概率 记忆fish dp

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......

问题描述 依照Arch Linux Wiki中，此页面介绍的方法，通过保持默认 shell 为 Bash 不变，然后添加exec fish到合适的 Bash 配置文件中，比如.bashrc，可以使得 Bash 会正常执行/etc/profile和/etc/profile.d中的所有配置文件。然而，注 ......

这东西以前觉得挺难的，但是那是因为没好好学。 我不会告诉你我是因为订正模拟赛的需要才好好学了一遍qwq 我觉得这种优化还是借助题目来学习，更加容易理解（而且不难）。 P2619 [国家集训队] Tree I 虽然说是 dp 优化，但是我感觉这道题好像没有 dp。 不妨设它需要 \(ned\) 条边。 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......

海亮01/12dp专题 今日题单过于杂乱，给出HL题单： 今日题单 T1 题意 给你一个排列 \(p\)，然后让你将这个排列分成若干个小段。 每一个小段的费用是区间逆序对数+一个常数 \(x\)。 对一个排列划分的费用是每一个小段的费用和。 问你所有划分方案中最小的费用。 题解 设 \(calc(l ......

产品概述 DP8340 是一款完整的采样、模数音频信号转换、抗混叠滤波的芯片，在串行格式下以每声道最高200kHz 采样率高达24 位宽，并支持大部分的音频数据格式。 DP8340 基于一个带线性模拟低通滤波器的五阶Multi-BitΔΣ调制器，自动检测信号频率和主时钟频率，在2KHz 和200KH ......

今日胡想，两个问题 —— 人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩？人类记忆应该是单模态的还是多模态的？ ......

前言 这种优化我以前“听”过了很多次，但是好像都没学会qwq。 四边形不等式： 对于二元组 \(w_{x,y}\)，如果在定义域上任取四个点 \(a \le b \le c \le d\)，满足： \[w_{a,b}+w_{c,d} \ge w_{a,c}+w_{b,d} \]则称 \(w_{x,y ......

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......

如果数列 {p_n} 满足 P(X=i)=p_i（即 {p_n } 为 X 的概率质量函数 PMF 所构成的数列），那么有概率生成函数：F_X(x)=\sum^{+\infty}_{i=0}P(X=i)x^i，概率生成函数具有一些性质，这些性质可以简化我们做题时的一些推导…… ......

CF Beta Round 93-D.Fibonacci Sums-齐肯多夫分解、DP https://codeforces.com/contest/126/problem/D 定义Fibonacci序列：\(F_1=1,F_2=2,F_k=F_{k-1}+F_{k-2}(\forall k\geq ......

越来越多的复杂结构的建筑，人员密集型场所，地下建筑，危险品存放地等的涌现，使传统有线报警系统不能满足要求。无线星型自组网无需基站和铺设通信线，覆盖面广，探测器可安放在任意位置，分布节点多，不受建筑条件限制，布设简单，维护方便，成本较低，适合各种复杂建筑结构，是火灾有线监控系统的一种有效补充。 监控报 ......

NFC标签是基于近场无线通信技术，利用射频识别（RFID）技术和互联技术进行数据传输。它采用13.56MHz的高频无线电波作为传输介质，通过感应耦合方式实现信息的交换和传输。在NFC通信中，发起设备和接收设备之间的距离通常在几厘米以内。当发起设备（如具有NFC功能的手机）靠近NFC标签时，发起设备会 ......

DP1332E是一个高度集成的非接触读写芯片，它包含80C51微控制器内核，集成了13.56MHz下的各种主动/被动式非接触通信方法和协议。DP1332E有丰富的通讯接口和多协议集成优势，支持ISO/IEC18092,可以极大减少研发成本，高效、灵活的推动项目落地。 相关参数 工作模式: •读写器模 ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......

