2019-05-27 17:52:01 加油!!! 看题时候就要仔细,最后容易忘记%10000 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int t, n; // cin >> t >> n; scanf("%d", &t); while (t--) { // cin >> n; scanf("%d", &n); ; ,j =…

题目大意:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2520 我是菜鸟,我怕谁 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7698    Accepted Submission(s): 4505 Problem Description lin2144是一只小菜鸟,都是笨鸟先飞,lin2144…

我是菜鸟,我怕谁 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 10445    Accepted Submission(s): 6041 Problem Description lin2144是一只小菜鸟,都是笨鸟先飞,lin2144想来个菜鸟先飞,他从0点出发一开始的飞行速度为1m/s,每过一个单位时间lin2144的飞行速度比上一…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2520 //学学不一样的for循环 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; int main() { int T,t; for(scanf("%d",&T);T;T--) { scanf(&q…

Problem Description lin2144是一只小菜鸟,都是笨鸟先飞,lin2144想来个菜鸟先飞,他从0点出发 一开始的飞行速度为1m/s,每过一个单位时间lin2144的飞行速度比上一个单位时间的飞行速度快2m/s,问n (0 < n < 10^5)个单位时间之后lin2144飞了多远? Input 输入一个T表示为有几组数据 每组数据输入一个n,表示lin2144飞行的时间. Output 输出lin2144飞行了多远,因为数字很大,所以对10000取模. Sample In…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2520 我是菜鸟,我怕谁 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7894 Accepted Submission(s): 4631 Problem Description lin2144是一只小菜鸟,都是笨鸟先飞,lin2144想来个菜鸟先飞,他从0…

我是菜鸟,我怕谁 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7844    Accepted Submission(s): 4594 Problem Description lin2144是一只小菜鸟,都是笨鸟先飞,lin2144想来个菜鸟先飞,他从0点出发一开始的飞行速度为1m/s,每过一个单位时间lin2144的飞行速度比上一个…

我是菜鸟,我怕谁 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5373    Accepted Submission(s): 3107 Problem Description lin2144是一只小菜鸟,都是笨鸟先飞,lin2144想来个菜鸟先飞,他从0点出发 一开始的飞行速度为1m/s,每过一个单位时间lin2144的飞行速度比上…

本是neural network的内容,但偏偏有个variational打头,那就聊聊.涉及的内容可能比较杂,但终归会 end with VAE. 各个概念的详细解释请点击推荐的链接,本文只是重在理清它们之间的婆媳关系. 无意中打开了:中国科大iGEM项目报告,感慨颇多,尤其是时光,这其中也包含了写这系列文字的目的. 在技术上不得不走了不少弯路,每当无意间回首,对于那些”没机会“走弯路的同学们,是羡慕的:对于不懂得珍惜机会的同学们,也是充满惋惜. 希望,透过这些文字,能唤醒一些东西,助你找到正确…

科班出身,贝叶斯护体,正本清源,故拿”九阳神功“自比,而非邪气十足的”九阴真经“: 现在看来,此前的八层功力都为这第九层作基础: 本系列第九篇,助/祝你早日hold住神功第九重,加入血统纯正的人工智能队伍. 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 8. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Variational Autoencoders 7. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Bo…

二.上图仅仅代表个人理解,下面以代码方式解释一下. (1) strtus.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.1//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.1…

要整理这部分内容,一开始我是拒绝的.欣赏贝叶斯的人本就不多,这部分过后恐怕就要成为“从入门到放弃”系列. 但,这部分是基础,不管是Professor Daphne Koller,还是统计学习经典,都有章节focus on这里. 可能这些内容有些“反人类正常逻辑”,故让更多的菜鸡选择了放弃. <MLaPP> 参考<MLaPP>的内容,让我们打开坑,瞧一瞧. 20.2 Belief propagation for treesIn this section, we generalize…

涉及的领域可能有些生僻,骗不了大家点赞.但毕竟是人工智能的主流技术,在园子却成了非主流. 不可否认的是:乃值钱的技术,提高身价的技术,改变世界观的技术. 关于变分,通常的课本思路是: GMM --> EM --> VI --> Variational Bayesian Gaussian Mixture GMM是个好东西,实用的模型,也是讲解收敛算法的一个好载体. 关于这部分内容,如果你懂中文,推荐一个人,徐亦达老师.中文教学,亲手推算公式给读者的视频,是需要珍惜和珍藏的. 因为提供了pp…

打开prml and mlapp发现这部分目录编排有点小不同,但神奇的是章节序号竟然都为“十二”. prml:pca --> ppca --> fa mlapp:fa --> pca --> ppca 这背后又有怎样的隐情?不可告人的秘密又会隐藏多久? 基于先来后到原则,走prml路线. 首先,这部分内容,尤其是pca,都是老掉牙且稳定的技术,既然是统计机器学习,这次的目的就是借概率图来缕一遍思路,以及模型间的内在联系. 我们要建立的是一套完整的知识体系,而非“拿来一用,用完就扔”…

要整理这部分内容,一开始我是拒绝的.欣赏贝叶斯的人本就不多,这部分过后恐怕就要成为“从入门到放弃”系列. 但,这部分是基础,不管是Professor Daphne Koller,还是统计学习经典,都有章节focus on这里. 可能这些内容有些“反人类正常逻辑”,故让更多的菜鸡选择了放弃. <MLaPP> 参考<MLaPP>的内容,让我们打开坑,瞧一瞧. 20.2 Belief propagation for treesIn this section, we generalize…

