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    数值微分|向前和向后

    考虑在 个离散点 给出函数情况,由于中心分在 两侧使用函数值,因此我们将无法计算导数 。显然,需要只在 一侧求值差分表达式。...这些表达式称为向前和向后有限(forward and backward finite difference approximations)。...一阶向前和向后 由泰勒公式可得到: 由(1)可得 或者 同理,由(2)可得 (6)称为求 一阶向前公式。(7)称为求 一阶向后公式。...由(1)(3)可得求 一阶向前公式: 一阶向前分法系数见下表。 一阶向后分法系数见下表。...二阶向前和向后 由(1)(3)消去 可得 即 或者 (10)称为求 二阶向前公式。二阶向前分法系数见下表。 二阶向后分法系数见下表。

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    相位计探头,有源探头,隔离差探头

    SYN596型高压探头产品概述SYN596型高压探头是西安同步电子科技有限公司精心设计...、自行研发生产一款具浮地测量功能有源高压隔离差探头,测量电压1300V(DC+Pk),频率测量带宽25MHz,提供 50:1和500:1衰减设置,具有3.5 pF低输入电容,可以最大程度地降低电路负载...,具有过压报警功能,广泛应用于开关电源、变频器、电子镇流器、变频家电和其它电气功率装置等研发调试或检修等。...产品功能1) 25MHz带宽;2) 高达1300V电压(DC+峰值AC);3) 高达1000V共模电压(RMS);4) 过量程指示灯;5) 可切换衰减。...典型应用1) 浮地测量;2) 开关电源设计;3) 马达驱动器设计;4) 电子镇流器设计;5) CRT 显示器设计;SYN596型高压探头技术指标频宽25MHz上升时间≤14ns精度±2%衰减比1/50,1

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    IncDec Sequence

    题目描述 给定一个长度为n数列a1,a2,⋯,an a1​,a2​,⋯,an​,每次可以选择一个区间[l,r] ,使这个区间内数都加1或者都减1。...请问至少需要多少次操作才能使数列中所有数都一样,并求出在保证最少次数前提下,最终得到数列有多少种。...这个结论从连续两个数推广到整个差值数组,定义totz是所有正数和,totf是所有负数和比较两者最大值即为最小操作次数 那会有多少种可能呢?...从上面看出所有差值为正和totz与所有差值为负绝对值和totf  两种中小者是抵消次数,最后还剩下 abs(X-Y)次操作是改变整个数列值操作。...也就是说多出abs(X-Y)次操作可以管也可以不管前面的,所以答案就是abs(X-Y)+1 #include using namespace std; #define

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    约束题解

    题目链接:【模板】约束 - 洛谷 注意点: 注意这一题不能用Dij,只能用SPFA 因为这样子才可以得出这个不等式组是否会无解(判断是不是有环),而且可以处理有负边情况 思路: 约束...孩子数据,但是我们要求是最短距离,我们要是最短,因此我们可以在距离前面填一个负号,这样子大距离就 < 小距离了, 堆顶是最短距离了 SPFA: vis数组:标记是这个点目前在不在队列...,如果在队列,就要跳过 que:使用是一个普通队列,存是一个int,其中表示是待更新出边点 num数组:存是经过边条数,因为如果经过边数 >= 点数目...,则存在负环 到这里你应该也知道,其实约束代码和SPFA根本不了多少 但是约束有一个重要地方: 约束要求要有一个点能到其他所有点(这样子才能解出所有解) 但是图中并不一定有这个点...这个写法就是当num >= n + 1时,就有负环(因为证明了点在一直更新,因为负数会使得最短距离不断变小) 注意两者区别 上面我给出是Num存是经过边条数情况,下面的代码则是存经过点个数情况

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    双重模型

    叫做双重分法。啥叫个双重分法呢?我们先不管这个什么法,我们直接来看例子。 假如现在市场同学做了一场促销活动,然后让你评估一下这场活动效果怎么样,假设你们事先已经明确了活动目标就是提高销量。...我们可以找一部与活动区域相似的区域(注意,这里要相似的区域),然后给这些区域不上活动,看不上活动区域,在两个时间段内销量变化情况。...我们把前面只对活动前后数据比较叫做一重分法。对上活动区域前后效果与不上活动区域前后效果比较称为双重,简称DID(difference in difference)。...再次强调一下,用双重拆分法有一个很强假设条件,就是上活动区域与不上活动区域如果在没有活动情况下,两部分区域变化趋势应该是一样。...这个分析模型核心,其实就是告诉我们,影响数据变化因素有很多,我们不能单纯地只看一个总包效果,要尽可能去拆分到具体每一种影响效果是如何。只有这样才能更加精准定位到问题。

