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leetcode第一刷_Linked List Cycle II
这道题稍微有点意思,知道答案发现,呀,这么简单就能做啊。我一开始想的是,相遇之后用另一个指针怎么走,然后满足什么关系之后能推出来,其实不用这么麻烦。是很简单的数学关系,我画个图说一下。 S1代表的是链表进入环之前的长度,a代表当两个指针相遇时,走一步的指针在环里走的长度,S2代表的是环的周长,那么根据条件,相遇时,走两步的指针走的距离是走一步的两倍,我们得到公式: (S1+a)*2 =...
分类:其他好文   时间:2014-05-10 10:29:57    阅读次数:364
一张图看懂原码、反码、补码、移码
原码、反码、补码其实两年前就讲过,只是当时的理解太过肤浅或者直接说就是没有理解,因为对于数学比较发怵的我看到那么多的公式很是脑袋大,所以想要硬记也记不住。这次讲课的时候好歹知道了运算规则,但别人一问为什么,立马那个冏啊~好了,废话不多说了,开始进入正题(如果我的理解有偏差,恳请各位大虾不吝指出):     一张图胜过千言万语,下面的这张是本篇想要说的大概内容     我们知道,计算...
分类:其他好文   时间:2014-05-10 10:28:37    阅读次数:706
MathML + MathJax在网页中插入公式
http://www.mathjax.org/download/http://www.w3.org/Math/Software/mathml_software_cat_editors.html
分类:Web程序   时间:2014-05-09 17:09:13    阅读次数:323
贝塞尔曲线算法
前言在google找到一篇个人认为最通俗的贝塞尔曲线实现算法博文.我转载了该博文图片和公式.出处:http://blog.csdn.net/jimi36/article/details/7792103图片一次贝塞尔.二次贝塞尔.三次贝塞尔.
分类:其他好文   时间:2014-05-08 21:49:08    阅读次数:292
『转』数学专辑
1.burnside定理,polya计数法 这个大家可以看brudildi的《组合数学》,那本书的这一章写的很详细也很容易理解。最好能完全看懂了,理解了再去做题,不要只记个公式。 *简单题:(直接用套公式就可以了) pku2409LetitBead http://acm.pku.edu.cn/Ju....
分类:其他好文   时间:2014-05-07 18:32:05    阅读次数:390
UVA 1543 - Telescope(dp+几何)
题目链接:1543 - Telescope 题意:按顺序给定圆周上一些点,问用选一些点组成m边形面积的最大值。 思路:dp,dp[i][j][k] 表示第一个点为i,最后一个点为j,当前选择k的最大值,因为多选一个点,会多的面积为他和第一个点和最后一个点构成的三角形面积,然后利用海伦公式求面积,状态转移为:dp[i][j][x] = max(dp[i][j][x], dp[i - 1][j][...
分类:其他好文   时间:2014-05-07 07:57:49    阅读次数:301
梯度下降算法(Gradient Descent)
最近在搞论文,需要用梯度下降算法求解,所以重新整理分享在这里。主要包括梯度介绍、公式求导、学习速率选择、代码实现。 梯度下降的性质: 1.求得的解和选取的初始点有关 2.可以保证找到局部最优解,因为梯度最终会减小为0,即步长会自动越来越小。 梯度简介 一个多元函数的在某点的梯度方向是函数值在该点增长最快的方向,即方向导数取最大值的方向。 问题描述公式求导学习率选择 假...
分类:其他好文   时间:2014-05-07 07:05:49    阅读次数:287
【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      上一节学习支持向量机,感觉公式都太难理解了,弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢?就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建决策树,并且赋予他们不同的...
分类:编程语言   时间:2014-05-07 06:48:25    阅读次数:569
【机器学习算法-python实现】svm支持向量机(2)—简化版SMO算法
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识       通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式。详细变法可以参考这位大神的博客——地址   参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...)。我们把上面的式子变型为:  约束条件就变成了: ...
分类:编程语言   时间:2014-05-04 18:14:34    阅读次数:401
(五)分数阶微分方程的解法及其适定性问题介绍
a ) 为此介绍一些常见的变换及其性质Laplace变换的定义为$$ \mathscr{L} \{f(t)\}=\int_{0}^{\infty}f(t)e^{-st}dt$$Laplace反演变换公式为$$\mathscr{L}^{-1}F(s)=\int_{0}^{\infty}F(s)e^{s...
分类:其他好文   时间:2014-05-04 11:33:12    阅读次数:412
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