不等式 糖水note

秋分小记 Created: 2023-09-26T09:17+08:00 Published: 2023-10-08T19:41+08:00 Categories: Fragment Tags: Diary 目录秋天的树如果你冷Say Goodbye如此爱你姊妹日记一则（有删改）你们能做得比 Sta ......

\[Notes \; of \; JavaScript \; Handbook \]Brief Syntax Introduction JS 是解释型语言。 解释型语言 与 编译型语言： 解释型：一行一行看，容易出错但方便，可以及时方便地找到出错位置以及出错原因，容易跨平台（可以嵌入到其他软件）。 ......

什么是糖水不等式？ \[\frac{a}{b}\lt \frac{a+m}{b+m} \ \ \ (m>0) \]凭直觉这个不等式当然是成立的，但数学这么严谨的东西你直觉算个姬直觉是不可靠的，那我们证明一下： 我们用改变后的浓度减去初始浓度： \[\frac{a+m}{b+m}-\frac{a}{b ......

适用场景：不断区间修改、区间询问。 假设我们要区间求和，\(tree\) 的含义：区间的和，其两个子节点为这个区间分为两半的和。 我们把一个数组 \(a\) 看作一颗树 \(tree\)，例： 1 1 2 3 3 3 对应的 \(tree\)（\(()\)里是编号，\([]\)里是对应的区间）： ( ......

（珂朵莉图压压惊） 适用场景：不断区间修改、区间询问，数据随机 ODT：old driver tree（老司机树），又名珂朵莉树，是一个骗分的好东西。其内部是基于 std::set 实现的，而 std::set 是基于红黑树实现的，所以我觉得应该是算法，但是对于ODT究竟是算法还是数据结构有争议。 ......

前言： 没有前言（快累死了，不想写）。 solution： 题目传送门 设$ f_i $ 为第 $ i $ 句时最小的不协调度。 \[f_i = f_j + \left |s_i-s_j+i-j-1-L\right |^P \]\[f_i=f_j+\left |s_i+i-(s_j+j)-(L+1) ......

企业级软件的 Release Note 详解 在现代商业环境中，企业级软件已经成为了组织中不可或缺的一部分。这些软件系统通常被用来管理各种业务流程，从客户关系管理到供应链管理，再到财务和人力资源管理。随着软件的不断发展和更新，确保企业级软件的正常运行变得至关重要。为了帮助用户了解每个新版本的变化和改 ......

看了红米的note 13 pro和note 12 turbo的参数和价格后，我决定下单买个note8 pro的手机壳，确实有新手机的感觉了。 我note8 pro手机参数如下 MIUI 12.0.5 内存是6G 具体看下图 经过优化调整后一般还剩3G内存，文件夹存了很多图标后也不再卡了 优化步骤 下 ......

前置知识： 一般分配律： \(\displaystyle\sum_{\substack{j\in J\\k\in K}}a_jb_k\) \(=\displaystyle\sum_{\substack{j\in J}}\displaystyle\sum_{\substack{k\in K}}a_jb ......

Redmi Note 13 系列发布了，不出意外，出现了很多UP主在吹捧这款手机，外观在线，有性价比，性能够用。这些UP基本都可以确定，和小米存在某种关系，要么是合作关系，要么是自来水。 Redmi Note 13 系列，有人说缺点，就一大堆人在下面攻击UP。你说是偶然吗？我不相信。Redmi No ......

前言 使用方法：如果想得到更好的显示效果，可以点击全屏按钮，已经实现电脑端、手机端的适配，效果很好；电视端没有实现适配，Ipad端的适配没有测试； 思维导图 [全屏/Esc] ......

附加调试，先提前把TLS的断点删掉免得混淆 找到符号 >WeChatWin.dll，在搜索 >当前区域 >字符串 右键全部断点，再删掉未撤回就断掉的 之后发消息再撤回【这里一定要对方发消息撤回！！！！】 定位到真正的revoke模块，并用；打好注释，共计8次断下 删掉全部断点，打开注释模块（创口贴旁 ......

洛谷传送门 首先特判 \(a_i = 0\)，然后： \(\begin{aligned} f_k(x) & = \sum\limits_{i = 1}^k |a_i x + b_i| \\ & = \sum\limits_{i = 1}^k a_i |x + \frac{b_i}{a_i}| \en ......

