梯度csp

CSP-S 400分 题单总结（未完待续） 洛谷题号 CSP-S 400分 题单总结（未完待续） 洛谷题号 知识点/类型 T2 T3 T4 T5 T6 知识点/类型 T2 T3 T4 T5 拓扑排序 1807 1038 7077 树形DP 8625 3047 4362 2419 7113 2899 ......

发现 \(10^k\bmod 9=1(k\geq 0)\)，当一个十进制数中仅出现 \(1\) 且数量小于 \(9\) 时可以简单地通过 \(\bmod 9\) 来计算数量。 那不是和此题完美契合？ ......

[CSP-J 2023]小苹果 题目: 小 Y 的桌子上放着 n个苹果从左到右排成一列，编号为从 1到 n。 小苞是小 Y 的好朋友，每天她都会从中拿走一些苹果。 每天在拿的时候，小苞都是从左侧第 1个苹果开始、每隔 2个苹果拿走 1个苹果。随后小苞会将剩下的苹果按原先的顺序重新排成一列。 小苞想知 ......

共轭梯度法 适应于求解非线性优化问题 线性共轭梯度法和非线性共轭梯度法 1 共轭方向 梯度下降法和共轭方向法优过程的区别： 可以发现： 共轭方向法分别按两个轴的方向搜索（逐维搜索） 每次搜索只更新迭代点的一个维度 保证每次迭代的那个维度达最优 共轭方向法的两个搜索方向正交（特殊情况） 从正交推广到共 ......

1. 共轭方向 设 \(A \in \mathbb{R}^{n \times n}\) 为 对称阵，\(p, q \in \mathbb{R}^{n \times 1}\) 为 n元列向量。如果: \[p^T A q = 0 \]则称 \(p\) 和 \(q\) 关于 \(A\) 共轭。 特别地，若 ......

1 梯度下降法 \(\qquad\) 梯度下降法又称最速下降法，是最优化方法中最基本的一种方法。所有的无约束最优化问题都是在求解如下的无约束优化问题：$$\min_{x \in R^n} f(x)$$ 将初始点\(x_0\)逐步迭代到最优解所在的点\(x^*\)，那么考虑搜索点迭代过程：$$x_{t ......

1. 梯度下降法 无约束最优化问题一般可以概括为： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n}f(x) \]通过不断迭代到达最优点 \(x^*\)，迭代过程为： \[x^{k + 1} = x^k + \alpha_k d^k \]其中 \(d^k\) 为当前的 搜索方向，\(\alph ......

* [Spring Security 配置 Content Security Policy（CSP） - spring 中文网](https://springdoc.cn/spring-security-csp/)* [Getting Started | Enabling Cross Origin ......

P8818 [CSP-S 2022] 策略游戏 题解 题目链接 P8818 [CSP-S 2022] 策略游戏 简化题意 小 \(A\) 先在 \(a[l1,r1]\) 中选择一个数 \(x\)，小 \(B\) 再在 \(b[l2,r2]\) 中选择一个数 \(y\)，最后的分数就是 \(x \ti ......

[CSP-S 2023] 种树 Part - 1 特殊性质 B 将种树时间设为 \(l\)，结束时间为 \(r\)，则可以把数的高度记作： \[\sum_{i = l}^r\max(1, b_i + x \times c_i) \]分类讨论： \(c_i \ge 0\) 可以表示为 \(b_i \t ......

赛时 想到了一个规律，当一个字符串的头和首相等，并且中间的字符串同样可以被消除的话，那么这个大字串也就可以被消除。 虽然竭尽全力想到了这一点，不过还不知道如何实现，开始的想法是： 先使用 \(vector\) 来记录每一个字母所在的分别的下标，然后先从两个相邻字母的开始找（因为这样必定是可以消掉的） ......

[CSP-S 2023] 密码锁 考场上我跟个 \(somebody\) 一样，一看就想：一眼乘法原理，乱搞写一下就出来了。 当时我还算了一下暴力好像也不会超时，结果，每天在 yz 日以继日的颓废考试经验，我断定 CSP-S 是不会考这么 \(!\) 复杂的题目的，结果暴力出奇迹，就是枚举模拟。 考 ......

