acm期刊word模版

时间: 2023-05-08 21:02:13 浏览: 409
ACM期刊Word模版是写作ACM期刊论文必备的工具,它能够给作者提供一个规范化、便于编辑的环境。该模版使用了ACM文献编写标准,包括格式、字体、图表、参考文献等等,能够为论文的撰写提供方便,还能够保证了文章质量和标准,因此成为了ACM期刊的标准。 ACM期刊Word模版的使用可以省去作者大量的排版工作,模板中预置了各种样式和格式,也可以自己进行调整和修改。在使用模版时,作者只需要专心地撰写论文内容,并按照规范的格式进行排版就可以了,可以避免出现因排版不规范导致的被退回或被驳回的情况,提高了论文的通过率。 ACM期刊Word模版还提供了方便实用的功能,包括表格插入、参考文献管理、自动编号等等,让作者编辑论文更加轻松、高效。并且该模版也支持多种文献格式,如APA、MLA等,能够满足不同作者的写作需求。 总的来说,ACM期刊Word模版的使用方便快捷,可以提高论文撰写质量和标准,被广泛应用于ACM期刊论文的撰写。无论是初学者还是经验丰富的作者,都应该认真学习和使用该模版。
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ACM-ICPC模板整理

ACM-ICPC(国际大学生程序设计竞赛)是一项面向大学生的计算机编程竞赛,涉及算法和数据结构等领域。在比赛中,选手需要解决一系列编程问题,使用合适的算法和数据结构来实现正确和高效的解决方案。 对于整理ACM-ICPC模板,以下是一些建议: 1. 了解比赛要求:首先,你需要了解ACM-ICPC比赛的具体要求和规则。这包括了解比赛所涉及的算法和数据结构,以及题目的类型和难度等。 2. 收集资料:收集与ACM-ICPC相关的资料,包括经典算法和数据结构的实现代码、常见问题的解题思路等。可以参考教材、博客、论文等资源。 3. 整理模板:将收集到的资料整理成模板。可以按照算法和数据结构的分类进行整理,例如排序算法、图算法、字符串算法等。对每个模板,添加必要的注释和示例代码,以便理解和使用。 4. 测试代码:对每个模板编写测试代码,确保它们的正确性和可靠性。可以使用已知的测试用例或自行设计测试用例。 5. 更新与扩充:定期更新和扩充模板,以适应ACM-ICPC比赛中新出现的算法和数据结构。同时,根据自己的经验和理解,对模板进行优化和改进。 6. 练习和复习:在比赛之前,利用整理好的模板进行练习和复习。尝试解决一些经典问题,使用模板中的算法和数据结构进行实现,并进行优化。 希望这些建议对你整理ACM-ICPC模板有所帮助!

ACM线段树模板C++

ACM线段树模板C ```c #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+5;//数组开大一点 int n,m; int a[N]; struct node{ int l,r;//左右端点 int sum,lazy;//区间和和懒标记 }t[N*4]; void up(int p){//向上更新 t[p].sum=t[p<<1].sum+t[p<<1|1].sum; } void down(int p){//向下更新 if(t[p].lazy){ t[p<<1].lazy+=t[p].lazy; t[p<<1|1].lazy+=t[p].lazy; t[p<<1].sum+=t[p].lazy*(t[p<<1].r-t[p<<1].l+1); t[p<<1|1].sum+=t[p].lazy*(t[p<<1|1].r-t[p<<1|1].l+1); t[p].lazy=0; } } void build(int p,int l,int r){//建树 t[p].l=l,t[p].r=r; if(l==r){ t[p].sum=a[l]; return; } int mid=(l+r)/2; build(p<<1,l,mid); build(p<<1|1,mid+1,r); up(p); } void change(int p,int l,int r,int k){//单点修改 if(t[p].l==t[p].r){ t[p].sum=k; return; } down(p); int mid=(t[p].l+t[p].r)/2; if(r<=mid) change(p<<1,l,r,k); else if(l>mid) change(p<<1|1,l,r,k); else{ change(p<<1,l,mid,k); change(p<<1|1,mid+1,r,k); } up(p); } void add(int p,int l,int r,int k){//区间修改 if(t[p].l>=l&&t[p].r<=r){ t[p].sum+=k*(t[p].r-t[p].l+1); t[p].lazy+=k; return; } down(p); int mid=(t[p].l+t[p].r)/2; if(l<=mid) add(p<<1,l,r,k); if(r>mid) add(p<<1|1,l,r,k); up(p); } int query(int p,int l,int r){//区间查询 if(t[p].l>=l&&t[p].r<=r) return t[p].sum; down(p); int mid=(t[p].l+t[p].r)/2,ans=0; if(l<=mid) ans+=query(p<<1,l,r); if(r>mid) ans+=query(p<<1|1,l,r); return ans; } int main(){ cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; build(1,1,n); for(int i=1;i<=m;i++){ int opt,x,y,k; cin>>opt; if(opt==1){ cin>>x>>y>>k; add(1,x,y,k); } if(opt==2){ cin>>x>>y; cout<<query(1,x,y)<<endl; } if(opt==3){ cin>>x>>k; change(1,x,x,k); } } return 0; } ```

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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