#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…

0323,又是一周星期三,按道理该总结了.这周前几天写题比较多,后面事情多了起来,就没怎么写了.主要方向是洛谷的基本语法熟悉,PTA平台数据结构的一些题目. 0323附上: 题目比较多,所以文章可能有点长. 00 0317 00-1 P1116 车厢重组 00-1-1 题目描述 在一个旧式的火车站旁边有一座桥,其桥面可以绕河中心的桥墩水平旋转. 一个车站的职工发现桥的长度最多能容纳两节车厢,如果将桥旋转180度,则可以把相邻两节车厢的位置交换, 用这种方法可以重新排列车厢的顺序.于是他就负责用这…

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集…

(城堡幻想曲3,纠正大家个错误哦,不是圣魔大战3,圣魔大战是城堡幻想曲2,圣魔大战不是个系列,艾伦西亚战记==艾伦希亚战记,一个游戏日文名:タイトル キャッスルファンタジア -エレンシア戦記-リニューアル,日文攻略:艾伦西亚战记(艾伦希亚战记)日文攻略) 本文经过几天的改动,应该是完美了(8个MM都追到了,当然我不会就此结束,还会继续改动),我针对重作版和我玩的情况对文章进行补充,因为版本号不同,有些地方仅仅能參考了,我玩的是重做版汉化第二版(详细看城堡幻想曲圣魔大战3(Castle Fanti…

(城堡幻想曲3,纠正大家个错误哦,不是圣魔大战3,圣魔大战是城堡幻想曲2,圣魔大战不是个系列,艾伦西亚战记==艾伦希亚战记,一个游戏日文名:タイトル キャッスルファンタジア -エレンシア戦記-リニューアル,日文攻略:艾伦西亚战记(艾伦希亚战记)日文攻略) 本文经过几天的改动,应该是完美了(8个MM都追到了,当然我不会就此结束,还会继续改动),我针对重作版和我玩的情况对文章进行补充,因为版本号不同,有些地方仅仅能參考了,我玩的是重做版汉化第二版(详细看城堡幻想曲圣魔大战3(Castle Fanti…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…

微软推 Azure 机器学习工具:Algorithm Cheat Sheet [日期:2015-05-15] 来源:CSDN  作者:Linux [字体:大 中 小]   Azure Machine Learning Studio 有着大量的机器学习算法,现在你可以使用它来构建预测分析解决方案.这些算法可用于一般的机器学习:回归分析.分类.聚类和异常检测,且每一个都可以解决不同类型的机器学习问题. 现在的问题是,是否有什么工具之类的东西可帮助找出如何选择一个合适的机器学习算法,并根据具体的方案?…

这篇论文介绍了一种创建柔性形状模型(Flexible Shape Models)的方法--点分布模型(Point Distribution Model).该方法使用一系列标记点来表示形状,重要的是根据所有训练样本计算出平均形状(Average Shape)和平均形状主要的变化模式(Modes of Variation).其中变化模式描述了形状从平均形状变化到样本形状的主要变化方式,比如长度拉伸.面积变大等.模型只有少量的线性独立的参数,这句话的意思后面会解释.      与柔性形状模型相对应的是…

Shangxuan Tian——[ICCV2017]WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision 目录 作者和相关链接 文章亮点 方法介绍 方法细节 实验结果 总结与收获 作者和相关链接 作者 论文下载 文章亮点 用半监督和无监督来学习字符分类器,解决字符标注数据量少的问题 用regression的思路来学习字符分类器,而且是把proposal + text/non-text classification整合在一个网络中学习(这一点没有第一…