[题目描述]对于给定5X5的整数矩阵,设计算法查找出所有的鞍点的信息(包括鞍点的值和行.列坐标,坐标从1开始). 提示:鞍点的特点:列上最小,行上最大.   [练习要求]请给出源代码程序和运行测试结果,源代码程序要求添加必要的注释. [输入格式]输入5行5列整数,同行数据间以空格为间隔. [输出格式]在一行中以以下格式输出矩阵中的所有鞍点,每个鞍点的显示格式为: [<鞍点的行坐标>,<鞍点的列坐标>,<鞍点的值>] [输入样例]11 3 5 6 9 12 4 7 8 1

之前一直对于这个神奇的素性判定方法感到痴迷而又没有时间去了解.借着学习<信息安全数学基础>将素性这一判定方法学习一遍. 首先证明一下费马小定理. 若p为素数,且gcd(a, p)=1, 则有 a^(p-1) = 1 (mod p) 基于以下定理 若(a, p)=1,{x| (x, p)=1}为模p下的一个完全剩余系,则{ax| (x, p)=1}也为模p下的一个完全剩余系. 又{0, 1, 2, ... p-1}为模p下一个剩余系   因此有, {a*0, a*1, a*2, ... a*(p

Problem N: 求二维数组中的鞍点[数组] Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2764  Solved: 1728[Submit][Status][Web Board] Description 如果矩阵A中存在这样的一个元素A[i,j]满足条件:A[i,j]是第i行中值最小的元素,且又是第j列中值最大的元素,则称之为该矩阵的一个马鞍点.请编程计算出m*n的矩阵A的所有马鞍点. Input 输入m,n 然后输入数组中的每个元素 Ou

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题意:对于给定的$n \times m$矩阵$M$,定义$S(a,b)$为$M$的所有$a \times b$子矩阵的权重之和.一个矩阵的权重是指矩阵中所有马鞍点权值之和,在一个矩阵中某点是马鞍点当且仅当它在所在行是唯一一个最小的,同时在所在列中是唯一一个最大的.现在输入矩阵$M$,要求计算$W= \sum\sum{abS(a,b)}, 1 \leq a \leq n, 1 \leq b \leq m$.数据范围$1 \leq n, m \leq 1000, 0 \leq M(i, j) \le

1 团队介绍 团队组成: PM:齐爽爽(258) 小组成员:马帅(248),何健(267),蔡凯峰(285)  Git链接:https://github.com/WHUSE2017/C-team 2 项目改进与新增功能 在今天以一个破坏者运行客户端时,发现的一些缺陷,仅仅只是随意输入,没有进行说明安全性质的攻击. 类型 具体任务 缺陷改进 1.注册成功并没有直接跳转到登录页面 2.学校地区无限制,数字也可以 3.虽然相同用户名不能注册,但是只是显示,注册失败,却没有具体反馈 4.注册信息没有标注

1 团队介绍 团队组成: PM:齐爽爽(258) 小组成员:马帅(248),何健(267),蔡凯峰(285)  Git链接:https://github.com/WHUSE2017/C-team 2 项目进度 因为今天大家都有事情,所以今天的进度慢了很多. Day2--11.3 1.注册后跳转到登录页面: 2.注册时有必填信息提醒: 3.同一名户名注册失败,提示: 4.学校和地区限制: 帮助里面:关于和文档两项修改. 何健 修改密码.及前台页面修改 何健.蔡凯峰.马帅 测试 马帅 小组会议+博客

这次写的是unittest模块的测试用例,属于自动化的门槛,进去了基本算自动化入了门,测试内容很简单,模拟给url推送用户名.密码测试登录功能 先上代码: #login_test.py import requests class Login(): def test_login(self,username,password): url = "http://localhost:8080/login" user_pwd = {} user_pwd["mobilephone"