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    隐私技术

    目前,googlechrome以及appleios中均使用了隐私技术,最近一段时间,我也一直在看隐私相关文献。 隐私(differential privacy)是一种隐私保护技术。...但是由于公民个人隐私问题,数据中心不能直接公布原始数据,需要对这些数据进行隐私保护处理,隐私保护处理方法使用隐私技术。 经过隐私处理后,若再对该数据集进行查询,则可以有效保护个人隐私。...上面写只是隐私大概描述,下面我将对隐私细节进行描述,并且给出严格数学定义。 隐私 有两个数据集分别为D和D',D和D'之间只有一条记录是不同,其他记录都是相同。...如果不进行隐私保护,那么攻击者只要对两次查询做减法,就知道第100个人具体年龄,这就是攻击。...则该算法满足ε-隐私,其中P为概率。

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    图论--约束系统

    求x1-x4最大值,由题目给式子1,2,4可得x1-x4>=11,我们来看图中最短路,x1到X4最短距离也是11,也就是说约束系统就是将给定条件转化为图过程,说白了还是建图,建完图,就看这个图性质确定用什么最短路算法即可...当有负环时无解,也就是说这里如果不确定是否无解时候,可以用SPFA先判断一下,如果存在负环,就直接无解,只存在负权值的话,就直接SPFA,优化什么花里胡哨应改也用不到,全部为正权值时候直接迪杰斯特拉完事...,就这么简单,这个算法主要是考察怎么将问题转化为约束,进而建图,这是这个问题关键,因为求解只是一遍最短路事。...求x1-x4最大值,由题目给式子1,2,4可得x1-x4>=11,我们来看图中最短路,x1到X4最短距离也是11,也就是说约束系统就是将给定条件转化为图过程,说白了还是建图,建完图,就看这个图性质确定用什么最短路算法即可...,就这么简单,这个算法主要是考察怎么将问题转化为约束,进而建图,这是这个问题关键,因为求解只是一遍最短路事。

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    浅谈约束问题

    约束 约束是解决这样一类问题 给出 个形如 式子,求 最大/最小值 思路 其实这个问题是挺套路 我们把给出式子变一下 我们不难联想到图论中最短路性质 假设...表示 到 最短路 那么对于任意一条边 有 (k表示边权) 可能有些抽象,举个例子 ?...不难发现图中最短路就是我们想要答案! 难道这是巧合么? 肯定不是。仔细观察不难发现,我们连边过程其实就是在转换不等式,求最短路其实就是求最小限制条件。...这样求出来最短路即为满足条件最大值 总结 这玩意儿其实挺套路 如果你找出了题目中限制条件,直接建图就好 最大值—>把所有式子整理为 ,从 向 连一条边权为 边,跑最短路 最小值—>把所有式子整理为...,从 向 连一条边权为 边,跑最长路 在求解时,因为经常要判断负环,所以选用SPFA算法 当一个点入队次数超过 时必定出现负环

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    文件比对工具

    1.概要 在日常工作当中我们经常会遇到阅读大量代码,如果大量代码中出现问题需要回滚那么这个时候就需要比对出当前修改和之前修改有什么区别。...这个工具中其实也包含了文件比对功能,那么如何使用它呢? 官网下载:https://tortoisesvn.net/ 这里下载和安装就不演示了基本每个开发者电脑大概率都会有。...1.创建对比文件 两个文件中只有第一行内容是一样。...2.右键 选中两个文件 右键菜单中找到TortoiseSVNDiff功能 3.对比 在界面的左边会用符号来表示内容是否一样等等标识。...在界面的顶级菜单中有上一个不同和下一个不同按钮,方便我们查阅大量回顾代码。或者是打印出来大量日志信息用于bug排查等。

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    前缀和与

    即,公式为: 图片 图片 常用于对连续某个区域快速进行增加和减少操作。...一维 设元素存储在a[N]中,我们设计一个分数组b[N],b[i]对应a[i]与a[i-1]差值,即 图片 若我们对分数组b进行前缀和处理,可发现存在逆元特性,前缀和内容等于原数组a内容...b[L]+=x b[R+1]-=x 前缀和处理查分数组b 二维 设元素存储在a[N][N]中,我们设计一个分数组b[N][N],用来存储a数组中相邻元素差值。...图片 图片 若我们对分数组b进行前缀和处理,存在逆元特点,前缀和结果为原数组a中内容。 若我们对分数组b[xa][yb]+=x,再对分数组求前缀和。...b[xa][ya]+=x b[xa][yb+1]-=x b[xb+1][ya]-=x b[xb+1][yb+1]+=x 之后再对分数组进行前缀和处理即可。

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    隐私(Differential Privacy)

    隐私学习笔记。...隐私定义 隐私技术是最近研究比较多一种保护方法,其思想是在数据采集或发布前,对数据进行扰动(Perturbation)添加噪声,从而可以隐藏真实数据,避免具有背景知识攻击者通过猜测...隐私保护技术给出了数据隐私保护程度及数据可用性之间严格数学定义模型: 算法A是满足_ε_隐私算法(ε-DP),其中ε ≧0,当且仅当对于任意两个只相差一个元素相邻数据集D,D’,都满足如下公式...,那么就说算法A是满足隐私机制。...给出确定性输出算法都不适合隐私。 隐私应用场景 下图分别是本地化和中心化隐私处理框架。 [q04qi13qb1.png?

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