题面 小伟突然获得一种超能力，他知道未来 \(T\) 天 \(N\) 种纪念品每天的价格。某个纪念品的价格是指购买一个该纪念品所需的金币数量，以及卖出一个该纪念品换回的金币数量。每天，小伟可以进行以下两种交易无限次： 任选一个纪念品，若手上有足够金币，以当日价格购买该纪念品； 卖出持有的任意一个纪念 ......

试卷详情 第一轮试题（CSP-J1 & CSP-S1）组成： ·试题由3部分组成，满分100分 ·选择题（共15题，每题2分，共计30分）提高组的前10道题为单选题，后5道题为不定项选择题（只有全部选对才得分，否则不得分）；普及组的前15道题都是单选题。 ·程序理解题（共3题，共计40分）题目给出一 ......

Day -3 联合试机赛，大众分 300+，做过原题。cool_milo 和 0htoAi 进行了长达一整个中午的面基活动。 面基，指当面击杀。 Day -2 9reedy!52h@rd4me. Day -1 9reedy!55t!112h@rd4me. 是青白呀 做了一张图： Day 0 VP 了 ......

1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......

1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......

1.图像梯度-Sobel算子流程： 2.计算绝对值dx为1水平方向： 3.计算绝对值dy为1竖直方向： 4.求出x和y以后，再进行求和： 5.不建议直接设置dx为1，dy为1会造成图像不饱和： 6.推荐使用，dx和dy分别计算进行梯度计算处理： 7.不推荐使用，直接将dx(水平方向)和dy(竖直方向 ......

csp2023 第二轮游记 Day -1 就在自己的学校 （而且甚至是我上信息技术课的教室） ，所以试机了和没试机没有任何区别 qwq Day 0 正序开题，发现 T1 好像是 \(5\) 个 for 循环，然后觉得不对就没写（哭 T2 放一下赛场代码吧 （码风奇怪请勿介意） // game // ......

1.膨胀和腐蚀放在一起展示： 2.梯度运算，膨胀减腐蚀： ......

梯度下降是一种算法，可以用来找到成本函数的局部最小值。这里用线性回归来演示梯度下降算法，但梯度下降不仅仅适用于线性回归成本函数。 梯度下降中，有学习率 α、数学表示等概念 梯度下降是什么 单变量线性回归梯度下降 梯度下降通过逐步更新参数，一步一步达到局部最小值 每一步的更新操作是这样的： 这里要注意 ......

#include <bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;const int MAXN = 1e6;struct node { char v; int l, r;};vector < node > g(MAXN);int bui ......

Update （2023.10.29）又看了看我以前写的序（emo 小短文），感觉自己居然真的做到了（在广义上）（意为发挥正常），原来我也可以正常发挥，泪目，哭了。 序 感觉写了游记不给别人看很亏，所以整了个公众可见版。 这是对外的游记，所以我的 emo 小短文你们就看不见惹，哈哈）。 正文 （20 ......

Junior A - apple 算是简单题，不需要什么脑子，用函数可以直接更简单。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n; int F (int x){ if (x == 1) return 1; if (x < 1) return ......

1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......

赛时禁止用户与他人交流比赛相关内容，禁止在答疑帖发其他无关内容。 欢迎大家参与 CSP-J 2023 模拟赛 01。这里是本场比赛的答疑帖。 我向各位参赛者及谷友们的支持表示感谢。 请不要在赛前在本帖中发布过多灌水相关言论，赛时禁止在本帖中发布灌水相关言论。如果对题面有不理解建议先看一下赛时公告栏， ......

原题：【23CSPJ普及组】公路(road) 题解：题目提供2个特殊性质，通过这两个性质可以考虑问题的解决方案。 特殊性质 A：站点 1的油价最低。由于题目没有限制邮箱的大小，所以就只要在1站点 加 能恰好开完全程的油就可以了。获分（15分） 特殊性质 B: 由于各个站点的距离恰好是整数升油所能走的 ......

1.何为深度学习 在当今时代，机器学习不断深入，很多领域被研究，深度学习是目前最为热门之一的领域， 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......

csp2023 第一轮游记 Day -20 AFO. Day 0 考试是周六，所以还是正常在学校上课，除了有点担心，还是有点担心 （主要是没复习）。 考前打了一个代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int rp; int main() ......

csp2023 第一轮游记 Day -20 AFO. Day 0 考试是周六，所以还是正常在学校上课，除了有点担心，还是有点担心 （主要是没复习）。 考前打了一个代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int rp; int main() ......