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摘要: 一、RNN的“定位”:为什么需要它? 1. 解决的核心问题 标准神经网络(如CNN、全连接网络)的缺陷:无法处理“时间依赖”数据(如文本“我喜欢吃苹果,它很甜”中,“它”依赖“苹果”;股票价格依赖前几天的走势)。 RNN的核心价值:通过“状态传递”,让模型记住“过去的信息”,从而捕捉数据的前后关联。 阅读全文
posted @ 2025-10-02 22:06 繁花孤城 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 深度学习基础核心知识点笔记 一、感知机(深度学习的"最小计算单元") 感知机是模拟生物"单个神经元信号传递"的简化模型,是神经网络的底层基石,核心解决"如何对输入数据做初步变换"的问题。 1. 核心定义与定位 范畴:属于传统机器学习模型(非深度学习),本质是"线性分类器",数学逻辑为主(与脑科学的神 阅读全文
posted @ 2025-10-02 21:17 繁花孤城 阅读(28) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 分支定界法(Branch and Bound Method 一、分支定界法概述 1. 定义与定位 分支定界法是求解 整数规划问题(纯整数、混合整数、0-1规划)的 核心全局优化算法,由 Land 和 Doig 于1960年提出。 其核心思想是通过“分支”(将可行域分解为子区域)和“定界”(确定最优解 阅读全文
posted @ 2025-10-02 08:59 繁花孤城 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 线性规划与应用笔记 一、线性规划基础理论 (一)数学标准型 线性规划的数学标准型以最大化目标函数为核心,形式为: \[\begin{cases} \max \ z = \sum_{j=1}^n c_j x_j \\ \text{s.t.} \ \begin{cases} \sum_{j=1}^n a 阅读全文
posted @ 2025-10-01 17:15 繁花孤城 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数学建模模型分类核心笔记 一、预测类模型 1. 定义 基于历史数据或已知现象,挖掘内在发展规律,对未来趋势或样本内未知属性进行推断的模型类型,核心是“数据驱动+规律推导”。 2. 关键分类(按数据量与预测范围) 样本内预测:基于已有样本,预测样本中未明确属性 小样本内部预测(如40人身高体重数据预测 阅读全文
posted @ 2025-10-01 16:10 繁花孤城 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 蓝桥杯 2025 省 B 题:画展布置 - 题解笔记.md 一、题目核心信息 1. 问题描述 给定 N 幅画作的艺术价值数组 A,需从其中挑选 M 幅并排列成序列 B(长度为 M),目标是最小化评价指标 L,L 的定义为: \[L = \sum_{i=1}^{M-1} |B_{i+1}^2 - B_ 阅读全文
posted @ 2025-09-25 20:47 繁花孤城 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2741636/202310/2741636-20231006162919903-1750935423.gif) 阅读全文
posted @ 2023-10-06 16:29 繁花孤城 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2741636/202307/2741636-20230714161351351-845982924.gif) 阅读全文
posted @ 2023-07-14 16:13 繁花孤城 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 莫对是一种将区间询问离线处理的优雅的暴力。(主要思想:分块) 普通莫队 对于形如 [l,r]的询问,莫队首先将所有询问存储下来,通过排序优化区间的转移,那么对于序列上的区间询问问题。如从[l,r]的答案可以O(1)转移到[l-1,r],[l+1,][l,r-1][l,r+1],那我们可以在$O(n\ 阅读全文
posted @ 2022-11-14 21:48 繁花孤城 阅读(76) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 题目描述 osu 是一款群众喜闻乐见的休闲软件。 我们可以把osu的规则简化与改编成以下的样子: 一共有n次操作,每次操作只有成功与失败之分,成功对应1,失败对应0,n次操作对应为1个长度为n的01串。在这个串中连续的 X 个 1 可以贡献 X^3 的分数,这x个1不能被其他连续的1所包含(也就是极 阅读全文
posted @ 2022-11-13 21:56 繁花孤城 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)