给定一变量，初始为 \(1\)，每次等概率随机进行以下两种操作之一： 令 \(x\) 加一。 令 \(x\) 乘二。 求期望多少次操作之后 \(x\) 会 \(\ge n\)。 \(T\) 组数据，\(T\le 100\)，\(n\le 10^{18}\)。 对着 aw 老师的题解学的，感觉太深刻。 ......

CS5563是一款高性能的Type-C/DisplayPort1.4到HDMI 2.1协议转换器，可通过Type-C/DisplayPort链路接收视频和音频流，并转换为支持TMDS或FRL输出信令的HDMI。DP接收器在4个通道上支持高达8.1Gbps的链路速率。HDMI输出端口可用作TMDS或F ......

本文主要介绍几类线段树和树状数组优化动态规划的方法。 本文的理论部分比较简单，所以主要以题目讲解为主。 这是本蒟蒻的第一篇日报，如有问题，请指出，感谢。 Part 0. 前置知识 动态规划 线段树 Part 1. 属性在一个区间的进行转移 这是讨论的是形如 \(f_i=Y(i)+\max\limit ......

[PKUWC2018] Minimax 题目传送门 考虑设 $f_{i, j}$ 表示 $i$ 号点的权值是全局第 $j$ 大的概率。 显然有转移方程：$f_{i, j} = \begin{cases} p_i & soncnt = 0 \\ f_{son, j} & soncnt = 1 \\ p ......

简单模拟 class Solution: def missingInteger(self, nums: List[int]) -> int: res = nums[0] for i in range(1, len(nums)): if nums[i] == nums[i - 1] + 1: res ......

算法学习 题单传送门 求最长上升序列（线性dp模板） Description 设有由 \(n\) 个不相同的整数组成的数列，记为:\(b_1\)、\(b_2\)、\(……\)、\(b_n\) 且 \(b_i<>b_j (i<>j)\)，若存在\(i_1<i_2<i_3< … < i_e\) 且有 \ ......

学习 算法学习——dd大佬：背包九讲（洛谷） 算法学习——dd大佬：背包九讲（博客园） 题单传送门 P236 采药 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int t, m; int f[1005]; int main() { cin >> t > ......

dp常见套路 题记：于2024/1/7日创建，作者发现dp套路太多了，于是用一个博客记录 相邻转移：把向前看作向后的反操作，且一个位置可以取负的，只要最后答案是非负即可。 每次任选做操作：另设一维状态，表示保留了几次操作，在之后的操作上释放。 ......

class Solution: def countSpecialNumbers(self, n: int) -> int: s = str(n) ''' 返回从i开始填数字，i前面填的数字集合是mask，能构造出的特殊整数的个数 is_limit 表示前面填的数字是否是n对应位上的，及下一个填的数字 ......

数学吧 《高中数学概率题》 https://tieba.baidu.com/p/8843698960 。 ......

在知乎上看到一种记忆六个三角函数很好的方法，记录一下 六边形记忆法 纵向的来看，左半都为 "正"，右半都为 “余” 横向的来看，最上面一行为 “弦”，中间一行为 “切”，最后一行为 “割” 对角线都是互为倒数的关系 我们注意到六边形的中间有一个 \(1\) ，和杨辉三角很像，一个倒三角形内，上面的两 ......

这是一种，通过句式判断正确短语的例题。 假如这就是考试原题，要想准确的记住并记牢每个题目对应的答案选项，正确的做法就是最大程度的还原真题场景，挖空答案，取消翻译。最大程度的还原真题场景。不给一点点的提示。凭记忆和自己对句式的前后对照关系，去记忆正确选项。例如： 不断的重复，不要把答案写上去，看题，判 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......

概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......

$X$代表随机变量，$x$是具体的值。 规定：连续型随机变量取任意指定值的概率为$0$，即：$P(X=a)=0$ 概率密度函数$f(x)$ 某个邻域内概率的变化快慢。概率密度函数的值是概率的变化率，概率密度函数的面积才是概率。 于是可以得知$(a,b]$的概率：$P(a<X\le b)=\int_a ......