luogu1999 高维正方体

神仙题分析法是个好方法反正xjb分析就分析出来了首先,i维立方体的点数(0维元素数)为$2^i$ 首先0维肯定是1(不就是一个点吗) 你想想你是怎么用点拼成线段的你把两个点往地上一扔然后中间连一条线就完事儿了然后你再想想你是怎么用线段拼成正方形的你把两个长度相等的线段往地上一方摆成平行且间距等于他们长度然后不就成了一个正方形了吗然后你再想想你是怎么用正方形拼成正方体的把两个全等的正方形一个放下面一个放上面让这两个面平行且间距等于正方形边长由此由i维立方体…

Computer Science Theory for the Information Age-2: 高维空间中的正方体和Chernoff Bounds

高维空间中的正方体和Chernoff Bounds 本文将介绍高维空间中正方体的一些性质,以及一个非常常见也是非常有用的概率不等式——Chernoff Bounds. 考虑$d$维单位正方体$C=\{x|0\leq x_i\leq 1,i=1,\cdots,d\}$,其中心点为$(\frac{1}{2},\cdots,\frac{1}{2})$,体积为1.现在我们将其半径收缩到$1-\frac{c}{d}$,其体积为$(1-\frac{c}{d})^d\leq e^{-c}$,所以当$d$很大时…

Computer Science Theory for the Information Age-1: 高维空间中的球体

高维空间中的球体注:此系列随笔是我在阅读图灵奖获得者John Hopcroft的最新书籍<Computer Science Theory for the Information Age>所作的笔记.其中我只详细读了第二(高维空间).三(随机图).六(VC理论)章,其他的某些章节也略微看了一下,但没有作笔记.此书的章节大部分是相互独立的,事实上每一个章节都是一个大的方向,代表了作者认为的在信息时代中最有用的计算机理论. (一)介绍第一部分,高维空间.在现实的世界里,很多数据的维度都是及其高的…

Computer Science Theory for the Information Age-3: 高维空间中的高斯分布和随机投影

高维空间中的高斯分布和随机投影 (一)在高维球体表面产生均匀分布点的方法我们来考虑一个采样问题,就是怎样在高维单位球体的表面上均匀的采样.首先,考虑二维的情况,就是在球形的周长上采样.我们考虑如下方法:第一,先在一个包含该圆形的外接正方形内均匀的采样:第二,将采样到的点投影到圆形上.具体地说就是,第一,先独立均匀的从区间$[-1,1]$(我们假设圆形跟正方形的中心点都在原点)内产生两个值组成一个二维的点$(x_1,x_2)$:第二,将该二维点投影到圆形上.例如,如下图所示,如果我们产生点是图中…

3d转换-正方体-Html5Css3-遁地龙卷风

(-1) 写在前面我用的是chrome49,这个案例是从网上看到的,向这位同行致敬,建议大家在记录自己学习感悟时,向我一样加上笔名,被转载的时候还能留下点东西. 在研究slice-box.js的时候发觉自己需要3D转换的知识,了解之后感觉还是差点. 话说还没碰到一次web前端的面试,想当个实习生也不容易.一天又过去了啊! (0)案例演示 (1)知识储备 a. perspective: 800px; 相当于镜头与被拍摄物体之间的距离,近大远小. b. transform-style: prese…

CSS实现正方体旋转

代码如下: <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>CSS3 星空旋转正方体</title> <style type="text/css"> body{ background-image:linear-gradient(to top…

动画animation的三个应用(漂浮的白云、旋转的星球、正方体合成)

× 目录 [1]漂浮的白云 [2]旋转的星球 [3]正方体合成前面的话前面介绍过动画animation的详细用法,本文主要介绍动画animation的三个效果漂浮的白云 [效果演示] [简要介绍] 漂浮的白云主要通过远景白云和近景白云来实现立体漂浮效果.远景和近景分别使用两张背景图片,通过改变其背景定位来实现白云移动效果,通过设置不同的动画持续时间来实现交错漂浮的效果 [主要代码] .box{ position: relative; height: 300px; width: 500px;…

css3实践之摩天轮式图片轮播+3D正方体+3D标签云（perspective、transform-style、perspective-origin）

本文主要通过摩天轮式图片轮播的例子来讲解与css3 3D有关的一些属性. demo预览: 摩天轮式图片轮播(貌似没兼容360 最好用chrome) 3D正方体(chrome only) 3D标签云(css3版 chrome only) 3D标签云(js版 chrome only) 前文回顾在前面的文章css3实践之图片轮播(Transform,Transition和Animation)中我们简单地了解了css3旗下的transform.transition以及animation.回顾一下,tr…

