hypoexponential distribution polynomial lagrange
多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download
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兼容WIN XP以上的WIN版本。
Compatible with WIN XP a... ......
Pytorch distributed overview
torch.distributed 包 v1.6.0后包括三个主要的部分： 1.Distributed Data-Parallel Training(DDP):单程序多数据训练范式。模型被复制到每个进程中，每个模型副本被提供一组不同的输入数据，并将其梯度计算累加以加快训练速度。（collective ......
（15-418）Lecture 5 Performance Optimization Part 1 Work Distribution and Scheduling
高性能编程的三个目标： 执行单元的负载均衡 减少线程、进程间的交流 减少额外开销 尽量先实现一个最简单的解决方案，之后对其扩展以提高性能。 Balancing the workload 理想情况下，所有处理器在整个程序执行期间都忙于计算。 根据Amdahl定律，程序中的串行部分的比例对最大加速比有很 ......
Euler-Lagrange方程
对EL方程 M为雅可比矩阵组合，而雅可比矩阵为三角函数和常数参数的组合，所以基本可以认为可以多次求导 C和M'相关，即可导 g为M和雅可比矩阵组合，亦可导 ......
DDS(Data Distribution Service) 数据分发服务
DDS是一个以数据为中心的中间件协议和API标准，意为用户只关心自己想要的数据，数据通过Topic进行标识，这样发布者根据主题发布数据，订阅者根据自己感兴趣的主题订阅数据。这便是DDS的核心，以数据为中心的发布-订阅模型DCPS（Data-Centric Publish-Subscribe） 如果是 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
Data Distribution Service（dds） 服务简单说明
在学习nannomq 的时候发现支持一个dds proxy 的功能，所以简单看了下dds 属于一个中间件协议主要是为了方便iot 应用集成，目前有几个很不错的开源实现OpenDDS，cycloneddsdds 包含了一个分层的架构设计如下图，可以方便的进行扩展 说明 目前来说dds 似乎在国内并不是 ......
On Manipulating Signals of User-Item Graph A Jacobi Polynomial-based Graph Collaborative Filtering
[TOC] Guo J., Du L, Chen X., Ma X., Fu Q., Han S., Zhang D. and Zhang Y. On manipulating signals of user-item graph: A jacobi polynomial-based graph c ......
vcpkg install polyclipping:x64-windows Could not locate a manifest (vcpkg.json) above the current working directory. This vcpkg distribution does not have a classic mode instance.
错误信息表明 vcpkg 在当前工作目录及其父目录中找不到 vcpkg.json 文件，因此无法确定要安装的库。 这可能是因为你执行 vcpkg install 命令的位置不在包含 vcpkg.json 文件的项目目录中。 以下是解决方法： 确保在包含 vcpkg.json 的项目目录中运行命令: ......
python安装pandas提示ERROR: No matching distribution found for pandas
安装pandas失败，提示： ERROR: No matching distribution found for pandas 解决办法： pip install pandas -i https://pypi.douban.com/simple 记着用https。 ......
PAT甲级 1002 A+B for Polynomials
原题链接： 本题需要将相同次数的项进行相加，因此在初始输入的时候就直接用数组记录每个次数项，下标为次数，值为对应次数项的值（用+=） 遍历整个数组，看有几个元素非0即可知非0项的个数。 因要求降幂输出，则从后向前遍历，输出每个元素的下标和值。 #include <bits/stdc++.h> usi ......
凸优化 | Lagrange 对偶：极大极小不等式的证明
背景： Lagrange 对偶：对于优化问题 \[\begin{aligned} &\mathrm{minimize} ~~ &f_0(x) \\ &\mathrm{subject ~ to} ~~ &f_i(x)\le 0, ~~ h_j(x)=0 \end{aligned} \] 可以建立其 L ......
