[解题思路] 显然这题并不难,由于数据范围较小,完全可以用DFS解决. 从原数开始每次变异的图谱,每次记录住当前的路径. 当找到1时就可以输出并回溯了. 小技巧:printf和scanf可以提高输出输入的速度,当然可以手写输入输出. [参考程序] #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; int ans,n,len,num[201]; void dfs(int n) { if (n==1) { ans++; f…

放射性衰变是指数衰减的典型例子.另外还有化学反应某反应物的减少,RC电路电流的减小,大气压随海拔高度的减小等. 指数衰减的方程: \begin{equation} \frac{dN(t)}{dt}=-\frac{N(t)}{\tau} \label{eq1} \end{equation} 其中,\(N(t)\)为\(t\)时刻的物理量\(N\),对于放射性衰变,\(N\)就是未衰变的原子核数目.\(\tau\)为时间常数. 方程\eqref{eq1}有解析解: \[N(t)=N(0)\exp(-…

效果图: #import "ViewController.h" #import <POP.h> @interface ViewController () @end @implementation ViewController - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // 初始化按钮 UIButton *btn = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeContactAdd]; btn.cent…

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据…

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

在各向同性的导体中, Ohm 定律具有如下形式: $$\bex {\bf j}=\sigma {\bf E}, \eex$$ 其中 $\sigma$ 称为电导率. 试证在真空中导体的连续性方程为 $$\bex \cfrac{\p \rho}{\p t}+\cfrac{\sigma}{\ve_0}\rho=0.  \eex$$ 由此证明导体内的任何电荷分布均随时间的增加而指数地衰减到零. 证明: 由 $$\bex 0=\cfrac{\p\rho}{\p t}+\Div{\bf j} =\cfrac…

强化学习使用的是bellmen方程,即当前奖励值 = max(当前位置的及时奖励 + discout_factor * 下一个方向的奖励值)   discount_factor表示奖励的衰减因子 使用的是预先制造好的九宫格的类 代码说明: env.nA,即每个位置的下一个方向的个数为4 env.nS 表示九宫格的大小为16 env.P[state][a] 表示九宫格对应位置的方向,返回的是prob概率, next_state下一个位置,reward及时奖励, done是够到达出口 env.sha…

衰减函数decay functionion 高斯衰减 GET _search { "_source": ["title","release_date"], "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "functions": [ { "gauss":…

构建数据集 # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb n_train = 20 n_test = 100 num_inputs = 200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01 true_b = 0.05 features = nd.rando…

权重衰减是应对过拟合问题的常用方法. \(L_2\)范数正则化 在深度学习中,我们常使用L2范数正则化,也就是在模型原先损失函数基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数. L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个超参数的乘积.如:\(w_1\),\(w_2\)是权重参数,b是偏差参数,带\(L_2\)范数惩罚项的新损失函数为: \[\ell(w_1, w_2, b) + \frac{\lambda}{2}(w_1^2 + w_2^2),\] \(\lambda\)调…