用频率思想解排列问题

来源 :数学教学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ning0001
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
解决排列问题的方法很多.本文从频率的角度作一探索.其特点是研究元素在排列中所出现的频率.
其他文献
解答数学题的思维过程,实质上是将命题的信息情景经过加工、调节,使之符合于最基本的数学模型,从而使问题还原到已知的知识领域。现出其本来面目,数字教育家波利亚说:“如果
海伦市位于黑龙江省中部、松嫩平原东北端,地理位置东经126°38′,北纬47°26′,属大陆季风气候夏秋两季多雨,霜冻早临,冬季严寒,冻结期长,年平均气温3.2℃,最高气温
2010年7月,南郑县兽医站接到城关镇某规模养殖户的求助电话,称自己所养的猪近日相继有10头发病,已死亡3头。笔者迅速到现场开展流行病学调查、临床检查和剖检,诊断为猪水肿病
近几年,黑龙江省青冈县奶牛饲养产业迅猛发展,饲养量迅速增加,奶牛疾病发病率也明显增加,其中奶牛不孕是一种多发疾病,给养牛业带来重大损失。笔者对青冈县某奶牛养殖重点乡
随着畜牧业的迅速发展和国家对动物疫病防疫的日益重视,如何加强防疫保险和防范防疫风险,已成为困扰畜牧业健康、稳定、可持续发展的突出问题,且倍受畜牧兽医管理者和动物养殖业
3 灵活使用推荐配方要正确使用生产配方,可按产品说明配制,但鉴于各地猪的品种、饲料种类、原料产地不同营养价值存在差异及气候的变化,允许作适当调整。
为了提高基于高空间分辨率遥感影像的建筑物震害损毁评估精度,引入深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,提出一种利用DCNN全连接层特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)进行遥感影像建筑物震害损毁区域检测的方法。首先,利用神经网络前馈方式从DCNN全连接层提取训练样本和待检测区域的特征;然后,基于样本训
针对高分辨率遥感图像检索中手工特征难以准确描述图像的问题,提出聚合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征的方法来改进特征表达。首先,将预训练的CNN参数迁移到遥感图像,并针对不同尺寸的输入图像,提取表达局部信息的CNN特征;然后,对该CNN特征采用池化区域尺寸不同的均值池化和视觉词袋(bag of visual words,Bo VW) 2种聚合方法,