存在(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)，(x2,y2)(x_2,y_2)(x2,y2)，假设xi>yix_i>y_ixi>yi，显然得认为：−x1+y2-x_1+y_2−x1+y2是最优得的

韦诞是三国时魏人，擅制笔，记载于北魏贾思勰[xié]的《齐民要术》，用兔毫和青羊毛制作兼毫笔，工序繁复。东晋的书圣王羲之，（传）著有《笔经》，说：“凡做笔需用秋兔……惟八月寒暑调和，毫乃中用。

傅燮（xiè）之但悲身世，无处求生；袁安之每念王室，自然流涕。昔桓（huán）君山之志事，杜元凯之平生，并有著书，咸（xián）能自序。潘岳之文采，始述家风；陆机之辞赋，先陈世德。信

一、C++实现1.已知平面上若干点坐标(xi,yi),求平面上一点p(x,y),到这些点的总距离最小。思路：取所有点的均值为目标点。

图片发自App【每日一典】草蛇灰线[拼音]cǎoshéhuīxiàn[解释]比喻事物留下隐约可寻的线索和迹象。

我妈疑问为什么xi不去wh前线慰问。而我的小老弟是高三文科生，说起来更是滔滔不绝。谈起国事，我们忧心忡忡，我们太需要感受到真正的民族自信了。

yàn）三个土念垚（yáo）三个牛念犇（bēn）三个手念掱（pá）三个目念瞐（mò）三个田念畾（lěi）三个马念骉（biāo）三个羊念羴（shān）三个犬念猋（biāo）三个鹿念麤（cū）三个鱼念鱻（xiān

后验概率的参数化近似为便于推导，先对p(xi∣Z,π)p(x_i|Z,\pi)p(xi∣Z,π)公式引入变量yiy_iyi，yi=1y_i=1yi=1意味第ℹ次测量为内点，yi=0y_i=0yi=0意味第

计算Z分数：对于数据集中的每个数据点Xi，使用下面的公式计算其Z分数：这样做可以将原始数据转换为以数据集均值为中心，标准差为单

（备注：消停儿xiāotinger，东北方言，释义安静点儿）大厂动向【1】OpenAI推出首款文生视频大模型SoraOpenAI推出其首款文生视频大

XIСвойслогнава

课文二十舍（shě）己（jǐ）救（jiù）人（rén）的（de）好（hǎo）朋（pénɡ）友（you）——《雪（xuě）孩（hái）子（zi）》再（zài）次（cì）下（xià）雪（xuě）的（de）时

接下来M行每行包含三个整数Xi,Yi,Zi，表示有一条长度为Zi的无向边连接结点Xi,Yi。##输出格式如果该图连通，则输出一个整数表示最小生成树的各边的长度之和。如果该图不连通则输出`orz`。

假设有训练数据D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(\mathbf{x}_1,y_1),...,(\mathbf{x}_n,y_n)\}D={(x1,y1),...,(xn,yn)},其中(xi

用法numpy.meshgrid(*xi,copy=True,sparse=False,indexing='xy')描述返回坐标向量中的坐标矩阵列表。

日已斜（xiá）：指夕阳西下。更持红烛赏残花：更：再。仿白居易《惜牡

注释1獬豸（音xièzhì）：传说中的神兽，形似羊，有一角，见争讼者，能用角去顶触理屈者。麒麟：传说中的神兽，形似麋鹿，牛尾，狼

120,0.05)，EX=120∗0.05=6,DX=120∗0.05∗0.95=5.7近似为正态分布有X−65.7√~N(0,1),则P(X≥10)=1−Φ(10−65.7√)≈0.0465习题五第4题设随机变量Xi

xing课程的分享这周六，参加了一个关于性的工作坊，和各位分享一下1男性，对前xi的需求！在这次课程之前，我的认知是女性才需要前xi，男性都是冲动型的，是不需要太多前xi，甚至是不需要前xi的。

蛇读音：sha现代读音仅仅是因为韵母（韵腹）a演变为e，所以，这些字只须将韵母（韵腹）e还原为a，就能读出古音：“车”[chā]，“蛇”、“奢”、“赊”、“佘”读[shá]，“斜”、“邪”读[xiá]比如

1.多元线性回归模型一般的多元线性回归模型可以写为：多元线性回归模型因为在绝大数情况下，回归方程都是有常数，我们可以令xi1=1，则上式可以简化为：多元线性回归模型上式又可以用向量来表示：多元线性回归模型全部写出来有如下

例：X="ABBCBDE"Y="DBBCDB"LCS（X，Y）="BBCD"直接上递推式C[i，j]表示Xi和Yj的LCS长度令X=（x1，x2，…，xm）和Y=（1，y2，…，yn）为两个序列，Z=（

那么，我们考虑消除绝对值符号对答案的影响考虑将绝对值符号拆开，那么对于每一个iii就会有xi−rix_i-r_ixi−ri和ri−xir_i-x_iri−xi两种情况。

差商对于一系列互不相等的x0,x1,⋯ ,xnx_0,x_1,\cdots,x_nx0,x1,⋯,xn，有差商定义如下：f[xi,xj]=f(xi)−f(xj)xi−xj(i≠j,i,j=0,1,⋯ ,

