题意暴力呵呵,快速幂高斯消元从k次，推到k+1次，求系数矩阵乘法有点复杂，向下面的算法一样，可以从k次，推到k+1次倍增像快速幂一样，打一个f[i][j]拉格朗日插值法就是设一个函数再把式子推出来。道理很简单，不细讲。 如需了解差分表，拉格朗日插值法牛顿插值法还不会差分表我们知道式子a (二项式定理) 那么我们转换到 根据式子a 我们可以得到 进一步得到式子b 很明显这些式子与
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数据划分留出法(Hold-Out)定义与流程就是有一个数据集DDD，要分出S,T满足S⋃T=∅,S⋂T=DS,T满足S\bigcup T=\emptyset,S\中取
ResNet学习起因我们在很深的神经网络之后，效果会变差！所以深一点的网络并不一定比浅得好因为到了后期，网
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深度学习的各种优化方法优化方法就是一种能够帮助我们最小化或最大化目标函数(损失函数)的一类方法一个好的优化方法往往能更加高
神经网络思想神经网络的思想于模拟人脑的神经系统的运作，即"神经网络是有具有适应性的简单单元组成的广泛并
LightGBM同样也是决策树从下图实验数据可以看出， LightGBM比XGBoost快将近10倍，内存占用率大约为XGBoost的1/
逻辑回归(Logistic回归)优缺点优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高使用数据类型：数
PIL模块学习Image模块open,show,save,format,size,mode,getbands,infoim = Image.open('BG.png')im.show()print(im.format, im.size, im.mode
VAE(变分自编码器)论文《Auto-Encoding Variational Bayes》Variational Auto-Encoder我们平常的编码器可以对数据进行压缩，降噪之类的一些处理，但是实际上不能来生成任意数据。而VAE就可以，它可以直接通过模型生成隐变量z，并且z是及含有数据信息又含有噪声的，所以可以无穷无尽的生成数据[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,
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抠图Blue Screen Matting始祖抠图算法定义matting问题I=αF+(1−α)BI=\alpha F+(1-\alpha)BI=αF+(1−α)B假设一张图片由背景
自编码器自编码器能够通过无监督学习，学到输入数据的高效表示，这一高效表示被称为编码何为高效的数据表示如
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zkw是一个求最小费用最大流的一种又短又快的算法，很多情况下，虐暴spfa。
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Noip2015总结第一天， 感觉很好，比的也很好，但结果却出乎意料。第一题，一道纯模拟，按着题目意思打就可以了。第二题，一道搜索题，用tarjan或者直接搜索。比赛时想到了tarjan不过觉得直接搜索更简单，结果由于优化时调用的栈太大就爆了。下来一打tarjan就AC。我想，以后比赛是不要怕麻烦，打打肯定对的就肯定对了，不要想的太复杂。第三题,一道贪心暴搜题，比赛时想
【GDOI2014】beyondDescription 有两个长度为n的字符串s，st，找出两个串前i个可以循环同构的最大长度。 如abcdx，cdabx
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