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搜索关键字:sigma    ( 715个结果
莫队算法
什么是莫队,就是暴力嘛!!!学完后很多人都会这么说,就是有着一个很迷性质的优化,优化完了你都不知道为什么的优化。 莫队算法的效率就取决与你分块的方式了,那么我们就来看看莫队是怎样实现优化的。 先来看一道题:小B的询问 题目描述 小B有一个序列,包含N个1~K之间的整数。他一共有M个询问,每个询问给定 ...
分类:编程语言   时间:2018-05-16 00:22:40    阅读次数:251
样本的均值性质
(1)$\sum\limits_{i=1}^{n}{({{X}_{i}} \overline{X})}=0$; (2)若总体$X$的均值、方差存在,且$EX=\mu $, $DX={{\sigma }^{2}}$,则 $E\overline{X}=\mu $ ,$D\overline{X}=\fra ...
分类:其他好文   时间:2018-05-15 22:37:12    阅读次数:173
树状数组的区间修改与区间查修
考虑差分sum[i] = a[1]+...+a[i] + delta[1]*i + delta[2]*(i-1)+delta[3]*(i-2)+...+delta[i]*1 // a[i]为原始数组 = sigma(a[x])+sigma(delta[x]*(i+1-x)) = sigma(a[x] ...
分类:编程语言   时间:2018-05-15 10:45:06    阅读次数:182
特征值 与特征向量
取至:机器学习算法原理与编程实践(郑捷) # -*- coding: utf-8 -*-# Filename : matrix05.pyimport operatorfrom numpy import * eps = 1.0e-6 # 误差量 # 矩阵的特征值和特征向量A = mat([[8,1,6 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-12 02:46:54    阅读次数:130
让我们一起走进大数据开源项目--第2节
看了上一节,这节我们来讲解一下:数据可视化在大数据的海洋中,如何更直观对数据进行探索和可视化也是目前最值得关注的方向,这类开源项目包括D3,Chart.js,Arbor,DC.js,Sigma.js,Zeppelin等,熟悉前端技术的攻城师可以分分钟利用这些优秀的library将大数据直接以图表形式展示给人们。============================================
分类:其他好文   时间:2018-05-11 15:35:11    阅读次数:162
关于正态总体的样本均值与样本方差的重要结论
概要 这些结论为参数的假设检验提供了理论基础,非常重要。参考《概率论与数理统计》记录一下。   重要定理      设 $x_1,\cdots, x_n$ 是来自正态总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 的样本,其样本均值和样本方差分别为 \\begin ...
分类:其他好文   时间:2018-05-04 21:29:12    阅读次数:207
BZOJ2194: 快速傅立叶之二(NTT,卷积)
Description 请计算C[k]=sigma(a[i]*b[i-k]) 其中 k < = i < n ,并且有 n < = 10 ^ 5。 a,b中的元素均为小于等于100的非负整数。 请计算C[k]=sigma(a[i]*b[i-k]) 其中 k < = i < n ,并且有 n < = 1 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-03 19:56:37    阅读次数:171
BZOJ3309 DZY Loves Math 【莫比乌斯反演】
题目 对于正整数n,定义f(n)为n所含质因子的最大幂指数。例如f(1960)=f(2^3 5^1 7^2)=3, f(10007)=1, f(1)=0。 给定正整数a,b,求sigma(sigma(f(gcd(i,j)))) (i=1..a, j=1..b)。 输入格式 第一行一个数T,表示询问数 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-30 21:13:27    阅读次数:154
3451: Tyvj1953 Normal 点分治 FFT
国际惯例的题面:代价理解为重心和每个点这个点对的代价。根据期望的线性性,我们枚举每个点,计算会产生的ij点对的代价即可。那么,i到j的链上,i必须是第一个被选择的点。对于i来说,就是1/dis(i,j)。所以答案就是sigma(i,j) 1/(dis(i,j)+1)。然而这样计算是n^2的,考虑优化 ...
分类:其他好文   时间:2018-04-28 23:51:48    阅读次数:245
sigmoid 函数结合交叉熵后向传播推导
sigmoid(x) 函数定义:\[\begin{align*}\sigma(x) &= \frac{1}{1+e^{-x}} \\\frac{d(\sigma(x))}{dx} &= \sigma(x)(1-\sigma(x))\end{align*}\]逻辑斯谛回归分类模型定义如下:\[\beg... ...
分类:其他好文   时间:2018-04-22 18:07:00    阅读次数:131
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