App备案-iOS云管理式证书 Distribution Managed 公钥及证书SHA-1指纹的获取方法
根据近日工业和信息化部发布的《工业和信息化部关于开展移动互联网应用程序备案工作的通知》，相信不少要进行IOS平台App备案的朋友遇到了一个问题，就是apple不提供云管理式证书的下载，也就无法获取公钥及证书SHA-1指纹。 已经上架的应用不想重新打包发布的话。可以通过以下方法获取证书Cert ......
ModuleNotFoundError: No module named 'google_drive_downloader'&&No matching distribution found for google_drive_downloader
安装 googledrivedownloader (adaface) C:\Users\liruilong\Documents\GitHub\caface_demo\demo>python main.py --fusion_method cluster_and_aggregate Traceback ......
深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因 ......
PAT 甲级【1009 Product of Polynomials】
/* 系数为0不输出 貌似runtime异常也显示答案不正确*/import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.StreamToke ......
C++11 生成随机数：std::random_device、std::mt199937和std::uniform_int_distribution
1、std::random_device 用于生成随机数，定义在头文件中。 #include<iostream> #include<random> void fun() { std::random_device rd; std::cout<<"random:" << rd()<<std::endl; ......
[swin-trans]分布式训练的debug：ValueError: Error initializing torch.distributed using env:// rendezvous: en
在用torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank)时，出现 1、ValueError: Error initializing to ......
distributed-programming-in-java
WEEK 1 1 MAP-REDUCE HADOOP K-V pair Spark Resilient distributed dataset Page Rank Rank(B) = sum (Rank(A) / DEST_COUNT(A)) Week2 Socket JVM_A -> JVM_B ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization
Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码：https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记 摘要 大多数推荐系统并不提供对其决策信心的指示。因此，他们不区分确定的建议和不确定的建议。现 ......
[论文阅读] ECOD: Unsupervised Outlier Detection Using Empirical Cumulative Distribution Functions
ECOD: Unsupervised Outlier Detection Using Empirical Cumulative Distribution Functions Author：Zheng Li, Yue Zhao, Student Member Xiyang Hu, Nicola Bot ......
PAT 甲级：1002 A+B for Polynomials，测试点说明
1002 A+B for Polynomials 25分 题解：（类似于把两个多项式合并同类项：指数相同的项把系数相加），最后输出新多项式的项数、各项。 需要注意的测试点： 1.输出的新项格式要与输入的一致：[项数] [指数1] [系数1] [指数2] [系数2] ...；且指数递减 2.指数是整型 ......
解决No matching distribution found for cv2的问题
引入CV2时报如下错 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for cv2 产生原因 ......
2023 USP Try-outs-A-Lagrange插值
2023 USP Try-outs-A-Lagrange插值 题目链接：https://codeforces.com/gym/104505/problem/A 简化题意：求 \[\frac{\sum_{i=1}^n i^k (n+1-i)^k}{\sum_{i=1}^n i^k} \]其中\(1\l ......
特征值问题——polynomial filtering 技术
引言 为什么会有polynomial呢？因为特征值求解的常用技术比如幂迭代等，会用到polynomial，这些多项式迭代可以写成这种形式，，q代表polynomial的度数。我们因此需要一些近似（approximation）技巧构造一个好的多项式$p_q$。 Filtering方法的用处：增加收敛性 ......
访问github网络问题解决; 访问wsl --list --online 无法从“https://raw.githubusercontent.com/microsoft/WSL/master/distributions/DistributionInfo.json”中提取列表分发。无法与服务器建立连接 Error code: Wsl/WININET_E_CANNOT_CONNECT
https://blog.csdn.net/sky_jiangcheng/article/details/130982867?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault% ......
Lagrange插值
本文主要参考资料:找通项的终极方法！让每个人都能听懂的【拉格朗日插值法】_哔哩哔哩_bilibili 回顾,多项式的系数表示法和点值表示法:FFT（快速傅立叶变换）学习 - Isakovsky - 博客园 (cnblogs.com) 从系数表示法到点值表示法的运算叫做求值运算,从点值表示法到系数表示 ......