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡…

下一章有意讲讲EM和变分推断的内容. EM和变分推断的内容能Google到很多,虽然质量乘次不齐,但本文也无意再赘述那么些个细节. 此处记录一些核心思想,帮助菜鸡形成整体上的认识.不过,变分推断也不是一篇博文能讲述通透的技术,希望读者读完此文,至少知道自己将要学一个什么好东西,能用它来做什么. 私以为,变分的理解就是统计机器学习的核心,那么, 不懂变分怎么能说学会了统计机器学习?  P(统计机器学习 | 变分) 不会统计机器学习怎么自诩会机器学习?  P(机器学习 | 统计机器学习) 不懂机器学…

循序渐进的学习步骤是: Markov Chain --> Hidden Markov Chain --> Kalman Filter --> Particle Filter Markov不仅是一种技术,更是一种人生哲理,能启发我们很多. 一个信息爆炸的时代 一.信息的获取 首先要获得足够多的信息以及训练数据,才能保证所得信息中包含足够有价值的部分.但往往因为“面子”.“理子”.“懒"等原因,在有意无意间削弱了信息的获取能力. 二.信息的提取 信息中包含噪声,噪声中充斥着“有意无…

使用Boltzmann distribution还是Gibbs distribution作为题目纠结了一阵子,选择前者可能只是因为听起来“高大上”一些.本章将会聊一些关于信息.能量这方面的东西,体会“交叉学科”的魅力. In statistical mechanics and mathematics, a Boltzmann distribution (also called Gibbs distribution) is a probability distribution, probabili…

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡…

将JavaScript 插入网页的方法 使用Javascript代码. 插入JavaScript 与在网页中插入CSS的方式相似.使用下面的代码可以在网页中插入JavaScript: ... 其中的...就是代码的内容.JavaScript的插入位置不同,效果也会有所不同,还可以像CSS一样,将JavaScript保存成一个外部文件,这些内容会在下一节讨论. 用JavaScript在网页中输出内容 JavaScript使用document.write来输出内容.例如  document.writ…

最近因项目需要学习framework7,简称F7.对于自己遇到的问题和学习到的东西做个简单记录. 问题:刚开始获取json,页面上一直不显示,不得其法,原来是json文件需要在弹出层打开之后在来加载,修改代码,果然奏效! 体会:一定要搞明白触发条件和时机,注意加载顺序 问题:遍历ul下面的li,始终抓取不到元素 解决办法:可以把li传给一个变量,这样,只要遍历这个变量就可以了! 代码如下: var addrItem = $$('#listAddr .item-content'); $$.each…

将JavaScript 插入网页的方法 使用<script>标签在网页中插入Javascript代码. 插入JavaScript 与在网页中插入CSS的方式相似.使用下面的代码可以在网页中插入JavaScript: <scripttype="text/JavaScript">     ... </script> 其中的...就是代码的内容.JavaScript的插入位置不同,效果也会有所不同,还可以像CSS一样,将JavaScript保存成一个外部文…

1 有些浏览器可能不支持JavaScript,我们可以使用如下的方法对它们隐藏JavaScript代码. <html> <body> <script type="text/JavaScript"> <!-- document.write("我是菜鸟我怕谁!"); //--> </script> </body> </html> <!-- -->里的内容对于不支持JavaSc…

今天想做树形导航栏,查找了资料,找到了一个框架,比较小所以研究其中的代码,发现第一句话就把我难住了,主角是——jQuery.fn. 在此,再次停住,只好继续找资料,现在整理下自己所理解到的知识. 一,jQuery.fn是什么       答:从jqurey源代码,如下小段: jQuery.fn = jQuery.prototype = { constructor: jQuery, init: function( selector, context, rootjQuery ) { ........…

<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"><title>我是广告</title><meta name="description" content="&…

今天准备入手ZTree,于是在百度上搜了搜,找到了开源网址和一些大神们的教程,于是乎下午开始了组织树(ZTree)的练习 初步完整的作品是这个样子的: 1.咱们要去这个工具的开源网里找下载的东西: (1)这边赏你们地址,虽然我知道地址真的很好找:http://www.treejs.cn/v3/main.php#_zTreeInfo (2)在这个地址里边我们要下载一些东西啦!!!因为我是菜鸟,所以我尽可能详细的截图,这样方便跟我一样是小菜鸟的孩子们看哈... 点击下载: 下载标明的文件: 其实只用…

大家好,我是菜鸟在线的小编.这篇短文将告诉大家如何用Unity3D开发VR版的Hello World. 1开启SteamVR并连接Vive设备 (a)登录Steam客户端,并点击右上角的VR按钮,这时会弹出SteamVR的小窗口 (b)连接好所有VR设备,连接成功后SteamVR窗口上的图标会全部变为绿色 2新建unity3d工程 3通过Asset Store导入SteamVR Plugin 4拖入相关prefab 先删除所有默认GameObject 然后将SteamVR/Prefabs中的所有…

老铁们大家好啊,我是菜鸟思奎,今天我学习的是数据库和前端的连接用到的字符串,如果有什么纰漏希望大家在评论区指正.阿里嘎多. 我的环境是Visual Studio 2008 + Microsoft SQL Server 2008 R2,通过C#的窗体应用来调试和展示相关的界面和数据. 我这里练习的是数据阅读器SqlDataReader的使用.首先,我们需要准备一个数据库来练习.我直接用了下面的SQL语句生成一个简单的数据库了.其中建了一个表,并在其中插入了一行数据(点击展开). --创建数据库:…

<逆袭大学:传给IT学子的正能量> 基本信息 作者: 贺利坚 丛书名: 图灵原创 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115347473 上架时间:2014-3-3 出版日期:2014 年3月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 电子商务与计算机文化 > 综合   更多关于>>> <逆袭大学:传给IT学子的正能量>   编辑推荐 如果不是感到迷茫,就不知道突破 如果不是克服迷茫的过程,就找不到自信 CSDN人气专栏“IT学…