第二类斯特林数模板

第二类斯特林数 $S (n, m)$ 递推式子如下、初始化 S[0][0] = 1

 $S (n, m) = S (n - 1, m - 1) + m S (n - 1, m)$

const LL mod = 1e9 + 7;

LL S[maxn][maxn];

inline void init()
{
    S[0][0] = 1;
    for(int i=1; i<maxn; i++){
        for(int j=1; j<=i; j++){
            S[i][j] = ( S[i-1][j-1] + (LL)j * S[i-1][j] % mod ) % mod;
        }
    }
}

给出几个链接

$S (n, m) = S (n - 1, m - 1) + m S (n - 1, m)$

$S (n, m) = S (n - 1, m - 1) + m S (n - 1, m)$

$S (n, m) = S (n - 1, m - 1) + m S (n - 1, m)$

自然数幂和与斯特林数

$S (n, m) = S (n - 1, m - 1) + m S (n - 1, m)$

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 Deformable DETR DETR 存在收敛速度慢等缺陷。为了解决这些问题，本文可变形 DETR，其注意力模块仅关注于参考点附近的一小部分采样点作为注意力模块中的 key 元素。可变形 DETR 可以在比 DETR 少 9/10 的训练轮数下，达到更好的性能（尤其是在小目标上）。在 COCO 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。
原文地址：https://www.cnblogs.com/qwertiLH/p/9566241.html

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