I'm a backend developer and know little about frontend. but recently I tried a frontend building tool, Ant Design Pro. Here is an note when initiating ......

用课程上介绍的 HTML validation 网站 W3C Markup Validator 检查了一下本站 HTML 文件的正确性，结果弹出了 57 个 Error 与 Warning。我在魔改的时候到底做了些什么啊…… 不过从这也能看出 HTML 语言的 permissive 性质；宽松的语法 ......

选这门课完全是为了推进我博客美化的大业！希望学完之后 update logs 里的一部分 issues 能自己亲手解决。 首先来到 Internet and WWW basic: 这些基本的 network 知识对接下来的 front-end framework 学习大有裨益。Internet, W ......

POI 2015 \(\color{royalblue}{P3585\ [POI2015]\ PIE}\) 此题是简单题。 对于方格的一种状态，其中最前排最靠左需要打印的位置，能且只能用印章最前排最靠左的打印位置来打印。不难想到每次找到这样一个未被打印的位置，相对于印章打印位置进行匹配，直接模拟即可 ......

In general, for most server applications that would be built out there—most would be written with the struct approach. One of the main reasons would b ......

关于这个问题，我在网上查找了一些资料（博客、问答），得到的答案多种多样： 1. 可能是缺少rollup的某种plugin； 2. 可能是系统环境的问题（windows/linux/macos）； 3. 可能是某段代码引起的问题； 4. 。。。 经过对自身情况的逐步测试定位，发现 -> 出问题的代码片 ......

数分笔记——Fejér-Jackson不等式 Fiddie 【注：待更一些更强的结论】 参考书：梅加强《数学分析》. 下面文章也可以参考： 题目：若数列 \{na_n\} 单调收敛于0, 则函数项级数 \sum\limits_{n=1}^{\infty}a_n\sin nx 在 \mathbb{R} ......

零、前置知识 子矩阵： 设 \(A\) 为 \(n\times m\) 的矩阵，则子矩阵 \(A_{[i_1,\cdots,i_k],[j_1,\cdots,j_l]}\) 为矩阵 \(A\) 的第 \(i_1,\cdots,i_k\) 行与第 \(j_1,\cdots,j_l\) 列的交形成的矩阵 ......

/ They’re designed for storage, not sparking insights. Can AI change that? / 它们专为存储而设计，而不是激发见解。人工智能能改变这一点吗？ By Casey Newton, a contributing editor who ......

注：本笔记不给出完整解释 ## 正规方程 设$z=\theta^{T}x$ 设损失函数为$J(\theta)$，求令$\frac{\partial J}{\partial \theta}=0$的$\theta$ 由此得出最优的$\theta$ ## 牛顿迭代 回顾一下梯度下降：$\theta'=\t ......

# 理论知识 # 整体二分优化递推 注意用词，这里的式子大概是 $f_{i}=g_{j}+w(i,j)$ 的形式，那么如果能满足 $g$ 是预先知道的值且使得 $f_{i_1}$ 和 $f_{i_2}$（$i_1<i_2$）取到最优值的点 $j_1j_2$ 满足 $j_1\le j_2$，那么我们称 ......

随便写写记录一下 ## 1. 2005-Cooperative Pathfinding ### 1.1. LRA* local repair A* - 依次做A* - 即将开始碰撞时，replan - a general replan solution: 每次重规划时，新增noise，按照比例加入$ ......

# reason why dropout could resolve overfitting ## the first: smaller neural network seems like it should have a regularizing effect(P52) ## the second ......

# L2 regulization * what we have done is add a regularization item in the cost function * the cost function in neural network will be # why is it that ......

# How to make your neural network work well _Ranging from things like hyperparameter tuning ,to how to set up your data, to how to make sure your opti ......

# 什么是计算机图形学? 研究怎样利用计算机来显示、生成和处理图形的原理、方法和技术的一门学科，这里的图形是指三维图形的处理。 - **图形**: 计算机图形学的研究对象 - 能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象 - 包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等 - **构成图形的要素* ......

## pre 今天看代码在想 `torch.unbind + torch.cat` 与 `torch.reshape` 的区别，直观上来看reshape似乎更便利。 ## chatgpt ### 问题 x is a tensor of three dimension, what is the dif ......