文章目录[蓝桥杯2021省AB2]完全平方数题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1样例#2样例输入#2样例输出#2提示思路：理论补充：完全平方数的一个性质：完全平方数的质因子的指数一定为偶数最终思路：小插曲：全部代码[蓝桥杯2021省AB2]完全平方数题目描述一个整数aaa是一个完全平方数，是指它是某一个整数的平方，即存在一个整数bbb，使得a=b2a=b^{2}a=b2。给定一个正整数nnn，请找到最小的正整数xxx，使得它们的乘积是一个完全平方数。输入格式输入一行包含一个正整数nnn。输出格式输出找到的最小的正整数xxx。样例#1样例输入#112样例输出#13样例#2样例
一、SVD简介奇异值分解（SVD）是在机器学习领域广泛运用的算法，他不光可以用在降维算法中的特征值分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多算法的基石。二、特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下: Ax=λx其中A是一个n X n的矩阵，x是一个n维向量,则我们说入是矩阵A的一个特征值,而x是矩阵A的特征值入所对应的特征向量。求出特征值和特征向量有什么好处呢?就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的n个特征值λ1≤λ2 其中W
一、SVD简介奇异值分解（SVD）是在机器学习领域广泛运用的算法，他不光可以用在降维算法中的特征值分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多算法的基石。二、特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下: Ax=λx其中A是一个n X n的矩阵，x是一个n维向量,则我们说入是矩阵A的一个特征值,而x是矩阵A的特征值入所对应的特征向量。求出特征值和特征向量有什么好处呢?就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的n个特征值λ1≤λ2 其中W
初等数论学习笔记I：同余相关。CHANGELOG2022.7.13：重构文章，更新PR模板代码。2023.1.23：对文章进行修补。1.Miller-RabinMiller-Rabin素性测试是一种具有随机性的素数判定方法。它有一定概率将合数判定为素数，但不会将素数判定为合数。素数判定的基本思路为根据所有质数但很少合数具有的性质，检查被判定的数是否具有这些性质。若不具有，则该数是合数，否则该数大概率是质数。1.1费马素性检验当\(p\)是素数时，对于任意\(a\perpp\)均有\(a^{p-1}\equiv1\pmodp\)。相反，当\(a^{p-1}\equiv1\pmodp\)时，是否有
初等数论学习笔记I：同余相关。CHANGELOG2022.7.13：重构文章，更新PR模板代码。2023.1.23：对文章进行修补。1.Miller-RabinMiller-Rabin素性测试是一种具有随机性的素数判定方法。它有一定概率将合数判定为素数，但不会将素数判定为合数。素数判定的基本思路为根据所有质数但很少合数具有的性质，检查被判定的数是否具有这些性质。若不具有，则该数是合数，否则该数大概率是质数。1.1费马素性检验当\(p\)是素数时，对于任意\(a\perpp\)均有\(a^{p-1}\equiv1\pmodp\)。相反，当\(a^{p-1}\equiv1\pmodp\)时，是否有
原文链接：https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16416509.html确定某点附近的点答：每个解对应的是一组权重，即子问题，红点附近的四个点，也就是它的邻居怎么确定呢？由权重来确定，算法初始化阶段就确定了每个权重对应的邻居，也就是每个子问题的邻居子问题。权重的邻居通过欧式距离来判断。取最近的几个。取均匀分布向量https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16408751.htmlMOEAD实现算法理解与流程https://www.zhihu.com/question/263555181?sort=created其中两个回答都挺好的1.输入N
原文链接：https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16416509.html确定某点附近的点答：每个解对应的是一组权重，即子问题，红点附近的四个点，也就是它的邻居怎么确定呢？由权重来确定，算法初始化阶段就确定了每个权重对应的邻居，也就是每个子问题的邻居子问题。权重的邻居通过欧式距离来判断。取最近的几个。取均匀分布向量https://www.cnblogs.com/Twobox/p/16408751.htmlMOEAD实现算法理解与流程https://www.zhihu.com/question/263555181?sort=created其中两个回答都挺好的1.输入N
【公众号“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并[分享行业分析报告]】归档于软件项目管理初级学习路线第五章软件项目任务分解《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理---任务分解方法。介绍类比，模板参照，自上而下，自下而上的WBS任务分解方法、一、类比方法有些项目有相同或相似的周期，因此而形成的相同或相似的工作细目，那么这些项目进行任务分解的时候，可以采用类比的方法。二、模板参照如果某项目有可以参照的WBS模板，例如这个图就是用项目可以参照的WBS模板，在进行任务分解时，可以采用模板参照方法进行任务分解，比较方便。三、自上而下自上而下是最主要最常规的任务分解方法，是从一般到特殊，
【公众号“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并[分享行业分析报告]】归档于软件项目管理初级学习路线第五章软件项目任务分解《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理---任务分解基本概念，介绍任务分解，WBS，工作包，WBS字典等概念...一、任务分解任务分解过程是将一个项目分解为更多的工作细目或者子项目，使项目变得更小，更易管理，更易操作。任务分解的结果是WBS（WorkBreakdownStructure:任务分解结构）我们需要从需求开始拆分项目。这个图是校务通系统的任务分解结果，共分四个层次，最顶层是项目目标WBS是对项目由粗到细的分解过程，是面向交付成果的，WBS组织并定
【公众号“项目管理研究所”将会第一时间更新文章并[分享行业分析报告]】归档于软件项目管理初级学习路线第五章软件项目任务分解《初级学习路线合集》前言大家好，这节我们学习软件项目管理---任务分解方法。介绍类比，模板参照，自上而下，自下而上的WBS任务分解方法、一、类比方法有些项目有相同或相似的周期，因此而形成的相同或相似的工作细目，那么这些项目进行任务分解的时候，可以采用类比的方法。二、模板参照如果某项目有可以参照的WBS模板，例如这个图就是用项目可以参照的WBS模板，在进行任务分解时，可以采用模板参照方法进行任务分解，比较方便。三、自上而下自上而下是最主要最常规的任务分解方法，是从一般到特殊，
