竞争性编程的东西用于竞争性编程的数据结构和算法。
注意：这是仅发布的存储库，所有拉取请求都将被忽略。
数据结构隐式陷阱图形动态编程数学细绳其他
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2025/1/30 7:30:22
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俄罗斯数学教材选译-偏微分方程讲义(第3版)-[俄]奥列尼克-高等教育出版社-2008
2025/1/29 20:27:42
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word2vec中的数学原理详解，由于CSDN上的文章作者仅仅贴了图片，不方便读者打印查阅，这里给出了可以直接打印的pdf文档，供读者查阅和收藏。
CSDN上文章链接：http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html最后，再次感谢这篇文章的作者，使我们小白少走弯路，可以说是目前最好的word2vec入门教材。
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2025/1/25 22:55:19
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本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
2025/1/24 21:36:25
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Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。
它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。
Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。
Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
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本参考答案是人工整理，难免有不足与错误，仅供参考。
适用于中国科学技术大学出版社出版，许胤龙、孙淑玲编著的组合数学引论（第2版）一书。
适用于中国科学技术大学出版社出版，许胤龙、孙淑玲编著的组合数学引论（第2版）一书。
2025/1/21 2:40:14
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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