【Learning】多项式的相关计算

约定的记号对于一个多项式$A(x)$,若其最高次系数不为零的项是$x^k$,则该多项式的次数为$k$. 记为$deg(A)=k$. 对于$x\in(k,+ \infty)$,称$x$都为$A(x)$的次数界. 但一般地,我们都使用$k+1$作为$A(x)$的次数界. 多项式求逆给定多项式$A(x)$,求其在模$x^n$意义下的逆多项式$B(x)$,使得 \[ \begin{equation} \label{eqn1} A(x)B(x)\equi…

MATLAB线性回归方程与非线性回归方程的相关计算

每次比赛都需要查一下,这次直接总结到自己的博客中. 以这个为例子: 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵,后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) %b为方程相关系数 %r表示残差 %rint表示置信区间 %stats适用于检验回归模型的统计量得到 b = 1.5910 2.0130 bint = 0.448…

IP地址分类及其相关计算问题

IP地址分类及其相关计算问题公网IP和子网IP 公网IP: • A类:1.0.0.0 到 127.255.255.255 主要分配给大量主机而局域网网络数量较少的大型网络 • B类:128.0.0.0 到191.255.255.255 一般用于国际性大公司和政府机构 • C类:192.0.0.0 到223.255.255.255 用于一般小公司校园网研究机构等 • D类:224.0.0.0 到 239.255.255.255 用于特殊用途,又称做广播地址 • E类:240.0.0.0 到25…

大数据学习day23-----spark06--------1. Spark执行流程（知识补充：RDD的依赖关系）2. Repartition和coalesce算子的区别 3.触发多次actions时，速度不一样 4. RDD的深入理解（错误例子，RDD数据是如何获取的）5 购物的相关计算

1. Spark执行流程知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

BZOJ3684 大朋友和多叉树（多项式相关计算）

设$f(x)$为树的生成函数,即$x^i$的系数为根节点权值为$i$的树的个数.不难得出$f(x)=\sum_{k\in D}f(x)^k+x$我们要求这个多项式的第$n$项,由拉格朗日反演可得$[x^n]f(x)=\frac1n[x^{n-1}](\frac x{g(x)})^n$其中$[x^n]f(x)$表示$f(x)$的$n$次项系数.$f(x)$是$g(x)$的复合逆,即$g(f(x))=x$在本题中,$g(x)=x-\sum_{k\in D}x^k$我们需要多项式求逆和多项式快速幂.多…

(转)Deep Learning深度学习相关入门文章汇摘

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…

（转）深度学习(Deep Learning, DL)的相关资料总结

from:http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-679604.html 深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结有人认为DL是人工智能的一场革命,貌似很NB.要好好学学. 0 第一人(提出者) 好像是由加拿大多伦多大学计算机系(Department of Computer Science ,University of Toronto) 的教授Geoffrey E. Hinton于2006年提出. 其个人网站是: …

多项式FFT相关模板

自己码了一个模板...有点辛苦...常数十分大,小心使用 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; #de…

Learning to rank相关的pointwise,pairwise,listwise

论文分享--- >Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach 学习排序 Learning to Rank 小结 [学习排序] Learning to Rank 中Listwise关于ListNet算法讲解及实现 LTR中单文档方法是将训练集里每一个文档当做一个训练实例,文档对方法是将同一个查询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例,文档列方法是将一个查询里的所有搜索结果列表作为一个训练实例.…

多项式的各类计算(多项式的逆/开根/对数/exp/带余除法/多点求值)

预备知识:FFT/NTT 多项式的逆给定一个多项式 F(x)F(x)F(x),请求出一个多项式 G(x)G(x)G(x),满足 F(x)∗G(x)≡1(mod xn)F(x)*G(x) \equiv 1(mod\ x^n)F(x)∗G(x)≡1(mod xn). 系数对 998244353998244353998244353 取模,1≤n≤1051≤n≤10^51≤n≤105 首先将多项式的长度拓展至222的次幂,然后我们要求的是 G(x)∗F(x)≡1 (mod xn)G(x)*F(x) \…

关于IP的相关计算

不论是考研还是考各种计算机类的证,大家或多或少都会遇到网络部分的一种题型,大体的归类就是以下几种: 已知一个IP是192.XX.XX.XX,子网掩码是255.255.255.0,那么它的网络地址是多少? 已知某主机的ip地址是192.168.100.200,子网掩码为255.255.255.192,其网络内可用的ip地址个数为多少? 一个A类ip地址的子网掩码是255.255.240.0,共有几位被用来划分子网?且可以划分多少个子网?每个子网ip地址数量是多少? 已知IP地址为10.135.25…

java基本类型和数字类及其相关计算

--- java 八大基本类型 byte short int long double float boolean char --对应的包装类 Byte Short Integer Long Double Float Boolean Char ---装箱与拆箱 --- 基本类型与String之间的互相转换 ---Math ---Random ---BigDecimal…

使用Networkx进行图的相关计算——黑产集团挖掘，我靠，可以做dns ddos慢速攻击检测啊

# -*- coding: utf-8 -*- import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt iplist={} goodiplist={} #相似度 N=0.5 #黑客团伙IP最少个数 M=3 #黑客IP攻击目标最小个数 R=2 #jarccard系数 def get_len(d1,d2): ds1=set() for d in d1.keys(): ds1.add(d) ds2=set() for d in d2.keys():…

vga显示原理即相关计算

行扫描周期:完成一行扫描所需时间: 行时序时间(a,b,c,d,e):完成一个像素点显示得时间场扫描周期:完成所有行(一帧扫描所需时间) 场时序时间(o,p,q,r,s):完成一行显示得时间,一个完整得行扫描周期 (频率和周期互为倒数Hz —— sKHz —— msMHz —— us) vga常用分辨率: 640*480(@60):每一行640个像素点,每一帧由480行:vga显示器每秒钟刷新60次: 25MHZ=800*525*60 即当扫描完所有的行,形成一帧,用场同步信号进行场同步,并使…

