数位dp 数位dp是一种计数用的dp,一般就是要统计一段区间$[L,R]$内,满足一定条件的数的个数,或者各个数位的个数. 数位dp使得暴力枚举变为满足一定状态的记忆化,更加优秀. 数位dp常常会考虑以下问题: 1.前导零的处理$lead$ 2.枚举的上界$limit$ 3.得到答案的条件 一般数位dp的模板 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define re register int #define int long long in…

Article 在这个学期即将结束时,DRD开始写他的最后一篇文章. DRD使用著名的Macrohard的软件World来写他的文章. 不幸的是,这个软件相当不稳定,它总是崩溃. DRD需要在他的文章中写N个字符. 他可以在i+0.1的时候按一个键来输入一个字符,其中i是一个等于或大于0的整数. 但是在每一次i-0.1的时候,如果整数i严格大于0,世界可能会以概率p崩溃,DRD就会失去他的工作,所以他可能不得不从他最近保存的文章重新开始. 为了防止重复写,DRD可以在i时间按Ctrl-S来保存他…

Eighty seven 简要题意: n个卡片,其中第i个卡片的数值为$a[i]$.一共q次询问,每次询问将删去其中3个卡片(可能删除若干相同的卡片)后,问能否选出10个卡片,数值之和等于87. n≤50,q≤100000 分析: 当我们知道删去哪些卡片后,这是一道很显然的背包dp. dp[i][j]表示:选择了i个卡片,数值之和为j,这个状态行不行,若dp[i][j]=1,则行.否则,不行. 由于数值都是正数,且要求的数值之和为87,所以这个dp耗时O(87*10*n),但由于询问数很多,最终…

The All-purpose Zero 简要题意:  长度为n的数组,每个数字为S[i],$0$是一种很神奇的数字,你想要的,它都可以变! 问这个序列的最长上升子序列长度为多少? 分析: 我们将除了'0'以外的S[i],减去i之前出现的'0'的个数,最后求得排除'0'后的最长上升子序列长度,加上'0'的个数,就是我们要求的答案. 在这里我不主要分析该做法的正确性,我们引入一个O(nlogn)的方法来求最长上升子序列. LIS (点此看题) 贪心+二分 我们令f[i]表示长度为i的上升子序列,末…

Palindrome 简要题意:  我们有一个字符串S,字符串的长度不超过500000. 求满足S[i]=S[2n−i]=S[2n+i−2](1≤i≤n)(n≥2)的子串个数.  分析: 我们能通过简单的数学知识,得到: 该子串是两个回文串拼在一起的,例如abcbabc中,前5项为一个回文串,后5项有一个回文串. 第n项以及第2*n-1项为回文串的中心. 我们可以用Manacher 求得以每个$i$为中心点的回文串半径len[i]. 求得len[i]后,写一个方程: 令i<j, 1. i+len…

题目描述 简要题意:  n个数字,a1,a2,...,an m次询问(l,r),每次询问需回答 1.gcd(al,al+1,al+2,...,ar);2.gcd(ax,ax+1,ax+2,...,ay)=gcd(al,al+1,al+2,...,ar)的个数(x<=y). 分析: 算第一个询问,由于a数组是静态的,我们可以用ST表来预处理. 对于第二个询问,我们先令左端点x固定,那么随着y的增加,gcd(ax,...,ay)会越来越小,这是可以二分的!!!  这样看来,我们完全可以预处理出每个g…

题目来源 简要题意: 众所周知,在许多情况下,一个词语有两种意思.比如"hehe",不仅意味着"hehe",还意味着"excuse me". 现在,某某在和妹纸在线聊天,妹纸发送了一个句子A给某某.某某很聪明,知道这个句子中的词语B有两种意思.他想知道妹纸有多少种可能想表达的意思. 分析: 我们令可替换意思的字符串为key,长度为length. 如果我们知道key在原字符串内的哪些地方出现过,即mk[起点]=1. 我们很容易想到一个dp式子 f[…

