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目前限于时间原因，只在 Github Pages 上托管了。 之后有时间会托管到 pythonanywhere 上，因为 Github Pages 是在太慢了。 阅读全文
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CF 比赛题解合集 目录CF 比赛题解合集1952A. Ntarsis' SetB. Imbalanced ArraysC. Ina of the MountainD. Miriany and MatchstickE. Rivalries1954A. DualB. Earn or UnlockC. 阅读全文
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- 最初 开始我其实是没有底的，完全不知道我们会做什么，需要做什么，要用到什么，不过既然这边说只需要一点 python 的基础，那么问题应该是不大的。 - 前两天 这两天可谓是轻轻松松，当时想要提前了解后面的内容，但是没给。所以处于自己去自由探索和摸索的过程。 过程很有趣，也很有意义。 从某种意义上 阅读全文
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神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。 阅读全文
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Logistic 回归是线性回归中一个很重要的部分。 Logistic 函数： \[\sigma(x) = \frac {L} {1 + \exp(-k(x - x_0))} \]其中： \(L\) 表示最大值 \(x_0\) 表示对称中心 \(k\) 表示倾斜度 一般来说，都将 \(L\) 设为 阅读全文
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本文作为我看过 # 吴恩达机器学习系列课程 的产物，并不适用于一无所知的学习者。 在机器学习中，有三个很重要的函数： \(h_\theta(x)\) 表示预测数据 \(J(\theta)\) 代价函数，表示预测和实际的差距，\(J(\theta) \ge 0\)，且 \(J(\theta)\) 值越 阅读全文
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前置知识：离散傅里叶变换 傅里叶变换在上文中更多的是 OI 中的理解以及应用。但是傅里叶变换奥秘还很多。 回顾 \(\omega_n\) 在傅里叶变换中的定义：\(e^{i \frac {2\pi} n}\)，存在 \(\omega_n^n = 1\) 的性质。意味着离散傅里叶变换实际上是周期性的， 阅读全文
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问题的背景是我想用自动化脚本来玩 Stardew Valley 的小游戏，刷钱，但是遇到了一系列问题，这里记录我的一些历程。 pyautogui/pydirectinput pyautogui 是我第一个考虑的方案。虽然可以正常的移动鼠标，点击，但是游戏内却没有点击事件。 搜索发现一般游戏在 win 阅读全文
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02.21 day -2 开始写了，期望这不是真的退役记吧。但是不是的概率好小…… 这几天一直考试，怎么说呢，到差不差的，也就那个样子。 归根结底，菜是原罪，和那些大佬相比我真的很很很菜啊。当时看 command block，只是觉得他博客写的好，后来学的越多，越发现 command block 真 阅读全文
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遗憾的是 math 里面一直没有很好的讲这个东西……所以这次细致说说。 FWT 的本质 类似于多项式卷积中，利用 ntt 变换使得卷积 \(\to\) 点乘，fwt 也是类似的应用。 定义某种位运算 \(\oplus\)，那么 fwt 处理的位运算卷积形如： \[H = F * G \implies 阅读全文
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首先需要理解什么是二维问题。 $n$ 维空间体系：将元素变成 $n$ 维空间中的点，将范围变成 $n$ 维空间中的正交范围。 二维问题就是每一个元素都可以看作一个平面上的坐标 \((x, y)\)。其中一维可以是下标，时间，值，dfn，甚至是一个函数 \((x, f(x))\)。 经典的二维问题实际 阅读全文