题意:有一排等高的树木,高度都为h.给出每棵树在数轴上的坐标,每次有可能是最左边或者最右边的立着的树倒下,概率都是0.5.最终所有树都倒下.每棵树在倒下的时候有p的概率向左倒,1-p的概率向右倒.如果某些树之间的距离小于h,那么倒下的时候可能产生连带效应.问最后所有树都倒下时,在数轴上覆盖的线段的总长度是多少. 分析:概率DP求期望:我们以前学过的求期望的方法是每种结果出现的概率乘以每种结果的值,然后相加.但是通常解决这类问题我们都要对每个中间状态求期望值,最终算出总的期望.这时我们就可以把每个…

注:在吴恩达老师讲的[机器学习]课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下,一直到一周前才开始动手实现.自己参考[机器学习]课程中数字识别的作业题写了代码,对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度.但是改成训练异或的网络时,怎么也无法得到正确的结果.后来查了一些资料才发现是因为自己有一个参数设置的有问题,而且学习率过小,迭代的次数也不够.总之,异或逻辑的…

本文档的大致内容:(python使用版本3.6.4) 1 数字--int 2 布尔--bool 3 字符串--str 4 元祖--() 5  列表---['a','b'] 6 字典--{} 运算符: 算数:+ -  *  /   //(商的整数)   %(余数)  **(次幂) 比较:==  !=  >= <=  < >等 赋值:= += -= 逻辑运算:not  and  or 成员运算:in   not in 一 数字 数字一般在计算的时候用的多,运算后无理数的话,总共保留16…

列表: why: 1.字符串取值费劲 2.对字符串做任何操作,取出来的都是字符串 3.字符串有长度限制 基于以上原因,python提供了另一个数据类型,list 容器类数据类型. 列表页脚数组,可以存放不同的数据类型,而且可以存储大量数据 32位python的限制是 536870912 个元素, 64位python的限制是 1152921504606846975 个元素 而且列表是有序的,有索引值,可切片,方便取值. 使用列表: 1.索引, 切片 (步长) 2.增删改查 3.其他操作方法 用在哪…

1.字符串 1.1 字符串相加 s1 = " ale x " s2 = " sb " print(s1 + s2) #识别空格 print(s1.strip() + s2.strip()) ale x sb ale xsb 1.2 字符串相乘 s1 = "alex " print(s1 * 5) alex alex alex alex alex note:str*int 1.3 字符串索引.切片 字符串索引,从0开始,空格也会输出 s = &qu…

内容大纲 1 : 列表的索引 : 列表的切片 2 : 列表的增加内容 >1:append(char)  >2:insert(index,char) >3:extend('可迭代对象') 3 : 列表的删除内容 >1:pop(char)  >2:def 列表名[index] 可以切片 >3:clear() >remove(char) 4 : 列表的改内容 >1:列表名[index] = 'char' 5 : 列表的常用方法 >1:sort() 排序 &g…

一.格式化输出 name = input('请输入姓名') age = input('请输入年龄') hobby = input('请输入爱好') job = input('请输入你的工作') # msg = '我的姓名' + name + '我的年龄' + age....... # # msg = """------------ info of Alex Li ----------- # # Name : Alex Li # # Age : 22 # # job : Tea…

列表,元组 #list l1 = [1, 2, 3, '高弟弟'] #定义一个列表 #增 l1.append("DSB") #最后增加"DSB"的元素 #删 l1.remove("高弟弟") #删除"高弟弟"元素 l1.pop(3) #删除列表第4个元素 del l1[-1] #删除列表最后一个元素 #改 l1[3] = 'DSB' #修改第4个元素为'DSB' #查 l2 = [2, 5, 4, 8, 6, 1, 4, 5,…

第一题:寻找子集合中每个元素在原集合中右边第一个比它大的数. 想到了用哈希表存这个数的位置,但是没有想到可以直接用哈希表存next great,用栈存还没找到的数,没遍历一个数就考察栈中的元素小,小的话,这个数就是栈中数的next great,栈中的数肯定是下大上小. public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) { /* 通过map建立当前元素和其next great的映射 在建立映射时,用栈记录还没有映射(就是还没有找到n…

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量…

很长时间一直没有明白真实的含义,十一期间补充一下这方面的知识. l0 范数是 ||x||0 = xi (xi不等于0)代表非0数字的个数,[1,2,3,4,5]  非0个数为5,[0,1,2,0,3]非0 个数为3 l1范数是||x||1=Σ|xi|  x与0之间的曼哈顿距离,[1,2,3,-2,-1] =1+2+3+2+1 =9,为个数字的绝对值的和. l2范数是||x||2=Σ|xi|^2为x与0之间的欧式距离,[1,2,-3]=1^2+2^2+(-3)^2=1+4+9=14,为各个数字的平…

题目:                    农民约翰有三个容量分别是A,B,C升的桶,A,B,C分别是三个从1到20的整数,最初,A和B桶都是空的,而C桶是装满牛奶的.有时,约翰把牛奶从一个桶倒到另一个桶中,直到被灌桶装满或原桶空了.当然每一次灌注都是完全的.由于节约,牛奶不会有丢失. 写一个程序去帮助约翰找出当A桶是空的时候,C桶中牛奶所剩量的所有可能性. 递归的题除了书上有代码的几乎没打....(虽然那代码还一堆Bug...) 这道题点开了快十回就是没思路.主要是想边界条件和倒得策略. 其…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 在10g之前,传统的导出和导入分别使用EXP工具和IMP工具,从10g开始,不仅保留了原有的EXP和IMP工具,还提供了数据泵导出导入工具EXPDP和IMPDP.所以在11G的倒库和入库方式中,我们也有两种方式可以选择:传统模式和数据泵模式. 传统模式又分为:常规导入导出和直接导入导出. 下面以导出数据为例,分别介绍各自导出原理. 1.1简述各导入导出方式的…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

