设第n个五边形数为，那么，即序列为：1, 5, 12, 22, 35, 51, 70, ... 对应图形如下： 设五边形数的生成函数为，那
今天我们来探讨逆元在ACM-ICPC竞赛中的应用，逆元是一个很重要的概念，必须学会使用它。对于正整数和，如果有，那么把这个同余方程中的最小正整数解叫做模的逆元。逆元一般用扩展欧几里得算法来求得，如果为素数，那么还可以根据费马小定理得到逆元为。推导过程如下 &
定理一：若是k个两两互质的正整数，，则同余式 (1)与同余式组
必然有这两个数互素。 题目：有一个正整数n，
今天，来学习一种很重要的矩阵分解，叫做奇异值分解（Sigular Value Decomposition），简称SVD。 Contents 1. 认识SVD 2. SVD与广义逆矩阵 3. SVD与最小二乘法 4. SVD与数据压缩&
翻棋子游戏：题意：一个棋盘上每个格子有一个棋子，每次操作可以随便选一个朝上的棋子(x,y)，代表第i行第j列的棋子，选择一个形如(x,b)或(a,y)(其中b < y，a < x)的棋子，然后把它和(x,y)一起翻转，无法操作的人输。分析：把坐标为(x,y)的棋子看成大小分别为x和y的两堆石子，则本题转化为了经典的Nim游戏，如果难以把棋子看作石子，可以先把Nim游戏中的一堆石子看成一
题目：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2580#include <iostream> #include <string.h> #include <stdio.h> using namespace std; const int N = 2000005; int a[N],b[N]; int main() {
我们知道，在C++中每一个类都有一个默认的构造函数，析构函数和拷贝构造函数。 对于两个对象p1,p2，实现语句p2 = p1就相当于在调用默认的拷贝构造函数，把p1对象的每个属性值逐个复制给对象p2的每个属性。所以拷贝构造函数主要用于对象之间的相互赋值。 当然，对于拷贝构造函数我们可以自定义，一般形式如下： class_name(const class_name &a
题目：http://acm.hnu.cn/online/?action=problem&type=show&id=12610题意：已知圆周上有n个点，两两相连之后，最多能把圆面分成多少部分？结论：最多分成个部分。分析：我们可以用数学归纳法证明这个结论。第一步：很明显当n = 1,2,3,4时，答案分别是1,2,4,8符合公式。第二步：我们先来看看，每多一个点，增加的区域数，经过画图
register：这个关键字请求编译器尽可能的将变量存在CPU内部寄存器中而不是通过内存寻址访问以提高效率。注意是尽可能，不是绝对。你想想，一个CPU的寄存器也就那么几个或几十个，你要是定义了很多很多register变量，它累死也可能不能全部把这些变量放入寄存器吧，轮也可能轮不到你。一、皇帝身边的小太监----寄存器不知道什么是寄存器？那见过太监没有？没有？其实我也没有。没见过不要紧，见过就麻烦大
首先我们来说说C++中的随机数生成：我们知道在C++用函数rand()获取的是一个0 ~ RAND_MAX之间的一个随机数。其中RAND_MAX的值为32767。首先我们来分析两个程序：#include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #incl
时候就已经分配好了。而对于栈，可以说在函数中的普通变量都是存在于栈中，当然new或者malloc的对象是存在于堆中的。栈中的变量当然有
04节 变换的色彩：http://www.html5china.com/HTML5features/canvas/20120502_3594.html05节 图像，图案，和字体：http://www.html5china.com/HTML5features/canvas/20120502_3595.html06节
说到HTML5，我们就要首先知道Canvas标签，这个标签定义了一块画布，所有图形的画面都要在这块画布上呈现出来。其实光有Canvas是做不了任何事的，学过Windows的人都知道，在Windows里面绘图要先得到一个设备上下文DC，在Canvas里面绘图同样要得到一个渲染上下文，在HTML5中，我们的图形并不是直接画到屏幕上的，而是先画到一个上下文上，然后再刷新到屏幕上的。在Canvas中，我们
那么，如果把它推广到三个数呢？定理一：设为正整数，，为非负整数，所不能表出的最大整数为M，那么当 时 定理二：设为正整数，，为非负整数，所不能表出的最大整数为M，
1.Java中的小数点保留 先用DecimalFormat定义小数保留的格式。例如，保留两位小数如下：import java.io.*; import java.util.*; import java.text.*; public class Main{ public static void main(String[] args){ Scanner cin = new Scann
