第一趴搜索技巧有非凡志向，才有非凡成就 ——比尔盖茨第二趴LATAX愿你精致到老，眼里长着太阳，笑里全是坦荡。2023/12/12双十二开始latax学习，使用软件Texworks--巨难下载的软件，下了一晚上【整体框架】latax所有命令都以\开头\命令名{参数}定义文档类型：命令名documentclass在其后指定文档的编码类型[UTF8]（Texworks默认使用的编码类型）参数：ctexart（支持简体中文和英文的混排）、article、book、report、beamer(幻灯片)最终展示：\d
本文仅作为笔记使用，详细用法详见官方文档目录1.导入pyplot2.常用函数用法1.plot(x,y,color='r',label='图例',linestyle=':',linewidth=2,alpha='0.6')2.plt.lengend(loc='lowerleft') 注明图例3.plt.figure(figsize=(m,n),dpi=q,facecolor='b') 设置图像画布大小4.plt.xlim(xmin,xmax)plt.ylim(ymin,ymax)设置x，y轴的显示范围5.plt.xticks(n,m,rotation=q)plt.yticks(n,m
第一部分---关系的运算 进行关系A和关系B进行关系的复合运算的前提是关系A的后域是关系B的前域，且最终得到的复合关系C的前域是关系A的前域，后域是关系B的后域（且这个前域值在关系A中对应的后域值与这个后域值在关系B中对应的前域值相等）1.关系的复合运算必然涉及到三个集合，两个集合分别提供计算生成的复合关系的序偶的前域元素和后域元素，还有一个中间集合提供中间元素来筛选另外两个集合提供的元素（三个集合可以一样也可以不同）关系的复合运算对于关系矩阵而言直接就是布尔矩阵求积（此时我们得到的新的矩阵C是满足复合运算的定义的矩阵） 对于关系矩阵而言，关系R逆的关系矩阵（邻接矩阵）是关系R的关系矩阵的转
我即将将利用C++编写的OpenGL的iOS应用移植到Apple的Metal。目标是完全摆脱OpenGL，并用Metal取代它。OpenGL代码是分层的，我试图替换渲染器，即实际调用OpenGL函数的类。但是，整个代码库都使用GLM数学库来表示向量和矩阵。例如，有一个摄像机类提供视图和投影矩阵。它们都为glm::mat4类型，并被简单地传递到GLSL顶点着色器，在这里它们与GLSL给出的mat4数据类型兼容。我想利用该相机类，因为它将这些矩阵发送到Metal顶点着色器。现在，我不确定glm::mat4是否与Metal的float4x4兼容。我没有一个可以在其中进行测试的有效示例，因为我
目录欧拉函数快速幂求组合数I博弈论 Nim游戏欧拉函数 在数论，对正整数n，欧拉函数是小于n的正整数中与n互质的数的数目，记作φ(n). φ(1)=11、分解质因子，求出质因子p2、将p带入，套公式为了代码方便，套第三个公式#includeusingnamespacestd;intphi(intx){intres=x;for(inti=2;i1)res=res/x*(x-1);returnres;}intmain(){intn;cin>>n;while(n--){intx;cin>>x;cout 补充：若a与m互质 ，则有快速幂 大佬算法讲解： 举个栗子： 如上例所示：利用a取
听说没有好用的电脑端背单词软件？只好麻烦一下，花了一小时，拿python手搓了一个考研背单词软件。代码已经开源在我的github上，欢迎大家STAR！其中，数据是存放在sqlite中，形近词跳转是根据jarowinkler距离得到最近单词的，近义词跳转是使用huggingface上的bert-base-uncased模型得到的词嵌入向量，然后计算cosine相似距离得到的。这部分代码没有开源，大家可以自行实现，开源项目中包含了6646个考研必备单词及索引，可以正常使用检索功能。数据库的建表语句如下，下载之后可以自己导出数据，获得完整单词库。c.execute('''DROPTABLEIFexi
参考资料：threejs中文网threejsqq交流群：814702116Web3D数学基础(平移、旋转、缩放矩阵)—WebGL、WebGPU、Threejs本下节课给大家介绍下矩阵的概念，以及用于几何变换的矩阵，比如平移矩阵、缩放矩阵、旋转矩阵。如果你对这些几何变换的矩阵概念比较熟悉，可以跳过本节课。线性代数、图形学如果你有《线性代数》、《计算机图形学》基础，更有利于WebGPU的学习。当然了，你没有这些基础，也没关系，咱们课程的特色就是尽量弱化对数学和图形学基础的要求，尽量带你从零入门。如果你时间比较充足，也有兴趣，可以去翻翻《线性代数》、《计算机图形学》相关的书籍，当然你不去翻，咱们的课
我们之前学过BP神经网络，今天我们学习一下小波神经网络，和BP神经网络相比，小波神经网络拥有小波变换的优点，避免了BP网络设计结构上的盲目性，但是隐含层的节点数以及各层之间的权值、尺度因子的初始化参数难以确定，会影响网络的收敛速度。在后续的学习中，可以尝试其他小波函数的神经网络，通过比较其最优结果构造小波神经网络。目录一、小波神经网络案例1.1、比较BP神经网络和小波神经网络1.2、小波神经网络建立 1.3、小波神经网络的预测流程图1.4、数据集准备 1.5、小波神经网络预测短时交通流MATLAB代码及结果分析1.6、小结一、小波神经网络案例1.1、比较BP神经网络和小波神经网络我们首先看一下
这篇干货文章，会分享给你最明确、直接的数学建模指南，帮助你解决在数学建模比赛的信息检索中不会搜、搜不对、搜不全的问题：从海量数据中如何找寻有价值的信息？如何区分信息的有效性，避免谬误信息？面对海量的资料如何保持清晰的头脑，捕获所有对自己有用的信息？一、信息选取的难点在面对数学建模问题时，我们每个人都摩拳擦掌跃跃欲试。然而有一部分人在数学模型上的理论知识是相对欠缺的，因此需要借助书籍、互联网进行信息检索。大家既想要快速找到正确的解决路径，又希望能够高效利用信息资源，但面对如同星辰大海的网络信息，我们常常会无所适从。这就导致了许多人受挫感加重，认为「没有方向」、「资料无序」、「不知道如何下手」。而
2020年五一杯数学建模C题饲料混合加工问题原题再现 饲料加工厂需要加工一批动物能量饲料。饲料加工需要原料，如加工猪饲料需要玉米、荞麦、稻谷等。加工厂从不同的产区收购了原料，原料在收购的过程中由于运输、保鲜以及产品本身属性等原因，存在着效能率的问题（如1吨玉米可加工成0.7吨左右的玉米面）。这个数据在原料进厂之后可以通过随机抽样进行检测得到。 某饲料加工厂有9个加工窖，现有一批加工任务，要将16个加工原料（见表1）按照某种混合方案一次性放入加工窖中进行加工。一个加工窖的混合产品称为一个加工包。如果某加工原料重量不少于500千克，则可以单独成为一个加工包。因产品属性原因，要求品种代码10的加
