import sys if __name__ == '__main__': while True: try: N = int(sys.stdin.readline().strip()) box = [0 for _ in range(1001)] for i in range(N): x = int(input().strip()) if box[x] == 0: box[x] = 1 ...

import sys for line in sys.stdin: dict_map = { '0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5, '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9, 'A': 10, 'B': 11, 'C': 12, 'D': 13, 'E': 14, 'F': 15 } ans = 0 num = line.strip() num = num[2:] bas...

在 Python 中调用 print 时，实际上是调用 sys.stdout.write(obj + '\n')。sys.stdin.readline() 会将标准输入全部获取，包括末尾的换行符 \n，因此用 len 计算长度是包含了换行符的，用这种方法输入时可以用 strip() 来去掉换行符（或者用 sys.stdin.readline()[:-1]）。 sys.stdin.readline().trip() 就等价于 input()。 注意：Python 2 和 Python 3 的输入输出稍微有区别。在使用 Python 2 的时候最好用 sys.stdin 的方式读取，用 inpu...

Bug：Undefined symbols for architecture arm64，完整的报错信息： 设备：MacBook Pro Apple M1 系统：macOS Ventura 13.0 Qt Creator：Qt Creator 9.0.0 Based on Qt 6.4.1 (Clang 13.0 (Apple), arm64) Qt：Qt 6.4.0 Undefined symbols for architecture arm64: "Player::prepareCallLord()", referenced from: vtable for Player ...

伴随方法：线性方程的伴随方程（Adjoint Equation） 伴随方法是 Neural-ODE 中十分重要的一个方法，它让一个计算量复杂到基本无法求解的问题变得有可能。在神经网络中嵌套线性方程或者非线性方程也会遇到同样的问题，这篇文章从最简单的例子线性方程中的网络参数求解中，表达一下伴随方法的思想以及一些公式的推导。 假设现在有一个线性系统 Ax=b\mathbf{A}\boldsymbol{x}=\boldsymbol{b}Ax=b，其中矩阵 A\mathbf{A}A 和 b\boldsymbol{b}b 都是参数 θ\thetaθ 的函数，那么线性系统可以表示为 A(θ)x=b(θ)\...

昨天做了美团的一套题目，把题目记录了一下。分享出来，并且把自己编的思路和过程也写出来，当然应该会有错误，如果有错误，可以直接评论给我提出来。或者如果有自己的思路，希望可以给我分享一下，学习学习。 第一题：汉明距离之和 小美有两个 01 串 s, t。她想求 s 和 t 的所有长度等于 ∣s∣|s|∣s∣ 子串（连续）的汉明距离的和。即，她想知道汉明距离 Ham(ti,s)\text{Ham}(t_i , s)Ham(ti​,s)，其中 tit_iti​ 指第 iii 个字符开始的长度为 ∣s∣|s|∣s∣ 的子串。对于等长 01 串 a, b， 他们之间汉明距离的定义是： Ham(a,b)=∑...

Flux.jl 中网络参数的更新方法为 update!(opt, p, g)，update!(opt, ps::Params, gs)，其中 p 或者 ps 是网络的参数，g 和 gs 是参数对应的梯度。网络参数更新的优化器有很多的选择，但是大部分都是 Adam 算法的变种或者优化，下面是关于这些优化器的一些介绍和参数的意义，详细的可以去看不同算法的论文深入了解。 1、Flux.Optimise.Descent(η=0.1)\text{Flux.Optimise.Descent}(\eta=0.1)Flux.Optimise.Descent(η=0.1)：最原始的梯度下降优化器，参数 η\et...