计算给定多项式在给定点X处的值

//计算多项式求值 //计算多项式求值#include<iostream>#include<ctime>#include<cmath>using namespace std; clock_t start,stop;double duration; double f1(int n,double a[],double x){ double p=a[n]; for(int i=n;i>0;i--) p=a[i-1]+x*p; return p;} double f2(i…

Foundations of Machine Learning: The PAC Learning Framework(1)

写在最前:本系列主要是在阅读 Mehryar Mohri 等的最新书籍<Foundations of Machine Learning>以及 Schapire 和 Freund 的 <Boosting: Foundations and Algorithms>过程中所做的笔记.主要讨论三个部分的内容.第一部分是PAC的基本概念,介绍了泛化误差和经验误差,并且讨论了假设集$H$有限时的泛化边界.第二部分介绍了假设集$H$无限时的泛化边界,引入了三种衡量$H$复杂程度的机制,分别是Rad…

【知识总结】多项式全家桶（一）（NTT、加减乘除和求逆）

我这种数学一窍不通的菜鸡终于开始学多项式全家桶了-- 必须要会的前置技能:FFT(不会?戳我:[知识总结]快速傅里叶变换(FFT)) 以下无特殊说明的情况下,多项式的长度指多项式最高次项的次数加$1$ 一.NTT 跟FFT功能差不多,只是把复数域变成了模域(计算复数系数多项式相乘变成计算在模意义下整数系数多项式相乘).你看FFT里的单位圆是循环的,模一个质数也是循环的嘛qwq.$n$次单位根$w_n$怎么搞?看这里:[BZOJ3328]PYXFIB(数学)(内含相关证明.只看与原根和…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春阅读数 6004更多分类专栏: 机器学习机器学习荐货情报局版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

【Learning Notes】线性链条件随机场（CRF）原理及实现

1. 概述条件随机场(Conditional Random Field, CRF)是概率图模型(Probabilistic Graphical Model)与区分性分类( Discriminative Classification)的一种接合,能够用来对“结构预测”(structured prediction,e.g. 序列标注)问题进行建模. 如图1,论文 [1] 阐释了 CRF 与其他模型之间的关系. 图1. CRF 与其他机器学习模型对比[src] 本文我们重点关注输入结点独立的“线性链…

FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅰ

众所周知,tzc 在 2019 年(12 月 31 日)就第一次开始接触多项式相关算法,可到 2021 年(1 月 1 日)才开始写这篇 blog. 感觉自己开了个大坑( 多项式多项式乘法好吧这个应该是多项式各种运算中的基础了. 首先,在学习多项式乘法之前,你需要学会: 复数我们定义虚数单位 $i$ 为满足 $x^2=-1$ 的 $x$. 那么所有的复数都可以表示为 $z=a+bi$ 的形式,其中 $a,b$ 均为实数. 复数的加减直接对实部虚部相加减就行了. 复数的乘…

[CC]DgmOctree—执行Cell遍历和单元计算

DgmOctree类的executeFunctionForAllCellsAtLevel和executeFunctionForAllCellsStartingAtLevel方法通过回调函数octreeCellFunc,执行八叉树中每个单元的相关计算. unsigned DgmOctree::executeFunctionForAllCellsAtLevel( unsigned char level, octreeCellFunc func, void** additionalParameters…

JS的toFixed方法设置小数点位数后再进行计算，数据出错问题

这个应该算作失真,或者也不算.情况就是用了toFixed后再进行相关计算,得不到预期的结果具体看例子比如想动态计算百分比,保留一位小数如94.4%这样子 var blobTo = 409600; var totalSize = 433927; var percent = (blobTo / totalSize).toFixed(3) * 100; percent // 94.39999999999999 恰巧碰到这个,然而percent并不是预期的结果.于是,测试各段数据 var blobT…

Spark 实时计算整合案例

1.概述最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar…

TCP Socket Establish；UDP Send Package Process In Kernel Sourcecode Learning

目录 . 引言 . TCP握手流程 . TCP connect() API原理 . TCP listen() API原理 . UDP交互过程 . UDP send() API原理 . UDP bind() API原理 0. 引言 Monitoring project . outer link connect: connect()->inet_stream_connect . Suspicious port monitor: listen()->inet_listen . SuspiciousU…

[笔记]ACM笔记 - 利用FFT求卷积（求多项式乘法）

卷积给定向量:, 向量和: 数量积(内积.点积): 卷积:,其中例如: 卷积的最典型的应用就是多项式乘法(多项式乘法就是求卷积).以下就用多项式乘法来描述.举例卷积与DFT. 关于多项式对于多项式,系数为,设最高非零系数为,则其次数就是,记作.任何大于的整数都是的次数界. 多项式的系数表达方式:(次数界为). 则多项式的系数向量即为. 多项式的点值表达方式:,其中各不相同,. 离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT).在信号处…

Spark Streaming高级特性在NDCG计算实践

从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展, 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路,其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架.为进一步了解spark streaming的相关内容,飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师-王富平,在线上直播中,王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享. 以下是本次直播的主要内容: 一.Spark Streaming简介…