题目出处:Calculator 简要题意: 你有一个确定的函数,f(x)=+...*...^...,其中共有n个操作,从左到右依次计算. 共有m次询问,我们每次询问,1.会修改f(x)中的操作:2.输出f(x)%29393 分析: 分解29393可以得到7*13*17*19,这几个数都很小,很容易预处理! 于是我们可以将一个f(x)%29393分成四个小方程 我们令 a1=f(x)%7; a2=f(x)%13; a3=f(x)%17; a4=f(x)%19. 那么由中国剩余定理,可以得到模293…

点此进入 题意: 一棵树,n+1 个节点,以0号节点为根,给出端点(a,b),节点a到节点b的路径上,至少有一个点是"坏掉的",求"坏掉的点"最少 分析: Step1:贪心 每次给出的两个端点,我们可以得到他俩的lca,画一下图我们即可知道,lca深度越深,下面的点就越需要单独选一下,并且选了之后,对lca在上面的点影响不大 同时,我们每次选一段路径上的点时,肯定选深度较低的,这样最优 Step2:线段树标记选过的点 我们选过的节点,那么它的子树我们都可以不用选了…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6333 题意: 求 C(0,n)+C(1,n)+...+C(m,n) 分析: 这道题,我们令s(m,n) = C(0,n)+C(1,n)+...+C(m,n) 那么这道题就变成求各种s(m, n) 于是,莫队这个算法便可浮现在脑海里! 我们现在需要用O(1)的时间转移式子 s(m,n)=s(m-1,n)+C(m,n) s(m,n)=s(m+1,n)-C(m+1,n) S(m,n)=2*s(m,n-1)-C(m,…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6 分析: 这道题,全都是1e9,所以我们很容易想到"矩阵快速幂". 假如说我们没有后面那个"向下取整"的东西,而将他看作一个常熟C 我们可以很轻松的得到矩阵幂的式子 然后呢,那个常熟C却会随着i变化 我们只需要整除分块,分别进行矩阵幂,这道题就解决了 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define re regi…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5242 简要题意: 一棵树有n个节点,每个节点x有一个权值wi,我们要从根节点出发(不可回头),去收集每个节点的权值,值得注意的是,每个权值只会被收集一次.求最多可得的值 分析: 我们肯定从根节点开始走,一直走到一个尚未走过的叶子节点 用树形dp可以轻松知道,以x为根的子树,一次最多能产生的贡献 贪心的角度来做,我们每次肯定都走贡献最大的路径 于是我们用一个优先队列,记录住每个节点的最大贡献以外的贡献 这是我们…

点此看题 简要题面: 一棵树上有n个节点,每个节点有对应的名字(名字可重复). 每次询问,求深度比$vi$多$ki$的$vi$的儿子中,有多少种名字 分析: Step1: 我们可以懂$DFS$轻松找到每个节点的深度dep[x], 同时用$DFS$序列得知每个节点间的关系(也就是说,可以用in[x]与ou[x],来知道另一个节点$v$是不是$x$的儿子). 做完以上工作,本题所求的结果即是 已知深度dep,求in[x]在in[father]~ou[father]中的$x$,他们名字共有多少种 St…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

1.命名 文件夹名VOC2007.图片名六位数字.将数据集相应的替换掉VOC2007中的数据. (Updated development kit, annotated test data )   2.画目标包围框 由于每张图片需要选取目标框,所需时间较长,需要工具辅助. 下面文字和代码源自wuzuyu365的博文深度学习python图像标记工具labelTool. 深度学习训练需要标记图像位置和类别,之前用的时候是叫做BBox-Label-Tool-master,遇到大图像就显示不完整了,没有自…

http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 py-faster-rcnn训练自己的数据:流程很详细并附代码 https://huangying-zhan.github.io/2016/09/22/detection-faster-rcnn Summary This post records my experience with py-faster-rcnn, including how to setup py-faster…