SVM支持向量机的高维映射与核函数-记录毕业论文2

上一篇博客将了在数据集线性可分的情况下的支持向量机,这篇主要记录如何通过映射到高维解决线性不可分的数据集和如何通过核函数减少内积计算量的理论思想. [5]径向基函数的核函数:https://www.quora.com/Why-does-the-RBF-radial-basis-function-kernel-map-into-infinite-dimensional-space…

three.js 显示一个绿色的正方体

第一个框架的效果是显示一个绿色的正方体 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <style>canvas { width: 100%; height: 100% }</style> <script src="libs/three.js"></script> </head> <body> <scri…

利用 t-SNE 高维数据的可视化

利用 t-SNE 高维数据的可视化具体软件和教程见: http://lvdmaaten.github.io/tsne/ 简要介绍下用法: % Load data load ’mnist_train.mat’ ind = randperm(size(train_X, 1)); train_X = train_X(ind(1:5000),:); train_labels = train_labels(ind(1:5000)); % Set parameters no_dims = 2; ini…

基于Hash算法的高维数据的最近邻检索

一.摘要最紧邻检索:一种树基于树结构,一种是基于hash a.随机投影算法,需要产生很多哈希表,才能提高性能. b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错,但是增加编码长度并不能显著提高性能. 随机投影:实际上就是随机的,实际上需要挖掘使用数据的内部结构,结合最大熵原理. 基于密度的哈希就是依据数据分布产生最合理的投影. 数据稀疏:稀疏编码+ 压缩感知 GIST1M数据集2.55G,这个是专门做最近邻检索的. 二.绪论 2.1 课题背景最近邻检索的主要问题是如何建立高效索引. 数据集是…

WPF 3D：简单的Point3D和Vector3D动画创造一个旋转的正方体

原文:WPF 3D:简单的Point3D和Vector3D动画创造一个旋转的正方体运行结果: 事实上很简单,定义好一个正方体,处理好纹理.关于MeshGeometry3D的正确定义和纹理这里就不多讲了,可以参考我以前写过的一些文章: WPF 3D: MeshGeometry3D纹理坐标的正确定义 WPF 3D:MeshGeometry3D的定义和光照接下来就是怎样让它动起来.我们通过3D点动画来改变照相机(Camera类型)的位置(Position属性)从而使正方体动起来(这样的话实际上正方…

【OpenMesh】创建一个正方体

原文出处: http://openmesh.org/Documentation/OpenMesh-Doc-Latest/tutorial.html 这个例程演示了: 如何声明MyMesh 如何添加顶点和面到Mesh中如何使用IO函数写入网格数据每一个程序第一步都是定义MyMesh类型.OpenMesh支持常见的多边形网格(面由可变顶点数的多边形组成)以及特殊的三角网格(所有面都是三角形的).在这个例子中我们希望构建一个六面的正方体,因此我们选择多边形网格. OpenMesh同样支持不同的网格…

来自高维的对抗 - 逆向TinyTool自制

一.序无论是逆向分析还是漏洞利用,我所理解的攻防博弈无非是二者在既定的某一阶段,以高维的方式进行对抗,并不断地升级维度.比如,逆向工程人员一般会选择在Root的环境下对App进行调试分析,其是以root的高权限对抗受沙盒限制的低权限:在arm64位手机上进行root/越狱时,ret2usr利用技术受到PXN机制的约束,厂商从修改硬件特性的高维度进行对抗,迫使漏洞研究者提高利用技巧. 下文将在Android逆向工程方面,分享鄙人早期从维度攻击的角度所编写的小工具.工具本身可能已经不能适应现在的攻…

数据挖掘概念与技术15--为快速高维OLAP预计算壳片段

1. 论数据立方体预计算的多种策略的优弊 (1)计算完全立方体:需要耗费大量的存储空间和不切实际的计算时间. (2)计算冰山立方体:优于计算完全立方体,但在某种情况下,依然需要大量的存储空间和计算时间. 因为冰山立方体的确定在于最小支持度的确定,所以例如:如果基本立方体单元(a1,.....a60)则,他将至少产生2的60次方个冰山立方体单元:另外最小支持度这个值是难于确定的,小的话将导致巨大的立方体,大的话可能无法用于许多有意义的运用.在实际运用的过程中,应用数据随时间的变化不断增加,之前剪枝…

NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------…

通过Visualizing Representations来理解Deep Learning、Neural network、以及输入样本自身的高维空间结构

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP…

BZOJ.5092.[Lydsy1711月赛]分割序列(高维前缀和)

