线性

题目传送门 用b[]来存线性基，将各个元素转化为二进制来看，b[i]里存的是最高位的1在i位的数，如果b[i]里已经存了数了，则将这个数与b[i]异或把异或后的值按照这种方法继续往下存入，直到全部存完。 因为线性基是由原集合构造的，显然原集合里的数可以异或出线性基里的所有数，又因为a^b=c,则a^c=b，所以原集合中的所有数也可以由线性基构造出来。又因为a^a=0,所以显然线性基可以构造出原数组可以构造的所有异或和。 为了求最大值，我们从最高位1最大的开始往小的异或，如果异或后会变大，则异或，变小则舍弃，最后得出的即为最大值。因为我们异或的数的最高位1递减，如果变大说明下一个异或的数的最高位1对应的位置上，我们的答案从0变为了1，否则是从1变为了0，如果是从1变为0，后面的异或不能使这个0重新变为1，只会改变后面的位数，这个损失比后面所以可能增加的都大，所以不能选。 #include < bits / stdc ++. h > #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std ; typedef long long ll ; ll s [ 55 ], b [ 70 ]; int main () { int n ; cin >> n ; for ( int i = 1 ; i <= n ; i ++) cin >> s [ i ]; for (

大二上学了数据结构， 对各种线性结构的结构体如何定义，和一些基本操作 简单总结一下： 一、线性表 ①顺序表结构体 { ElemType *elem;//存储空间基址 int listsize;//当前分配的存储容量 }SqList； 基本操作 构造线性表 L.elem =(ElemType*)malloc(LIST_INIT _SIZE*sizeof(ElemType)); 增加空间 L.elem =(ElemType*)realloc(LISTINCREMENT*sizeof(ElemType)); listsize+=LISTCREMENT； 判满 if(length==listsize) 插入数据 L.elem++ = e; length++; ②链表结构体 {//结点 }*Link,*Position; typedef struct {//链表 Link head,tail;//头结点和尾结点地址 int len;//链表长度 }LinkList; 1）线性链表 2）循环链表 3）双向链表 文章来源: https://blog.csdn.net/qq_36340237/article/details/78450123

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/MR_Hai_CN/article/details/53207307 在微积分中可以定义极限和连续，依赖于 距离 通俗的看法 ，大家都认为距离就是 所谓的直线 因为地球仪上不能画直线，所以这里的距离显然就不是直线了。我们只能沿着地球仪取 曲线 作为距离 从A到B的距离又是多少呢？ 显然不能计算直线距离，比较合理的距离，应该是走一个 L 字型 （这里就不画出来了…） 两个向量之间的距离又该如何定义呢？ 两条曲线之间的距离呢？ 情形1： 情形2： 情形3： 其中d1d1是最常见的也就是 中学所学的距离 注意这里 只能取最大值 ，不能取最小值。一旦取了最小值，则任意两个有交点的曲线的距离都为0，显然，这样是有问题， 所以只能去最大值 看了那么多距离 ，我们如何定义呢？ 则称d(x,y)d(x,y)是这两点之间的距离。 有向量的加法和数乘 向量加法结合律：u + (v + w) = (u + v) + w； 向量加法交换律：v + w = w + v； 标量乘法分配于向量加法上：a(v + w) = a v + a w； 标量乘法分配于域加法上: (a + b)v = a v + b v； 标量乘法一致于标量的域乘法: a(b v) = (ab)v； 标量乘法有单位元: 1 v = v, 这里

埃氏筛（埃拉特斯特尼筛法） int visit[maxn]; void Prime(){ mem(visit,0); //初始化都是质数 visit[0] = visit[1] = 1; //0 和 1不是质数 for (int i = 2; i <= maxn; i++) { if (!visit[i]) { //如果i是素数，让i的所有倍数都不是质数 for (int j = i*i; j <= maxn; j += i) { visit[j] = 1; } } } 线性筛 复杂度为O(n)。与埃氏筛相比，不会对已经被标记过的合数再进行重复标记，故效率更高。欧拉筛将合数分解为 (最小质因数 * 一个合数) 的形式，通过最小质因数来判断当前合数是否已经被标记过。 在埃氏筛法的基础上，让每个合数只被它的最小质因子筛选一次，以达到不重复的目的 const int MAXN=3000005; int prime[MAXN];//保存素数 bool vis[MAXN];//初始化 int Prime(int n) { int cnt=0; memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i=2;i<n;i++) { if(!vis[i]) prime[cnt++]=i; for(int j=0;j<cnt&&i*prime[j]<n;j++) { vis[i

