我有矩阵,你有吗?   时间限制: 1.0 秒 空间限制: 128 MB 相关文件: 题目目录 题目描述 企鹅豆豆手里有两个 01 矩阵 A 和 B.他可以进行两种操作: 选择 A 矩阵的一行,然后把这一行的 0 变成 1,把 1 变成 0. 选择 A 矩阵的一列,然后把这一列的 0 变成 1,把 1 变成 0. 现在他想知道能不能把 A 矩阵通过以上操作变成 B 矩阵.保证 A 矩阵和 B 矩阵的大小一致. 输入格式 从标准输入读入数据. 每个测试点只有一组数据. 输入的第一行包含两个正整数 …

先从全局的角度把握SQLite内核各个模块的设计和功能.SQLite采用了层次化.模块化的设计,而这些使得它的可扩展性和可移植性非常强.而且SQLite的架构与通用DBMS的结构差别不是很大,所以它对于理解通用DBMS具有重要意义.SQLite的内核总的来说分为三个部分,虚拟机(Virtual Machine).Back-end(后端)和compiler(编译器). 1.虚拟机(Virtual Machine)VDBE是SQLite的核心,它的上层模块和下层模块本质上都是为它服务的.它的实现位于…

写在前面:从本章开始,我们开始进入SQLite的内核.为了能更好的理解SQLite,我先从总的结构上讨论一下内核,从全局把握SQLite很重要.SQLite的内核实现不是很难,但是也不是很简单.总的来说分为三个部分,本章主要讨论虚拟机(Virtual Machine),但是这里只是从原理上概述,不会太多的涉及实际代码.但是概述完内核之后会仔细讨论源代码的.好了,下面我们来讨论虚拟机(VM). 1.虚拟机(Virtual Machine)VDBE是SQLite的核心,它的上层模块和下层模块都是本质…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM…

背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式,给定了x,y的一些样本数据,通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a.b,解决该问题时,首先想到的是通过spark mllib去学习,可是结果并不理想:少量的文档,参数也很难调整.于是转变了解决问题的方式:采用了最小二乘法做多项式拟合. 最小二乘法多项式拟合描述下: (以下参考:https://blog.csdn.net/funnyrand/article/details/46742561) 假设给定的数据点和其对应的函数值…

题目类型:拆点, 矩阵快速幂 转化为矩阵快速幂,好题! 传送门:>Here< 题意:给出邻接矩阵,求\(1\)到\(N\)恰好长度为\(T\)的路径方案数 解题思路 如果题目给出的是一个\(01\)矩阵,那么直接矩阵快速幂解决.详见How many ways?? 然而带权了怎么办? 转化为01矩阵!容易发现题目给出的矩阵权值小于10,因此每个点拆成10个点,顺次连接权值为1的边.然后若\((u,v)\)之间距离为\(d\),那么将\(u\)的第\(d-1\)个点连一条1的边到\(v\)的第一个…

原版:http://www.codeproject.com/Articles/570638/Ten-Cplusplus-Features-Every-Cplusplus-Developer 译版:http://blogs.ejb.cc/archives/7190/top-10-new-features-you-should-know-about-c-11 This article discusses a series of features new to C++11 that all devel…

目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 给定一个矩阵.求它的所有子矩阵中本质不同的行的个数之和. input 第一行,两个正整数 n, m. 第二行,n * m 个正整数,第 i 个数表示 A[i/m][i mod m]. 保证 n * m <= 10^5, 1 <= A[i][j] <= 10^9 output 输出一个非负整数表示答案. sample input 2 2 1 1 1 2 s…

139. Word Break Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words. You may assume the dictionary does not contain…

无损卡尔曼滤波UKF(3)-预测-生成Sigma点 1 选择创建Sigma点 A 根据 已知上一个时间戳迭代出来的 后验状态 x_{k|k} 和后验协方差矩阵 P_{k|k} 他们代表当前状态的分布. Sigma点的数量取决于状态向量的维度 n_{\sigma} = 2\cdot n_x + 1 如果以两个维度的状态向量为例.就可以生成五个sigma点. X_{k|k} = [P1,P2,P3,P4,P5] 矩阵的每一列都代表一个Sigma点. X_{k|k} = [x_{k|k},x_{k|k…