概率 记忆fish dp
浅谈一类状态转移依赖邻项的排列计数问题 - 连续段 dp
UPD 2023.12.31：失手把原来的博文删掉了，这篇是补档。 引入 在一类序列计数问题中，状态转移的过程可能与相邻的已插入元素的具体信息相关（e.g. 插入一个新元素时，需要知道与其插入位置相邻的两个元素的值是多少，才可进行状态转移，如「JOI Open 2016」摩天大楼）。这类问题通常的特 ......
浅谈一类状态转移依赖邻项的排列计数问题 - 连续段 dp
UPD 2023.12.31：失手把原来的博文删掉了，这篇是补档。 引入 在一类序列计数问题中，状态转移的过程可能与相邻的已插入元素的具体信息相关（e.g. 插入一个新元素时，需要知道与其插入位置相邻的两个元素的值是多少，才可进行状态转移，如「JOI Open 2016」摩天大楼）。这类问题通常的特 ......
为了降低个人股票投资者的决策误判概率，我们做了一款软件
对于个人股票投资者而言，避免投资决策误判是最重要且最首要的，盈利多少都是次要的。 这是一个什么样的软件？ 这是一个面向个人股票投资者的决策辅助工具【棱镜】，它旨在将你的分析决策逻辑转化为由文字和框架转化为算法，让计算机和算法辅助你共同决策，降低决策误判概率。网站：prismray.cn 为什么要做这 ......
fish shell PATH设定
首先，让我们来了解一下fish shell中如何设置PATH变量。根据您提供的信息，fish shell的PATH变量可以通过几种方法进行设置。在fish shell中，PATH变量是用来指定可执行文件的搜索路径的环境变量。这个变量告诉shell在哪些目录中查找命令。 根据提供的信息，以下是一种在f ......
从零开始的 DP 学习记录
为了补上我dp的短板（其实说真的dp约等于没学过，板都没有的那种），也为了以后复习dp不会再忘记dp怎么写，dp的各种思想是怎么来的，从零开始学习 dp ，并记录在此博客。 当然也会记录日常生活 大概是首发于洛谷博客，可能会同步到博客园，以后搭了个人blog就会同步到个人blog。 洛谷blog指路 ......
A2DP_AVDTP
a2dp的架构 常见的音频编解码：SBC、AAC、APTX等，负责对PCM raw data进行编解码(编码就会有压缩率，即将raw data减少)。 经过编码后的raw data会被传送到AVDTP层，加上这层的协议数据再传送到L2CAP层，最后会传到对端的A2DP sink，然后进过解码将raw ......
CF 数位DP两题sol
# CF855E Salazar Slytherin's Locket ## 题面翻译 求$l...r$之间转成$b$进制后，$0,1,2...,b-2,b-1$都出现偶数次的数的个数。 第一行一个数$q$,为数据组数。 下面$q$行，每行$3$个整数，表示$b,l,r$。 $1\le q \le ......
CF1914F Programming Competition 贪心原则的DP?
终于理解了... 希望写给小伙伴们，希望大伙可以理解。 先确定贪心规则，即当最大子树不超过根子树减一的一半时，内部节点可以完全匹配。否则，可以先拿其他子树节点与最大子树内部节点匹配，子树内部再进行匹配。啥你说子树内部不够匹配怎么办？可以这么想，你这样都到匹配上限了，已经完全可以达到最优秀情况，取ma ......
python中for循环跟while循环的对比（加深记忆）
while循环和for循环的对比 通过对比更能理解循环 在循环控制上： whlie循环可以自定循环条件，并自行控制 for循环不可以自定循环条件，只可以一个个从容器内取出数据 在无限循环上： while循环可以通过条件控制做到无限循环 for循环理论上不可以，因为被遍历的容器容量不是无限的 在使用场 ......
概率论期末复习【更新中】
第五章 多维随机变量 多维随机变量函数的分布： 离散的： \(若X\sim B(n_1,p), Y\sim B(n_2,p),且X和Y相互独立，则X+Y\sim B(n_1+n_2,p)\) \(若X\sim P(\lambda_1)和Y\sim P(\lambda_2)相互独立，则X+Y\sim ......
第 377 场周赛（哈希表，floyd, 记忆化搜索）
下面代码学习自灵茶山艾府灵神，天花板级别的老师了，不会的去灵神视频和题解里面学思路，会写的学写代码。 简单模拟 func numberGame(nums []int) []int { slices.Sort(nums) n := len(nums) res := []int{} for i := 0 ......
第 120 场双周赛（前缀和，双指针，树形dp+贪心）
class Solution: def largestPerimeter(self, nums: List[int]) -> int: nums.sort() n = len(nums) s = list(accumulate(nums)) for i in range(n - 1, 1, -1): ......
