好久没更Blog了... 为了应付完成寒假作业,还是更一下(再不更都庚子年了) Upd:2020.1.22 题目 第一问 还是比较水友好的 给顶点就相当于多给了对称轴-\(\frac{b}{2a}\)\(=1\),可解得b=6(注意此b非彼b) 然后再代入坐标,解得c=2019 轻松愉快 第二问 图不要画得太特殊(比如对称轴是\(y\)轴不然你就会跟我一样写挂) 先讲正解 怎么讲呢...其实题解讲得很清楚了(真的不是为自己的懒找借口\(QwQ\)) 原文送上 想找点存在感发现真没法找...还是在…

//看了多少遍SVM的数学原理讲解,就是不懂,对偶形式推导也是不懂,看来我真的是不太适合学数学啊,这是面试前最后一次认真的看,并且使用了sklearn包中的SVM来进行实现了一个鸢尾花分类的实例,进行进一步的理解. 1.鸢尾花分类实例 转自:https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html 数据集: 特点:每个属性及标记之间使用逗号进行隔开. #encoding:utf-8 from sklearn import svm import numpy…

Day 0 报道日 晚上的时候我们的教练给我们做考前动员.给我们讲:NOI的五个小时需要认真的规划,不能被T1打乱节奏.他让我们思考明天的策略,把可能出问题的地方都想清楚. 结果后来,宿管给我测体温,结果莫名测出来37.8度.我被叫到宿舍外面去接受观察,不停地接受测试.还好最后我的温度降到了37.2,不然我就要被送到隔离室了.哎,本来想要9:30就睡了,结果又折腾到了10:30之后才睡着. Day 1 考试日 考试前我先花了半个小时看了题目,一看T1的题面,发现\(w_i = 1\)我会做,\(…

http://www.w3cplus.com/css3/building-a-circular-navigation-with-css-transforms.html 本文由陈毅根据SARA SOUEIDAN的<BUILDING A CIRCULAR NAVIGATION WITH CSS TRANSFORMS>所译,整个译文带有我们自己的理解与思想,如果译得不好或不对之处还请同行朋友指点.如需转载此译文,需注明英文出处:http://tympanus.net/codrops/2013/08/…

Postscript 这个彩笔的省选随心游被中考实验考试坑掉了 所以前两天都一直脱离部队,第一天讲课完了才有的过去 一轮凉了那么二轮翻盘?翻车预定.之后还有上海的ACM没有CXR神仙的ACM窝怎么打啊 Day -1 然而并没有准备什么的,最近只是和CXR一起做了做19年的省选题 预计在二试前写完十二省联考flag,同时也写了些ZJOI,HNOI的题吧 Upt:十二省联考终于写完了,但是窝还是凉了 Day 0 你以为窝有Day0吗? EZ所有高中的(包括CXR神仙),都一起包车去余姚了,然后我们就…

一.前向计算和反向传播数学过程讲解…

之前看过不少HTML5动画的书,讲解的是如何去做,对于其中的数学原理讲解的不详细,常有困惑.最近看的<HTML5+JavaScript 动画基础>这个是译本,Keith Peters曾写过<Foundation ActionScript Animation>其中的数学原理被不少人转载引用,学习过AS的对这本书应该有了解.基于此,才有的这本书,HTML5版本的动画原理.哈哈,庆幸我是数学出身的~~~ 这本书上有些bug,本来做了记录,结果被当废纸扔掉了 - -!目前不能分享,只能在看…

有一枚硬币(不知道它是否公平),假如抛了三次,三次都是“花”: 能够说明它两面都是“花”吗? 1 贝叶斯推断 按照传统的算法,抛了三次得到三次“花”,那么“花”的概率应该是: 但是抛三次实在太少了,完全有可能是运气问题.我们应该怎么办? 托马斯·贝叶斯(1702-1761),18世纪英国数学家,1742年成为英国皇家学会会员. 贝叶斯认为在实验之前,应根据不同的情况对硬币有所假设.不同的假设会得到不同的推断. 比如和滑不溜手的韦小宝玩.韦小宝可能拿出各种做过手脚的硬币,让我们猜不透,只能假设对硬…

Word2vec 很好的资料 Word2Vec-知其然知其所以然   https://www.zybuluo.com/Dounm/note/591752 Word2Vec数学原理讲解 http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html…

资源分享 26 个比较概率大小的问题 数论小白都能看懂的数学期望讲解 概念 \(PS\):不需要知道太多概念,能拿来用就行了. 定义 样本(\(\omega\)):一次随机试验产生的一个结果. 样本空间(\(\Omega\)):一个随机试验的所有可能的结果的全体,即\(\Omega=\{\omega\}\). 事件(\(A\)):某一类结果,即\(A\subset\Omega\). 基本事件(\(s\)):各个互斥的事件即为基本事件. 我们借助样本空间S来定义概率.样本空间是基本事件的集合. 概…