做了一个作业,用JavaScript打印正倒直线,突然觉得自己还是逻辑有待加强训练啊 document.write("<h3>打印倒正金字塔直线</h3>");//打印一个h3标签,内容是里边的文字 var i= 61;//定义金字塔的起始/截止宽度(百分比为单位) while(i>0)//进行循环,当宽度大于0时,打印一个宽度为i的hr水平线,并将i自减10个百分比 { document.write("<hr width=" +…

package String; import java.util.Stack;import java.util.StringTokenizer; public class StringReverse { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub String s="hello world!"; method(s);  //适用于英文短句…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

调用: //重复项有9.5.1.2 int[] ints = new int[]{9,4,7,8,2,5,1,6,2,5,9,1}; arrayIntTest(ints); ///////////////////////////// //重复项有9.5.1.2 Integer[] integers = new Integer[]{9,4,7,8,2,5,1,6,2,5,9,1}; arrayIntegerTest(integers); /////////////////////////////…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

28:单词倒排 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 编写程序,读入一行英文(只包含字母和空格,单词间以单个空格分隔),将所有单词的顺序倒排并输出,依然以单个空格分隔. 输入 输入为一个字符串(字符串长度至多为100). 输出 输出为按要求排序后的字符串. 样例输入 I am a student 样例输出 student a am I 思路: 大模拟: 来,上代码: #include<cstdio> #include<string> #include&l…

用foxit reader 打印pdf 直接设置为双面打印并且一张2页打印,发现正反面刚好倒着来的,其实说的正反面倒着是从左右翻的角度来讲的,如果上下翻会发现刚好是这个顺序的,这个是要在双面打印设置里头去设置那个长边和短边的方向.在foxit reader 这里面 选择打印在弹出来的打印属性框中那个不是有个选择打印机的框,其后面有个属性按钮,点击这个属性按钮进去在这里可以设置双面打印, 设置完双面打印之后其下方刚好有个双面打印设置按钮, 单击这个双面打印设置进去就可以进行长边和短边的方向设置了.…

Jams是一家酒吧的老板,他的酒吧提供2种体积的啤酒,a ml 和 b ml,分别使用容积为a ml 和 b ml的酒杯来装载. 酒吧的生意并不好.Jams发现酒鬼们都很穷,不像他那么土豪.有时,他们会因为负担不起a ml 或者 b ml酒的消费,而不得不离去.因此,Jams决定出手第三种体积的啤酒(较小体积的啤酒). Jams只有两种杯子,容积分别为 a ml 和 b ml,而且啤酒杯是没有刻度的.他只能通过两种杯子和酒桶间的互相倾倒来得到新的体积的酒. 倒酒步骤为: (1)         …

使用介绍: 一个同步辅助类,在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待. 用给定的计数 初始化 CountDownLatch.由于调用了 countDown() 方法,所以在当前计数到达零之前,await 方法会一直受阻塞.之后,会释放所有等待的线程,await 的所有后续调用都将立即返回.这种现象只出现一次——计数无法被重置.如果需要重置计数,请考虑使用 CyclicBarrier. CountDownLatch 是一个通用同步工具,它有很多用途.将计数 1 初始化的…

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate…

1. 定长编码 最容易想到的方式就是常用的普通二进制编码,每个数值占用的长度相同,都占用最大的数值所占用的位数,如图所示. 这里有一个文档ID列表,254,507,756,1007,如果按照二进制定长编码,需要按照最大值1007所占用的位数10位进行编码,每个数字都占用10位. 和词典的格式设计中顺序列表方式遇到的问题一样,首先的问题就是空间的浪费,本来254这个数值8位就能表示,非得也用上10位.另外一个问题是随着索引文档的增多,谁也不知道最长需要多少位才够用. 2. 差值(D-gap)编码…

背景 题库靠大家,人人都爱它. 描述 尼克每天上班之前都连接上英特网,接收他的上司发来的邮件,这些邮件包含了尼克主管的部门当天要完成的全部任务,每个任务由一个开始时刻与一个持续时间构成.尼克的一个工作日为N分钟,从第一分钟开始到第N分钟结束.当尼克到达单位后他就开始干活.如果在同一时刻有多个任务需要完成,尼克可以任选其中的一个来做,而其余的则由他的同事完成,反之如果只有一个任务,则该任务必需由尼克去写成,假如某些任务开始时刻尼克正在工作,则这些任务也由尼克的同事完成.如果某任务于第P分钟开始,持…

今天遇到一奇葩问题,就是在js添加table时,序号是倒叙显示的,而且数据库查出来时正序的,为什么显示是倒叙的呢? 我百度一番,终于有了结果: var newRow=table.insertRow(-1);//创建新行 百度百科是这样解释insertRow()的: 语法 tableObject.insertRow(index) 说明 该方法创建一个新的 TableRow 对象,表示一个新的 <tr> 标记,并把它插入表中的指定位置. 新行将被插入 index 所在行之前.若 index 等于表…

The L1 Median (Weber 1909) 链接网址 Derived from a transportation cost minimization problem, the L1 median is defined to be any point which minimizes the sum of Euclidean distances to all points in the data set (fig.2). As with most median definitions, t…