jxt的思路 先膜一发 先处理 T这棵树上每个点到祖先这条链的点所生成的并查集 每个点的并查集都得分开来存 这个dfs做就好了 最后询问的时候 将k 个点的并查集合并就是这个询问的连通图 易得答案 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define sz(X) ((int)X.size()) int n,m,q; vector<int> mp[10005]; int f[10005][505]; int find(int x,…

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 方法概括  Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟).如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档.主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引. S1. 导入数据 大多数数据的格式都是M个N…

原文地址:https://cn.mathworks.com/help/fuzzy/examples/chaotic-time-series-prediction.html?requestedDomain=www.mathworks.com This example shows how to do chaotic time series prediction using ANFIS. Time Series Data The data is generated from the Mackey-Gl…

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…

摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类带来的分类误差,使具有更好的检测结果. 本文采用集成学习的方法构建一个多核分类器,集多核学习和集成学习的优点,提出方法: propose a multiple kernel ensemble learning (MKEL) appr…

FJNU 1155 Fat Brother’s prediction(胖哥的预言) Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 257792K [Description] [题目描述] Fat Brother is a famous prophet, One day he get a prediction that disaster will come after X days. He is too nervous that sudden die. Fortunatel…

具体请参考:http://lab.fs.uni-lj.si/lasin/wp/IMIT_files/neural/nn05_narnet/ 神经网络预测时间序列数据,有三种模型, 这里是给出的是第二种NAR,即只有时间序列数据y(t),没有x(t).具体训练和预测matlab代码如下: format compact % data settings N = 249; % number of samples Nu = 224; % number of learning samples y = Dat…

Kaggle Bike Sharing Demand Prediction – How I got in top 5 percentile of participants? Introduction There are three types of people who take part in a Kaggle Competition: Type 1: Who are experts in machine learning and their motivation is to compete…

在宏块的帧内预测过程中,有四种宏块类型:I_4x4,I_8x8,I16x16,I_PCM.他们都需要在相邻块做去块滤波之前进行帧内预测. 亮度帧内预测的总体流程 1-4获取当前block的帧内预测模式的预测,5-7获得最佳预测模式并对应预测模式的预测做后续处理 首先需要获得当前4x4(8x8)预测块有左.上的4x4(8x8)相邻块A.B,假设其所在宏块为mbAddrA.mbAddrB. 如果mbAddrA或mbAddrB中任意一个宏块不可用于帧内预测(请参考),那么就会设置DC = 1,否则DC…