。例如，学习率控制着梯度方向上前进的步长。...当 α=1 时，图像在两点间震荡，无法收敛到局部最小值；当 α=0.01 时，收敛得似乎很慢。在本例中，α=0.1 似乎是合适的。那在一般情况下该如何确定这个值呢？

59020

优化背后的数学基础

对任何 x 和 y，通过 f(x) 和 f(y) 的这条线定义为： ? 一般而言，如果用 at+b 定义一条直线，那称 a 为这条线的斜率。...这个值既可以是正值也可以是负值，斜率为正，直线向上走；斜率为负，直线向下走。绝对值越大，直线越陡。如果像导数定义中一样，让 y 越来越接近 x，那么这条线就会成为 x 处的切线。 ?...（图注）在 x=-2.0 时，f(x)的切线和逼近线。 切线为： ? 切线方向记为向量(1,f’(x))。 如果从 x_0=-2.0 的位置开始登山，应该沿切线上升的方向前进。...但在实践中，这些问题都可以通过实验和适当随机化数据来解决。 改善梯度下降 梯度下降（以及 SGD 变体）存在一些问题，因此这些方法在某些情况下可能会无效。例如，学习率控制着梯度方向上前进的步长。...当 α=1 时，图像在两点间震荡，无法收敛到局部最小值；当 α=0.01 时，收敛得似乎很慢。在本例中，α=0.1 似乎是合适的。那在一般情况下该如何确定这个值呢？

41020
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券