粗体 表示 概念 上的重点； 斜体 表示 行文逻辑 上的重点； 下划线表示 个人理解 ，可能含有大量的直觉，缺乏严谨的数学推导。 顺序与OI知识的学习顺序和难度不一定相关！！！ 倍增 位运算 高精 离散化 暴力数据结构 快速傅里叶变换，FFT 快速沃尔什变换，FWT 快速数论变换，NTT 博弈 骗分 ...
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2019-05-04 14:41:40
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粗体 表示 概念 上的重点； 斜体 表示 行文逻辑 上的重点； 下划线表示 个人理解 ，可能含有大量的直觉，缺乏严谨的数学推导。 顺序与OI知识的学习顺序和难度不一定相关！！！ 模拟 枚举，穷举，暴力 贪心 递归 递推 分治 ...
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2019-05-04 13:26:49
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一.比较做功快慢的两种方法 1.做 的功，所用时间 ，做功越快 2.在 的时间内，做功 ，做功越快 二．功率 1.功率是表示 的物理量，用字母 表示。 2.功率定义： 和 之比。 3.功率单位： 国际单位： 3.功率公式： 功率=__________ 4.公式: 变形公式： 推导公式： 5.10W的 ...
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2019-05-04 11:44:43
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原理：分块矩阵乘法，进行8次矩阵乘法，时间复杂度为 $\theta(n^3) = \theta(n^{\lg{8}}) $ , 改进后仅需要7次乘法, 时间复杂度为 $\theta(n^{\lg{7}})$ 具体推到见算法导论中利用主定理推导时间复杂度 ...
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2019-05-03 22:44:05
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本文是针对北航OO规格化单元的Maven和Junit简单用法教程，希望能给大家带来更好的项目管理、OpenJML和单元测试体验~ ...
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2019-05-02 23:03:38
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第十九节逻辑回归之优化点(4) 上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题，一步步推导出交叉熵损失函数的梯度。很是不容易，这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点？ 第一点关于逻辑回归优化：和多元性回归是一模一样。要不要设置w0？比如下图： ? 之前说多元性回归是做拟合，假如现在要分类的话，我们知道 ...
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2019-05-01 12:06:11
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第十八节逻辑回归之交叉熵损失函数梯度求解过程(3) 上一节中，我们讲解了交叉熵损失函数的概念，目标是要找到使得损失函数最小的那组θ，也就是l(θ)最大，即预测出来的结果在训练集上全部正确的概率最大。那我们怎么样找到我们的最优解呢？上节中提出用梯度下降法求解，本节的话我们对其具体细节展开。 先来看下我 ...
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2019-04-30 19:51:12
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算法推导 $$ \text{(非零)特征集:}\chi $$ $$ \text{(非零)特征的embeding输出:}\varepsilon = \left \{ v_ix_i \right \}_{i\in \chi } $$ FM模型数学公式： $$ \widehat{y}_{FM}(X)=W_ ...
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2019-04-27 19:31:02
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[TOC] 三元表达式(掌握) 条件成立时的返回值 if 条件 else 条件不成立时的返回值 x if x y else y: 20 列表推导式(掌握) [i for i in range(10)]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [i 2 for i in ran ...
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2019-04-27 14:44:07
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