传送门 分析 这道题真的好水呀QwQ,想必大家都知道对于式子|x-2|+|x-3|x取什么值可以使式子结果最小,这道题也是这个原理,只需要将要额外减的1.2.3……提前减掉就行了. 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ]; int main(){ ; cin>>n; ;i<=n;i++){ scanf("%lld",&a[i]); a[i]-=i; } sort(a+,a+n+); m=a…

题面在这里! 可以看成点集{a[i]-i}和b之间距离的和,于是找到中位数就可以直接算了2333. #include<bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; const int N=200005; int a[N],n,num; ll ans=0; int main(){ scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d"…

题目链接: https://arc100.contest.atcoder.jp/tasks/arc100_a 分析: 比赛时做这题想到一个瞎搞的方法就是在平均数上下波动一下取最小值,然后大佬yjw学长说这就是个严格单调单峰函数直接三分法就好了,虽然之前就听过则还是第一次打 三分法 设有最大值函数f(x)定义域为\([l,r]\),我们在定义域内找两个点\(lmid,rmid(lmid<rmid)\) 若\(f(lmid)<f(rmid)\),要么\(lmid\)和\(rmid\)都在单峰左边,…

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解 到 最小二乘 基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]…

机器人运动学逆解的问题经常出现在动画仿真和工业机器人的轨迹规划中:We want to know how the upper joints of the hierarchy would rotate if we want the end effector to reach some goal. IK Solutions: Analytical solutions are desirable because of their speed and exactness of solution. For…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc…

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot…

[Velocity Obstacle] Two circular objects A,B, at time t(0), with velocity V(A),V(B). A represent the robot, and B represent obstacle. Collision Cone: V(A,B) is the relative velocity of A&B. V(A,B) = V(A) - V(B). And λ(A,B) is the line of V(A,B). By t…

C - Linear Approximation 找出\(A_i - i\)的中位数作为\(b\)即可 题解 #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> #define enter putchar('\n') #define space putchar(' ') #define fi first #define se second #define…

LinearRegression fits a linear model with coefficients  to minimize the residual sum of squares between the observed responses in the dataset, and the responses predicted by the linear approximation. Mathematically it solves a problem of the form: 原理…

前言 昨天XY讲课!讲到这题!还是IOI的题!不过据说00年的时候DP还不流行. 题面 http://poj.org/problem?id=1160 分析  § 1 中位数 首先我们考虑,若有x1 < x2 < ... < xn,则当∑abs(x - xi)最小时,x为x1 , x2 , ... , xn这n个数的中位数. 证明如下:我们把x1 , x2 , ... , xn看作数轴上n个点,我们先考虑两端,要使abs(x - x1) + abs(x - xn)最小,那么x必定在x1和x…

An end to end implementation of a Machine Learning pipeline SPANDAN MADAN Visual Computing Group, Harvard University Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT   Link to Github Repo   Section 1. Introduction Background In the fall o…

一.LM最优化算法     最优化是寻找使得目标函数有最大或最小值的的参数向量.根据求导数的方法,可分为2大类.(1)若f具有解析函数形式,知道x后求导数速度快.(2)使用数值差分来求导数.根据使用模型不同,分为非约束最优化.约束最优化.最小二乘最优化.Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.    Levenberg-Marquardt算法是使用最广泛的非线性最小二乘算法(用模型函数 f 对待估参数向量p在其领域内做线性近似,利用泰勒展开,忽略掉二阶以上的导数项,优化目…

A - Multiple of 2 and N Time Limit: 2 sec / Memory Limit: 1024 MB Score : 100100 points Problem Statement You are given a positive integer NN. Find the minimum positive integer divisible by both 22 and NN. Constraints 1≤N≤1091≤N≤109 All values in inp…

from:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [O…

链接 https://arc100.contest.atcoder.jp/ C Linear Approximation 题解 把ai减去i后排序, 我们要的b就是排完序后的中位数 Code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; ll read(){ ll x=,f=;char c=getchar(); ;c=getchar();} +c-';c=getchar();} return x*f; }…

2013计算机视觉代码合集一: 原文链接:http://www.yuanyong.org/blog/cv/cv-code-one 切记:一定要看原文链接 原文链接: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8550952 此外,计算机视觉博客的代码库:http://www.cvchina.info/codes/ 一.特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLF…

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉…

题名:一种用于语音带宽扩展的深度神经网络方法 作者:Kehuang Li:Chin-Hui Lee 2015年出来的 摘要 本文提出了一种基于深度神经网络(DNN)的语音带宽扩展(BWE)方法.利用对数谱功率作为输入输出特征进行所需的非线性变换,训练神经网络来实现这种高维映射函数.在10小时的大型测试集上对该方法进行评估时,我们发现与传统的基于高斯混合模型(GMMs)的BWE相比,DNN扩展语音信号在信噪比和对数谱失真方面具有很好的客观质量度量.在假定相位信息已知的情况下,主观听力测试对DNN扩…

传送门 C - Linear Approximation 题意: 求 \[ \sum_{i=1}^nabs(A_i-(b+i)) \] \(A_i,b\)给出. 思路: 将括号拆开,变为\(A_i-i-b\),所以将所有的\(A_i\)减去\(i\),然后就是一个经典问题了. Code #include <bits/stdc++.h> #define MP make_pair #define fi first #define se second #define sz(x) (int)(x).s…

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的…

目录:Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics and Econometrics,3rd_[Magnus2019] Title -16 Contents -14 Preface -6 Part One - Matrices 1 1 Basic properties of vectors and matrices 3 1.1 Introduction 3 1.2 Sets 3 1.3 Matrices: additio…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

copy from:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8550952 一.特征提取Feature Extraction: ·         SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] ·         PCA-SIFT [2] [Project] ·         Affine-SIFT [3] [Project] ·         SURF [4] [OpenSURF] [Matl…

前面我们介绍了 WebRTC 音频 3A 中的声学回声消除(AEC:Acoustic Echo Cancellation)的基本原理与优化方向,这一章我们接着聊另外一个 "A" -- 自动增益控制(AGC:Auto Gain Control).本文将结合实例全面解析 WebRTC AGC 的基本框架,一起探索其基本原理.模式的差异.存在的问题以及优化方向. 作者|珞神 审校|泰一 前言 自动增益控制(AGC:Auto Gain Control)是我认为链路最长,最影响音质和主观听感的音…

目录 6.5 Lumen 6.5.1 Lumen技术特性 6.5.1.1 表面缓存(Surface Cache) 6.5.1.2 屏幕追踪(Screen Tracing) 6.5.1.3 Lumen光线追踪 6.5.1.4 Lumen其它说明 6.5.2 Lumen渲染基础 6.5.2.1 FLumenCard 6.5.2.2 FLumenMeshCards 6.5.2.3 FLumenSceneData 6.5.3 Lumen数据构建 6.5.3.1 CardRepresentation 6.…

In the previous posts, we use different techniques to build and keep updating State-Action tables. But it is impossible to do the same thing when the number of states and actions get huge. So this post we gonna discuss about using a parameterized fun…

OpenCASCADE Linear Extrusion Surface eryar@163.com Abstract. OpenCASCADE linear extrusion surface is a generalized cylinder. Such a surface is obtained by sweeping a curve (called the “extruded curve” or “basis”) in a given direction (referred to as…