框架优化目标定义卷积网络层iii为：Yi=Fi(Xi)Y_i=F_i(X_i)Yi=Fi(Xi)其中FiF_iFi是卷积算子，YiY_iYi为输出张量，XiX_iXi为

燕燕于飞，颉[xié]之颃[háng]之。之子于归，远于将之。瞻望弗及，伫[zhù]立以泣。燕燕于飞，下上其音。之子于归，远送于南。瞻望弗及，实劳我心。仲氏任[rén]只，其心塞[sè]渊。

【作者简介】吴均（公元469年~公元520年），字叔庠（xiáng），吴兴故鄣（今浙江安吉）人。生于宋明帝泰始五年（469），卒于梁武帝普通元

所有的朋友被分成几对，配对情况以列表pairs给出，其中pairs[i]=[xi,yi]表示xi与yi配对，且yi与xi配对。但是，这样的配对情况可能会是

先看一个例子拿到一个数字content="Xiaoxingxinghas100bananas"res=re.match(r'^Xi.*(\d+)\s.

文/晓维在这个知识焦虑的时代，获取新知（xue）识（xi）是抵消焦虑的唯一途径。但学习又是一件多数人都不愿意做的事情。这就是所有的无论线上还是线下形式的培训不成功的主要原因。

文件权限除了r、w、x外还有s、t、i、a权限：首先我们利用umask查看系统的权限为四位，首位就是特殊权限位，SetUID为4，SetGID为2，t为1[root@iz2ze46xi6pjjj69ailg9lz

原题链接：3027.人员站位的方案数II题目描述：给你一个nx2的二维数组points，它表示二维平面上的一些点坐标，其中points[i]=[xi,yi]。

huímóuyíxi

②恶（wù）恶（è）臭（xiù）：厌恶腐臭的气味。臭，气味。③好（hào）好（hǎo）色：喜爱美色。④谦：通“慊（qiè）”，满足。⑤慎其独：一个人独处独知时也谨慎、不苟。

异方差：，与解释变量观测值Xi有关。异方差的类型单调递增型：随X的增大而增大单调递减型：

[批注：：洨读xiáo，这是一条河的名字，根据赵州桥有一千四百多年的历史，那么这条河的历史肯定要比这座桥的历史长，先有河，因为河给人们生活带来了不便，所以才有桥的诞生，所以这条河也是一条古河，f这条河附近的居民在历史上应该受到这条河所带来的灾难

其中d[i-1,j]+1代表字符串s2插入一个字母才与s1相同，d[i,j-1]+1代表字符串s1删除一个字母才与s2相同，然后当xi=yj时，不需要代价，所以和上一步d[i-1,j

接下来就方便我们进一步计算分类等等插图1我们有如下几个降维方法LocallyLinearEmedding(LLE)局部线性嵌入具体是是怎么做的呢，我们点x和周围的点xj，给xj每个点加权wij求和，使其和xi

我们可以计算xi，以及小于i之前的这些，这样可以保证只计算一次。然后容斥一下计算答案。

^点个赞再走吧~~欧几里得定理：给定任意a,b,一定存在x,y使得ax+by=gcd(a,b)公式:ax+by=gcd(a,b);1)利用欧几里得的过程给定n,对正整数ai,bi，对于每对数，求出一组xi

梳理了《三国志》中记载的韩姓人物们，列个名单：韩遂、韩暹xiān、韩馥fù、韩浩、韩莒jǔ子、韩范、韩嵩sōng、韩暨jì、韩肇zhào、韩繇、韩珩héng、韩胤yìn、韩起、韩荀、韩当、韩综、韩融、韩斌

斜（xié）：倾斜。另

孝[xiào]，汉字释义，本词条是多义词，共4个义项。孝，汉字。《孝经·开宗明义》篇中讲：“夫孝，德之本也。”“孝”字的汉字构成，上为老、下为子，意思是子能承其两亲，并能顺其意。

道路由二维整数数组edges表示，其中edges[i]=[xi,yi,timei]表示城市xi和yi之间有一条双向道路，耗费时间为timei分钟。两个城市之间可

接下来M行，每行包含三个整数Zi,Xi,Yi。当Zi=1时，将Xi与Yi所在的集合合并。当Zi=2时，输出Xi与Yi是否

接下来M行每行包含三个整数Xi,Yi,Zi，表示有一条长度为Zi的无向边连接结点Xi,Yi。

第i个陷阱被安置在横坐标为xi，纵坐标为yi的位置上，小易一旦走入一个陷阱，将会被超超捕捉。你为了去解救小易，需要知道小易最少多少秒可能会走入一个陷阱，从而提前解救小易。输入描述:第一行为一个整数n(

岫（xiù）：峰峦。“山河”句：险要的山川形势依然未改。“狐兔”二句：狐兔伤心，草木悲秋，都在哀叹长安的荒凉。“秦宫”句：秦始皇的离宫，隋炀帝的上林苑，徒然遗下臭名。赏析《长安怀古》为咏史之作。

z_nz1,⋯,zn为i.i.d，分布为N(μ,σ2)N\left(\mu,\sigma^2\right)N(μ,σ2)，样本均值和样本方差分别为:Xˉ=1n(X1+⋯+Xn),S2=1n−1∑i=1n(Xi