今天来讲如何利用Python爬虫下载文章，拿韩寒的博客为例来一步一步进行详细探讨。。。韩寒的博客地址是：http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1191258123_0_1.html可以看出左边是文章列表，而且不止一页，我们先从最简单的开始，先对一篇文章进行下载，再研究对一页所有的文章进行下载，最后再研究对所有的文章下载。第一步：对一篇文章下载 &
在上一篇文章中，我讲述了Logistic回归的原理以及它的梯度上升法实现。现在来研究Logistic回归的另一种实现，即牛顿迭代法。 在上篇文章中，我们求出Logistic回归的似然函数的偏导数为 由
网络的注意点 6. BP神经网络的C++实现 1. BP神经
在上一篇文章中，讲述了广义线性模型。通过详细的讲解，针对某类指数分布族建立对应的广义线性模型。在本篇文章中，将继续来探讨广义线性模型的一个重要例子，它可以看成是Logistic回归的扩展，即softmax回归。 我们知道Logistic回归只能进行二分类，因为它的随机变量的取值只能是0或者1，那么如果我们面对多分类问题怎么办？比如要将一封新收到的邮件分为垃圾邮件，个人邮件，还是工作邮件；
今天我来介绍一种在机器学习中应用的比较多的模型，叫做广义线性模型（GLM）。这种模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。在机器学习中，有很多模型都是基于广义线性模型的，比如传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归，等等。今天主要来学习如何来针对某类型的分布建立相应的广义线性模型。 Contents 1.
今天来讲一个比较重要的概念，叫做Bregman Divergence，即布雷格曼散度，是一种类似距离度量的方式，用于衡量两者之间差异的大小。接下来会重点进行探讨 Contents 1. 布雷格曼散度的认识 2. 布雷格曼散度的性质 3. 布雷格曼散度与指数分布族 1. 布雷格曼散度的
在性和唯一性。 Contents 1
C4.5算法是机器学习中的一来选择属性 在ID3算法中，我们知道是用信息增
题目：http://poj.org/problem?id=2002 题意：平面上给定n个点，求由这些点能构成多少个正方形。 分析：我们枚举两个点，那么在这两个点形成的直线两边可以计算出正方形的另外两个点，利用Hash然后查找即可。 #include <iostream> #include <string.h> #include <stdi
题长度，那么我
首先，我们来认识堆： 堆的建立：将给定的序列按层次遍历建立完全二叉树，然后从最后一个非终端结点开始自下向上逐步调整为堆。 这里就有两个重要的操作，shift_up(int t)和shift_down(int t)，这样我们就建立了堆。对于堆排序，就相当于每次取出堆顶的元素值，这样是从大到小排序的，因为建立的是大顶堆。堆排序是一种树型选择排序。 现在来详细说一点：比如对
在int main(int argc,char *argv[])中的int argc和char *argv[]都是用来在命令行里传递参数。在Linux环境下用的最多，Windows环境下一般用得较少。以一个简单的例子就能说明，比如如下代码： #include <iostream> #include <string.h> #include <stdio.h&g
在函数名字前面加上inline，该函数就被声明为内置函数。每当程序中出现对该函数的调用时，C++编译器使用函数体中的代码插入到调用该函数的语句之处，而不是将流程转出去，同时用实参代替形参，以便在程序运行时不再进行函数调用。 引入内置函数的目的就是：消除函数调用时系统开销，以提高运行速度。减少程序执行过程中对CPU的中断次数。 我们知道，在程序执行过程中调用函数时，系统要将程序当
题目：http://www.nocow.cn/index.php/Translate:USACO/nocows 题意：给定n个节点，求形成高度为k且出度只能为0或2的二叉树的个数。 分析：我们用dp[n][k]来表示n个节点深度为k的上述二叉树的个数。很明显，如果n为偶数，那么dp[n][k]=0，所以我们只考虑n为奇数的情况。 #include <iostre
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
![关于int main(int argc,char *argv[])](https://s2.51cto.com/images/blog/202305/31162242_647703d2647ab41109.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
