1. 前向传播
如上图，左边为一个简单的神经网络结构，右边为每一个神经单元的计算过程。
对于一个样本：
$$
\begin{array}{}
a^{[0]}=x \
z^{[1]}=W^{[1]}a^{[0]}+b^{[1]} \
a^{[1]}=\sigma(z^{[1]}) \
z^{[2]}=W^{[2]}a^{[1]}+b^{[2]} \
a^{[2]}=\sigma(z^{[2]}) \
\end{array}
$$
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mdtoc start
首先枚举所有互质的整勾股数
一组互质的x, y对应一组互质的整勾股数a, b, c
一组互质的整勾股数a, b, c对应一组互质的x, y
现在证明如果a, b, c是整勾股数且互质, x, y 一定是整数
然后在通过对x, y乘以一个整倍数来枚举出所有的整勾股数.
mdtoc end
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链接：Link 耗时：0.139s
前言
这道题的主要思路就是打表，看看Fibonacci数列模n几个一循环。但由于这题给的数太大了，从而在细节上耗了很久。在此记录一下：
var
x: qword;
y: longint;
begin
x := 1<<64-1;
y := 100;
x := x mod y; //报错201
x := x mod qword(y); //正确
end.
Code
var
a,b: qword;
_, n, i, k, cnt: longint;
f: array [1..1000000] of longint;
fun
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链接：Link 耗时: 0.012s
前言
真是疯玩了几天，脑袋都残了，一道弱智题做了近一个小时。
Code
var
pre, mid, s: string;
tree: array [1..50] of record
l, r: integer;
ch: char;
end;
cur: integer;
function init: integer;
var
m: integer;
begin
readln(s);
m := length(s) >> 1 + 1;
pre := Copy(s, 1, m-1);
mid
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真是巧妙的算法！
比起树上倍增，Tarjan算法实现起来更为简单，一个DFS加并查集即可。缺点便是：需要先把所有的查询都读进来，并且要储存结果。复杂度为O(n+q)。
Code
var
sets: array [1..100] of longint;
visited: array [1..100] of Boolean;
a: array [1..100, 1..100] of Boolean;
questions: array [1..1000] of record
x, y: longint;
ans: longint;
end;
qn, n,
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xmake里面的lua脚本加载插件，可以让你方便调试和编写一些自定义的lua脚本，这个时候xmake就是一个纯lua的加载引擎。。
例如，我想写个简单的hello xmake!的lua脚本，可以自己建个 hello.lua 文件，编写如下脚本：
lua
function main()
print("hello xmake!")
end
main是入口函数，就跟平常写c类似，然后加载执行下这个lua脚本就行了：
bash
xmake lua /home/xxx/hello.lua
or xmake l /tmp/hello.lua
下面在来个稍微高级点的，我要传递
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一、Hello World
使用镜像的代码为：
```js
const http = require('http')
const os = require('os')
const hostname = os.hostname()
const server = http.createServer((req, res) => {
res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'text/plain' })
res.end(Hello world from ${hostname})
})
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本节实现的是使用OpenCV里自带的函数，计算程序的执行时间。
获取系统时钟数
获取系统时钟频率
实现过程
初始时间
不再赘述，代码如下。
``` python
time start
t1 = cv2.getTickCount()
```
执行代码
我这里执行的是之前绘制直方图的代码，请参考我的博客和GitHub。
结束时间
获取程序结束时间。
```python
time end
t2 = cv2.getTickCount()
```
计算执行秒数
利用getTickFrequency()获取时钟频率。
python
t = (t2-t1)/cv2.getTickFrequency()
print
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task是xmake 2.0开始新增的特性，也是插件开发的核心，在 插件开发之hello xmake 中我们简单介绍了下task的定义和使用
当然task不仅可以用来写插件，而且还可以写一些简单的自定义任务。。
我们先看下一个简单task实现：
```lua
-- 定义一个名叫hello的task任务
task("hello")
-- task运行的入口
on_run(function ()
-- 显示hello xmake!
print("hello xmake!")
end)
```
这是一个最简单的task，相比插件task，它少了对 set
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