[置顶] 2024CCPC哈尔滨站 8 题题解（CCPC 2024 Harbin Site）
摘要： 2024CCPC哈尔滨站 8 题题解（CCPC 2024 Harbin Site） VP赛时 5 题(CGMKJ)，赛后 3 题(+BAL)。(铜线5题，银线6题，金线8题) CG签到未提供代码，A只提供详细思路未提供代码。 阅读全文
posted @ 2025-04-28 12:08 CH-Yu 阅读(851) 评论(0) 推荐(1)
2025年12月27日
校招&考研复试刷题题解
摘要： 校招以及考研复试机试的刷题整理 阅读全文
posted @ 2025-12-27 17:14 CH-Yu 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
2025年4月27日
2023ICPC山东省赛补题题解
摘要： 2023ICPC山东省赛补题题解 2023ICPC山东省赛大概情况是 7 题以上金, 然后 5 题快和 6 题是银，3题快、4题和5题慢都是铜，题目旁标注的是在这场省赛中题目是什么牌子的题。 阅读全文
posted @ 2025-04-27 23:15 CH-Yu 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)
2024牛客寒假训练营1赛后补题总结(python实现) 12/13
摘要： 2024牛客寒假训练营1赛后补题总结(python实现) 12/13 2024牛客寒假训练营1赛后补题总结(python实现) 12/13 阅读全文
posted @ 2025-04-27 23:12 CH-Yu 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
2023 China Collegiate Programming Contest (CCPC) Guilin (VP桂林 & 补题)
摘要： 2023 China Collegiate Programming Contest (CCPC) Guilin (VP桂林 & 补题) 2023 China Collegiate Programming Contest (CCPC) Guilin (VP桂林 & 补题)：按过题人数和题目难度排序GMKIBCH。 2023CCPC桂林的概况是：3题快铜、5题银、7题金，已更新GMKIH，待更新BC，签到题提供py，其余c++，签到题未提供思路，其余提供解题思路。 阅读全文
posted @ 2025-04-27 23:06 CH-Yu 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)
2024年10月25日
2022CCPC桂林补题题解（AMCEGJ六题）
摘要： 2022CCPC桂林补题题解（AMCEGJ六题） 文章目录 2022CCPC桂林补题题解（AMCEGJ六题）总览与前言A. Lily（签到）M. Youth Finale（签到，逆序对）C. Array Concatenation（思维）E. Draw a triangle（思维，扩欧）G. Gro 阅读全文
posted @ 2024-10-25 14:17 CH-Yu 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)
2024年10月8日
2022CCPC绵阳站VP题解报告(CGHMAE六题)
摘要： 2022CCPC绵阳站VP题解报告(CGHMAE六题) 队伍VP赛时 CGHME 五题。赛时个人出了CHE，赛后补3题GMA。题解按赛场过题人数排序。 阅读全文
posted @ 2024-10-08 21:36 CH-Yu 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
2024年7月5日
2024 (ICPC) Jiangxi Provincial Contest(VP补题记录)
摘要： 2024 (ICPC) Jiangxi Provincial Contest(VP补题记录) 已ac 8/12，赛时7题，赛后1题。 文章目录 2024 (ICPC) Jiangxi Provincial Contest(VP补题记录)A(签到中的签到，pass)C(简单思维)GJ(按题意模拟即可) 阅读全文
posted @ 2024-07-05 16:40 CH-Yu 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
2024年7月3日
2023ICPC亚洲区域赛(合肥)VP补题题解(48th)
摘要： 2023ICPC亚洲区域赛(合肥)VP补题题解记录 文章目录 2023ICPC亚洲区域赛(合肥)VP补题题解记录写在前面已更新 E F G J B，待更新 I C F and E(签到题和简单题)G. Streak Manipulation题目大意题目分析ac代码参考 J. Takeout Deli 阅读全文
posted @ 2024-07-03 13:28 CH-Yu 阅读(79) 评论(0) 推荐(0)
2024年6月29日
逻辑回归梯度推导
摘要： 逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，用于估计一个事件发生的概率。它是线性回归的扩展，通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0, 1]区间，从而用于分类任务。 在逻辑回归中，我们使用对数似然损失函数（log-likelihood loss function）来衡量模型预测值与真实值之间的差异。我 阅读全文
posted @ 2024-06-29 15:01 CH-Yu 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)