DP-合唱队形
题目描述 N位同学站成一排，音乐老师要请其中的(N-K)位同学出列，使得剩下的K位同学不交换位置就能排成合唱队形。 合唱队形是指这样的一种队形：设K位同学从左到右依次编号为1, 2, …, K，他们的身高分别为T1, T2, …, TK，则他们的身高满足T1 < T2 < … < Ti , Ti > ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
状压dp
状压dp 暴力 枚举每一天摸不摸鱼, 对于每一组方案, 我们都可以判断其可不可行, 从可行方案中选择快乐值总和最大的一组; 复杂度\(O(2^{20})\) 每一组方案可以用 一个长度为n的二进制串来表示; 从右到左第i个位置表示第i天摸不摸鱼(1表示, 0表示不摸) 当n=5时, 10111表示在 ......
概率dp
概率dp f[x]表示能走到x号城市的概率, f[1] = 1 考虑从x号城市出发到y号城市的高速公路, 通过x号城市走到y号城市的概率有多大? f[y] += f[x] / d[x], d[x]表示从x号城市出发的高速公路一共有多少条; 能走到y号城市的概率 \[f[y] = \sum_{x\in ......
动态规划(DP)概述
搜索,dfs依次枚举每一步向上走多少台阶,最后统计有多少可行的方案。(小规模可以,大规模gg) 组合数学 递归 考虑最后一步,我们只能从第9级或者第8级走过去。 对于任意的\(n\geq 2\)时有\(f(n) = f(n-2) + f(n - 1)\) 如果不递归 台阶数 1 2 3 4 5 6 ......
线性DP
线性DP 例题：POJ2279 思考： 考虑 dp_{i,j,k} 表示第 i 行，第 j 列，安排 k 去站的方案数。 错误原因： 安排 k 去站但是可能会造成重复选择 k 。 正解： 考虑 dp_{a1,a2,a3,a4,a5} 表示各排从左边起分别站了 a1,a2,a3,a4,a5 个人时，合 ......
金牌导航-数据结构优化DP
数据结构优化DP 例题A题解 设 \(f_{i,j}\) 表示以第 \(i\) 位为结尾，长度为 \(j\) 的严格单调上升子序列的数量。 那么显然有 \(f_{i,j}=\sum_{k=1}^{i-1}f_{k,j-1}\times(a_k<a_i)\) 然后发现这玩应 \(O(n^2m)\) 直 ......
TQX 的 DP AAgain！
闲话： 这确实抽象，将所有人给干离线了…… 不如叫做 TQX 的离线 DP QwQ DP 基本思路就是找一个比较好的能够描绘问题的状态,想怎么转移,再进行优化。 --TQX 背包 DP loj 6089. 小 Y 的背包计数问题 根号分治优化背包，大概就是利用 \(cnt \times siz \g ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
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 ......
金牌导航-期望概率DP
期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......
偏见与概率
最近看了下一些招聘条件，有感而发，写一篇短的随笔。 企业招聘只要985/211，甚至只要985的情况也不少见了，那么双非院校里面有没有很好的学生呢？ 毫无疑问，是肯定有的，这就是一个概率的问题，重点高中（省一级示范、省二级示范）和普通高中（普高层次类高中）一本率、本科率存在很大差异。 普高的一本率基 ......
状压 DP 学习笔记
前言 2023.8.30 开始停课集训。 开始补 \(CSP-S\) 的知识点，先打算来学状压 \(DP\)。 定义 状压 \(DP\) 的全称是状态压缩动态规划，也是动态规划中的一种。但是其与普通 \(DP\) 不同的是它将某种状态（一般为二进制 \(01\) 串，\(1\) 表示选，\(0\) ......
P1464 Function(记忆化搜索)（宏定义）
P1464 Function 记忆化搜索（引用洛谷上题解的原话，自己是个废物想不到）： 只要确定好数组和范围就可以把搜索中的每一次结果存起来， 正在搜索的项目中也可以用到这些信息 。 这便是记忆化搜索的核心与关键：自定义函数与数组达到“实时互动的状态”。 好处 通过数组直接记录值，减少重复递归过程来 ......
DP1363F高性能、多协议NFC读卡IC
DP1363F是一款高度集成的非接触读写芯片，集强大的多协议支持、最高射频输出功率，以及突破性技术低功耗卡片检测等优势于一身，满足市场对更高集成度、更小外壳和互操作性的需求，适用于银行、电子政务、交通、移动支付等众多基础设施应用。 相关参数 DP1363F支持下列操作模式: •读写模式支持ISO/I ......
ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库
Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
【杂题乱写】12 月北京省选 DP 专题训练
有一部分题目是模板题，就不放了。 D. Luogu-P5336 THUSC 2016 成绩单 考虑区间 DP，由于操作的特殊性，我们需要设计含有区间最值的状态，设 \(f_{l,r,i,j}\) 表示区间 \([l,r]\) 中的所有数只保留值域 \([i,j]\) 中的最小代价，\(g_{l,r} ......
序贯概率比较检验
序贯概率比较检验 sequential probability ratio test (SPRT) 定义：是对于序贯抽样方案的检验方法 序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。 ......