先说说他们的产品:企业免疫系统(基于异常发现来识别威胁) 可以看到是面向企业内部安全的! 优点整个网络拓扑的三维可视化企业威胁级别的实时全局概述智能地聚类异常泛频谱观测 - 高阶网络拓扑;特定群集,子网和主机事件可搜索的日志和事件重播历史数据设备和外部IP的整体行为的简明摘要专为业务主管和安全分析师设计100%的能见度 企业免疫系统是世界上最先进的网络防御机器学习技术.受到人体免疫系统自我学习智能的启发,这种新技术在复杂和普遍的网络威胁的新时代中,使组织自我保护方式发生了根本转变. 人体免疫系统…

下面这三套训练,收藏好,平时在家或者出差都能用! 即使你是一个健身新手,也并不意味着高强度间歇训练(HIIT)不适合你. 这种快节奏的训练已经显露出短时间内燃烧成吨卡路里的能力.所以,你并不需要再健身房里花费数小时的时间. 通过这种高强度的交替式训练和短间歇,也可以在短时间内压榨你的体力. 如果你刚刚进入健身房或是处于一段伤病过后的重新启动时期,关键在于选择正确的动作,使用你力所能及的动作幅度. 是的,HIIT训练应该是激烈的,但太卖力,太快的话则会导致伤病和挫折. 你所需要做的是:倾听你的身体…

拿来主义:看我的代码,我是在模型acc和验证数据集val_acc都达到99.8%时候才终止训练. import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_s…

模型训练 In [6]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston() clf = LinearRegression() n_samples, n_features = data.data.shape n_samples…

description: 'Mar 1st, 2020 - Mar 3rd, 2020' 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建) 这个作业的要求在哪里 第一次作业-热身! 我在这个课程的目标是 完成一次完整的软件开发经历并以博客的方式记录开发过程的心得掌握团队协作的技巧做出一个优秀的.持久的.具有实际意义的产品 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 热身.热身.热身在开始写出自己可能迄今为止最大规模的代码前认清自己 同样我也送给大家两首小歌<你要相信这不是…

怎样训练YOLOv3 Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector 本文将在一些公开的雪人图片和视频上分享训练过程.有助于训练的脚本和结果.可以使用相同的过程来训练具有多个目标检测. 先下载代码,例如, 下载地址一:https://github.com/madhawav/YOLO3-4-Py 下载地址二:https://github.com/Eric3911/yolov3_darknet 1. 数据集 与任何深度学习任务…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (10) --- run on spark 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 总体序列图 1.2 总体逻辑 1.3 问题 0x02 第四阶段 : 启动 Job 2.1 _launch_job 2.2 获取路由信息 2.3 run_controller 0x03 MPI 实验 3.1 问题点 3.2 名词解释 3.2.1 orterun…

2020BUAA软工热身作业 17373010 杜博玮 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 这个作业的要求在哪里 热身作业 我在这个课程的目标是 学习软件工程,培养工程开发能力.团队协作能力,开阔视野 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 帮助我认清自己,回顾自身发展历程,展望未来的方向 第一部分 :结缘计算机 你为什么选择计算机专业?你认为你的条件如何?和这些博主比呢? 我选择计算机的原因主要是我在高中参加了NOIP竞赛,尽管没有在竞赛中得到比较好的…

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (…

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.…

#include <cstdio> using namespace std; int main(){ puts("转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/wangyurzee7/"); puts("谢谢您的配合"); puts("by wangyurzee7"); ; } 20160710 去了my 火车晚点了,不想等,于是直接在my住一晚 计蒜之道的决赛通知来辣qwq 20160711 从my去cd 下午去机房…

一.背景 近期研究了一下语言模型,同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程. 二.使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍:http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址:http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行,./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练:bin/lmplz -o 5 --verbose_header --text data/chat_log.txt --ar…

require 'torch' require 'image' local setting = {parent_root = '/home/pxu/image'} function list_children_root(path) ,{},io.popen for file_name in popen('ls -a ' .. path):lines() do i = i + then t[i-] = file_name --if i>0 then --t[i] = file_name end e…