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查询Tags标签： limits，共有 106条记录-
CodeChef Weird Product
CodeChef Weird Product 设 \(p_k=\sum\limits_{i=1}^kA_iX^i\)，且 \(p_0=0\)。则 \(\forall 1\le i\le j\le N,\,W(i,j)=\dfrac{p_j-p_{i-1}}{X^i}\)。于是有 \[\begin{align*}P&=\prod_{i=1}^N\prod_{j=i}^NW(i,j)^2\\&=\left(\prod_{i=0}^N\prod_{j=i+1}^…
2021/12/15 23:14:42 人评论 次浏览 -
CodeChef Weird Product
CodeChef Weird Product 设 \(p_k=\sum\limits_{i=1}^kA_iX^i\)，且 \(p_0=0\)。则 \(\forall 1\le i\le j\le N,\,W(i,j)=\dfrac{p_j-p_{i-1}}{X^i}\)。于是有 \[\begin{align*}P&=\prod_{i=1}^N\prod_{j=i}^NW(i,j)^2\\&=\left(\prod_{i=0}^N\prod_{j=i+1}^…
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论文解读（node2vec）《node2vec Scalable Feature Learning for Networks》
论文题目：《node2vec Scalable Feature Learning for Network》发表时间： KDD 2016 论文作者： Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址： DownloadGithub： Go概述node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs…
2021/11/26 9:40:18 人评论 次浏览 -
论文解读（node2vec）《node2vec Scalable Feature Learning for Networks》
论文题目：《node2vec Scalable Feature Learning for Network》发表时间： KDD 2016 论文作者： Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址： DownloadGithub： Go概述node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs…
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Kubernetes集群多租户资源管理
微信公众号：运维开发故事，作者：double冬1.概述 先讲解Pod的两个重要参数：CPU Request与Memory Request。在大多数情况下我们在定义Pod时并没有定义这两个参数，此时Kubernetes会认为该Pod所需的资源很少，并可以将其调度到任何可用的Node上。这样一来，当集群中的计算…
2021/11/25 6:14:10 人评论 次浏览 -
Kubernetes集群多租户资源管理
微信公众号：运维开发故事，作者：double冬1.概述 先讲解Pod的两个重要参数：CPU Request与Memory Request。在大多数情况下我们在定义Pod时并没有定义这两个参数，此时Kubernetes会认为该Pod所需的资源很少，并可以将其调度到任何可用的Node上。这样一来，当集群中的计算…
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实变函数复习——可测函数
几乎处处收敛与近一致收敛 Egoroff定理 几乎处处收敛 \(\Rightarrow\) 近一致收敛 设 \(f(x),f_1(x),f_2(x),\cdots,f_k(x),\cdots\)是在 \(E\) 上 \(a.e.\) 有限的可测函数，且 \(mE<\infty\). 若\(f_k(x)\rightarrow f(x),a.e. x\in E\)， 则存在\(E\)的可测子集\(…
2021/11/18 6:10:32 人评论 次浏览 -
实变函数复习——可测函数
几乎处处收敛与近一致收敛 Egoroff定理 几乎处处收敛 \(\Rightarrow\) 近一致收敛 设 \(f(x),f_1(x),f_2(x),\cdots,f_k(x),\cdots\)是在 \(E\) 上 \(a.e.\) 有限的可测函数，且 \(mE<\infty\). 若\(f_k(x)\rightarrow f(x),a.e. x\in E\)， 则存在\(E\)的可测子集\(…
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「 学习笔记 」二项式定理与组合恒等式
二项式定理与组合恒等式 前置知识 \[\dbinom {n} {k} = \mathrm{C} _ n ^ k = \dfrac {n!} {(n - k)! \times k!} \]二项式定理 二项式定理：设 \(n\) 是正整数，对于一切 \(x\) 和 \(y\) \[{(x + y)} ^ n = \sum \limits _ {k = 0} ^ n \dbinom {n} {k} x ^ k y ^{n - k}…
2021/11/17 23:13:59 人评论 次浏览 -
「 学习笔记 」二项式定理与组合恒等式
二项式定理与组合恒等式 前置知识 \[\dbinom {n} {k} = \mathrm{C} _ n ^ k = \dfrac {n!} {(n - k)! \times k!} \]二项式定理 二项式定理：设 \(n\) 是正整数，对于一切 \(x\) 和 \(y\) \[{(x + y)} ^ n = \sum \limits _ {k = 0} ^ n \dbinom {n} {k} x ^ k y ^{n - k}…
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那些年，那“点”事
文章目录 前言一、邻域二、极限三、连续点四、间断点五、可导点经典例题总结附录附1附2前言 最近发现一些有趣的事，这些事都是围绕着“点”发生的，一个个看似不起眼的“点”却有着非常大的影响力。这些点分为三类：连续点、间断点、可导点。下面将对其分别展开介绍。一、…
2021/11/11 23:40:15 人评论 次浏览 -
那些年，那“点”事
文章目录 前言一、邻域二、极限三、连续点四、间断点五、可导点经典例题总结附录附1附2前言 最近发现一些有趣的事，这些事都是围绕着“点”发生的，一个个看似不起眼的“点”却有着非常大的影响力。这些点分为三类：连续点、间断点、可导点。下面将对其分别展开介绍。一、…
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CFS-GA 相关性特征选择与遗传算法 特征选择/特征提取
CFS-GA特征选择/特征提取 CFS 对于一个样本空间，构造一个二维矩阵A代表此样本空间，A中每行代表一条数据，每列代表一个特征 样本中的数据分为数个特征，其中\(A_i\)表示第\(i\)个特征，\(a_{ij}\)表示第i行第j列那条数据 计算特征\(A_i\)的熵 \[H(A_i)=-\sum\limits_{{}…
2021/11/11 17:09:49 人评论 次浏览 -
CFS-GA 相关性特征选择与遗传算法 特征选择/特征提取
CFS-GA特征选择/特征提取 CFS 对于一个样本空间，构造一个二维矩阵A代表此样本空间，A中每行代表一条数据，每列代表一个特征 样本中的数据分为数个特征，其中\(A_i\)表示第\(i\)个特征，\(a_{ij}\)表示第i行第j列那条数据 计算特征\(A_i\)的熵 \[H(A_i)=-\sum\limits_{{}…
2021/11/11 17:09:49 人评论 次浏览 -
初学 二维树状数组
二维树状数组可以高效解决二维动态矩形计数问题。 我先带你回顾一下一维树状数组是怎样的：\[c_n=\sum\limits^n_{i=n-lowbit(n)+1}a_i \]设 \(\{d^{(n)}\}\) 为 \[\begin{cases}d_1=n\\ d_i=d_{i-1}-lowbit(d_{i-1}) & i>1 \\ d_i>0 & i\in\mathbb{N}^+\e…
2021/11/10 23:16:40 人评论 次浏览