第二次Scrum meeting 任务及其要求: 成员 12.11 12.12 陈谋 完成Tags的爬取工作(已完成) stackoverflow的问题抽取 卢惠明 视频链接的挖掘和整理(未完成) 视频链接的挖掘和整理 李剑锋 分析知乎网站的网页设置,尽量找到相应的api(已完成) 处理知乎网站的相应的问题和回答 马腾跃 测试已处理的不同网站数据,并进行结果分析(未完成) 测试已处理的不同网站数据,并进行结果分析 刘夕霆 对软件进行详细的功能测试(每天都在进行中) 与手机客户端组进行交流联系 仉

python其他知识目录 1.一些对内存深入理解的案例 以下列举列表,列表/字典/集合这些可变类型都是一样的原理 变量是个地址,指向存储数据的内存空间的地址,它的实质就相当于c语言里的指针.变量和数据都存放在内存里面 1.1内存相关的东西 赋值和修改要区别开来,赋值(重新定义)是重新开辟内存,修改是原内存空间内的改变 1.2修改列表元素的底层原理图解 v1=[1,2,3]v2=v1v3=v1v2,v3指向v1指向的地址,三者指向相同的地址.对变量做修改,修改的是同一个地址的值,三者都变化 代码验

Chiaki has an n × m matrix A. Rows are numbered from 1 to n from top to bottom and columns are numbered from 1 to m from left to right. The element in the i-th row and the j-th column is Ai, j. Let M({i1, i2, ..., is}, {j1, j2, ..., jt}) be the matri

机器学习的常见优化方法在最近的学习中经常遇到,但是还是不够精通．将自己的学习记录下来,以备不时之需 基础知识: 机器学习几乎所有的算法都要利用损失函数 lossfunction 来检验算法模型的优劣,同时利用损失函数来提升算法模型． 这个提升的过程就叫做优化(Optimizer) 下面这个内容主要就是介绍可以用来优化损失函数的常用方法 常用的优化方法(Optimizer): 1.SGD&BGD&Mini-BGD: SGD(stochastic gradient descent):随机梯度下

[摘要] Modelarts技术及相关产业已成为未来AI与大数据重点发展行业模式之一,为了促进人工智能领域科学技术快速发展,modelarts现状及生态前景成为研究热点.笔者首先总结modelarts发展的现状,并阐述modelarts端边云协同部署对无感识别技术的支撑与迭代.其次,对Modelarts支撑的无感支付"生态"应用展望,期待能为人工智能领域发展提供帮助. 1 modelarts现状和发展的特点 1.1 modelarts的现状和发展的概述  ModelArts 是华为全栈

EM算法是一种非常经典的alternative optimizing算法.alternative optimizing的思想就是对于一个最优化问题,可以计算分为两步或者参数分为两个,就可以随机任意的选择一个起始值或位置,固定一个参数A,以另一个参数B进行优化,然后固定参数B,以参数A进行优化,直到收敛未知.前面博文中所讲述的K-means也就这样的一个过程,或者meanshift均值漂移也是这样的一个思想.今天学习的一个算法也是这样一个概念.这里依然做一个入门级的概念理解指导,不做原理性的深入,

Abstract 我们设计了一个 hybrid 估计器, 组合了两种算法, sliding-window EKF 和 EKF-SLAM. 我们的结果表示, hybrid算法比单一的好. 1. Introduction EKF-SLAM和sliding-window EKF对相同的测量信息以不同的处理. 我们展示说, 最优的处理方式是, 基于特征跟踪长度 的分布来处理每个特征. 这个分布不是事先知道的(它基于环境, 相机运动), 所以我们从图像序列中学习. 使用了这个信息, 最优的策略来处理特征测

梯度下降法 梯度下降法是训练神经网络最常用的优化算法 梯度下降法(Gradient descent)是一个 ==一阶最优化算法== ,通常也称为最速下降法.要使用梯度下降法找到一个函数的 ==局部最小值==,必须想函数上当前点对应的==梯度==(或者是近似梯度)的反方向的规定部长距离点进行==迭代==搜索. 梯度下降法基于以下的观察:如果实值函数$f(x)$在a点处==可微==并且有定义,那么函数$f(x)$在点a沿着==梯度==相反的方向$-\nabla f(a)$下降最快 $$\theta

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本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模.这些技术揭示潜在内容中的意义和关系.文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别. 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中.我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用.亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据. 掘模型产生的结果可以得到

Deadline: 2016-11-01 11:59 作业内容 课堂测试作业总结 00.题目得5分,多半扣在格式上,有些同学代码写得很过分,已经很仁慈对待,同学们珍惜之: 01.界面设计得分不好,换行功夫做得不足,需要输入许多数据,没有让屏幕显示应输入的内容提醒,不善于为用户考虑,增加用户阅读成本: 02.第二道方程问题不难,关键是要细致分解,和分三角形类似,还请大伙儿培养自己化大为小的本领: 03.等腰和等边三角形判断有误,关键是没分清楚if-else语句是"补集",而等腰和等边是&