题目链接 $Description$ $Solution$ 首先处理$a_i$的前缀异或和$s_i$.那么在对于序列$a_1,...,a_n$,在$i$位置处分开的价值为:$s_i+s_i\ ^{\wedge}s_n$. 虽然有个加,但依旧可以考虑按位计算.如果$s_n$的第$k$位为$1$,那$s_i$的第$k$位为$0$或是$1$贡献都是$2^k$(贡献即$s_i+s_i\ ^{\wedge}s_n$在第$k$位上是否为\(…

HDU.5765.Bonds(DP 高维前缀和)

题目链接 $Description$ 给定一张$n$个点$m$条边的无向图.定义割集$E$为去掉$E$后使得图不连通的边集.定义一个bond为一个极小割集(即bond中边的任意一个真子集都不是割集). 对每条边,求它在多少个bond中. $n\leq20,\quad n-1\leq m\leq\frac{n(n-1)}{2}$. $Solution$ https://www.cnblogs.com/zufezzt/p/5723389.html 首先bond是极小割集,…

SPOJ.TLE - Time Limit Exceeded(DP 高维前缀和)

题目链接 $Description$ 给定长为$n$的数组$c_i$和$m$,求长为$n$的序列$a_i$个数,满足:$c_i\not\mid a_i,\quad a_i\&a_{i+1}=0$. $n\leq 50,m\leq 15,0\leq a_i<2^m,0<c_i\leq 2^m$. $Solution$ DP.限制都是与值有关的,所以令$f_i$表示以$i$这个数结尾的序列$a$的个数. 转移即\(f_i=\sum_{j,i\…

拓扑优化中SIMP方法与水平集方法有何优缺点，水平集法变换到高维，不是更复杂了

作者:周平章链接:https://www.zhihu.com/question/52008623/answer/187927508来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 不知道这个问题提出来有多久了,我是拓扑优化方向的PhD,下面是我自己的一点感受,未必准确. ------------------------------------------------------- 首先说结论:从现在的情形来看,水平集法以及其余所有方法都不能在短时间内超越变密度法.…

LOJ2542 PKUWC2018 随机游走 min-max容斥、树上高斯消元、高维前缀和、期望

传送门那么除了D1T3,PKUWC2018就更完了(斗地主这种全场0分的题怎么会做啊) 发现我们要求的是所有点中到达时间的最大值的期望,$n$又很小,考虑min-max容斥那么我们要求从$x$走到第一个属于某个子集$S$的节点的步数期望,这是一个经典的树上高斯消元问题. 将树设为以$x$为根,设$f_{i , S}$为从第$i$个点随机游走到达点集$S$任意一个点停止,行走步数的期望,转移: $1.i \in S: f_{i , S}=0$ \(2.i \no…

Luogu3175 HAOI2015 按位或 min-max容斥、高维前缀和、期望

传送门套路题看到$n \leq 20$,又看到我们求的是最后出现的位置出现的时间的期望,也就是集合中最大值的期望,考虑min-max容斥. 由$E(max(S)) = \sum\limits_{T \subset S} (-1)^{|T| + 1} E(min(T))$,我们要求的就是一个集合至少有一个数字出现的期望时间.那么$E(min(T)) = \frac{1}{\sum\limits_{S' \cap T \neq \emptyset} p_{S'}}$. \(\sum\…

正方体旋转demo

接着上一篇博客的内容顺藤摸瓜往下想,既然stage有景深这个概念,可以表达3D场景,那么这个stage就可以呈现立体几何咯,于是自己写了个Cubic Demo 一个正方体有6个面,我们把一个正方体平铺开来就是一个十字的形状,然后变换每一面的角度把正方体“折叠”起来! <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport"…

高维数据的高速近期邻算法FLANN

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jinxueliu31/article/details/37768995 高维数据的高速近期邻算法FLANN 1. 简单介绍在计算机视觉和机器学习中,对于一个高维特征,找到训练数据中的近期邻计算代价是昂贵的.对于高维特征,眼下来说最有效的方法是 the randomized k-d forest和the priority search k-means tree,而对于二值…

BZOJ5092:[Lydsy1711月赛]分割序列(贪心,高维前缀和)

Description 对于一个长度为n的非负整数序列b_1,b_2,...,b_n,定义这个序列的能量为:f(b)=max{i=0,1,...,n}((b_1 xor b_2 xor...xor b_i)+(b_{i+1} xor b_{i+2} xor...xor b_n))其中xor表示按位异或(XOR),给定一个长度为n的非负整数序列a_1,a_2,...,a_n,请计算a的每个前缀的能量值. Input 第一行包含一个正整数n(n<=300000),表示序列a的长度. 第二行包含n个非…