版权声明：本文为博主原创学习笔记，如需转载请注明来源。 https://blog.csdn.net/SHU15121856/article/details/89286220 多元线性回归 多元线性回归也就相当于NN的一层，y=wx+b，其中w和x是>1维的同维向量，也就是用输入的特征x1,x2,…去使用参数w和b预测y值。 import pandas as pd import matplotlib as plt % matplotlib inline # Kaggle房价的train数据 df = pd . read_csv ( "./data/houseprice.csv" ) df . head ( ) Id MSSubClass MSZoning LotFrontage LotArea Street Alley LotShape LandContour Utilities ... PoolArea PoolQC Fence MiscFeature MiscVal MoSold YrSold SaleType SaleCondition SalePrice 0 1 60 RL 65.0 8450 Pave NaN Reg Lvl AllPub ... 0 NaN NaN NaN 0 2 2008 WD Normal 208500 1 2 20 RL 80.0 9600 Pave

先讲一下线性插值：已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值（反过来也是一样，略）： y y 0 x x 0 = y 1 y 0 x 1 x 0 y = x 1 x x 1 x 0 y 0 + x x 0 x 1 x 0 y 1 上面比较好理解吧，仔细看就是用x和x0，x1的距离作为一个权重，用于y0和y1的加权。双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值。 在数学上，双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值[1]。见下图： 假如我们想得到未知函数 f 在点 P = (x, y) 的值，假设我们已知函数 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四个点的值。 最常见的情况，f就是一个像素点的像素值 。首先在 x 方向进行线性插值，得到 然后在 y 方向进行线性插值，得到 综合起来就是双线性插值最后的结果： 由于图像双线性插值只会用相邻的4个点，因此上述公式的分母都是1。opencv中的源码如下，用了一些优化手段，比如用整数计算代替float（下面代码中的*2048就是变11位小数为整数，最后有两个连乘，因此>>22位），以及源图像和目标图像几何中心的对齐 SrcX=

package com.atguigu;public class Main { public static void main(String[] args) { String[] arr=new String[]{"JJ","DD","MM","BB","GG","AA"}; //线性查找 String dest="BB"; boolean isFlag=true; for(int i=0;i<arr.length;i++){ if(dest.equals(arr[i])){ System.out.println("找到指定的元素，位置为："+i); isFlag=false; break; } } if(isFlag){ System.out.println("很遗憾，没有找到奥"); } }} 来源：博客园 作者： Java后端小白 链接：https://www.cnblogs.com/helloworld0903/p/11456502.html

background: repeating-linear-gradient(red, yellow 10%, green 20%); linera-gradinet 表示的线性渐变 x1,x2,y1,y2的取值范围为0%-100%，当x1,x2,y1,y2取值为极值的时候，x1和x2可以取值left（或0%）或right（或100%），,y1和y2可 以取值top（或0%）或bottom（或100%）； 下面是代码模板： <style> #grad1 { height: 200px; background: -webkit-repeating-linear-gradient(red, yellow 10%, green 20%); /* Safari 5.1 - 6.0 */ background: -o-repeating-linear-gradient(red, yellow 10%, green 20%); /* Opera 11.1 - 12.0 */ background: -moz-repeating-linear-gradient(red, yellow 10%, green 20%); /* Firefox 3.6 - 15 */ background: repeating-linear-gradient(red, yellow 10%, green 20%); /

CSS3 Gradient分为linear-gradient(线性渐变)和radial-gradient(径向渐变) 以下代码为线性渐变（兼容各版本）： <!DOCTYPE HTML> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>线性渐变</title> <style type="text/css"> .main{ width:100px; height:100px; background: -moz-linear-gradient( top,#ccc,#000);/*火狐内核写法*/ background:-webkit-linear-gradient(top,#ccc,#000);/*谷歌内核写法*/ background:-o-linear-gradient(top,#ccc,#000);/*opear内核写法*/ filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(GradientType=0, startColorstr=#cccccc, endColorstr=#000000);/*ie内核写法*/ /*火狐、谷歌内核写法：第一个参数表示线性渐变的方向，top是从上到下、left是从左到右，如果定义成left top，那就是从左上角到右下角

1.各浏览器下渐变语法： 1.Webkit引擎的CSS3线性渐变语法与属性参数： -webkit-gradient( < type > , < point > [, < radius > ]?, < point > [, < radius > ]? [, < stop > ]*) //老式语法书写规则 -webkit-linear-gradient( [ < point > || < angle > ,]? < stop > , < stop > [, < stop > ]* )//新式语法 2.Gecko引擎的CSS3线性渐变语法与属性参数： -moz-linear-gradient( [ < point > || < angle > ,]? < stop > , < stop > [, < stop > ]* ) 3.Presto引擎的CSS3线性渐变语法与属性参数： -o-linear-gradient( [ < point > || < angle > ,]? < stop > , < stop > [, < stop > ]* ) 4.Trident引擎的CSS3线性渐变语法与属性参数： -ms-linear-gradient( [ < point > || < angle > ,]? < stop > , < stop > [, < stop > ]* ) 6