[IOI2007]训练路径

Description 马克(Mirko)和斯拉夫克(Slavko)正在为克罗地亚举办的每年一次的双人骑车马拉松赛而紧张训练.他们需要选择一条训练路径. 他们国家有N个城市和M条道路.每条道路连接两个城市.这些道路中恰好有N-1条是铺设好的道路,其余道路是未经铺设的土路.幸运的是,每两个城市之间都存在一条由铺设好的道路组成的通路.换句话说,这N个城市和N-1条铺设好的道路构成一个树状结构. 此外,每个城市最多是10条道路的端点. 一条训练路径由某个城市开始,途经一些道路后在原来起始的城市结束.因…

bzoj1808 [Ioi2007]training 训练路径

使用SSD检测框架训练自己的数据

数据集做好后,训练程序为/examples/ssd/ssd_pascal.py,运行之前,我们需要修改相关路径代码,主要是训练路径的修改和关于自己数据集参数的一些修改. cd /examples/ssd先复制一份sd_pascal.py, 再打开,把里面的路径修改为自己的.具体有如下:train_data路径:test_data路径:save_dir.snapshot_dir.job_dir.output_result_dir路径:没有的话就仿照voc0712的文件夹进行建立.name_size…

K210,yolo，face_mask口罩检测模型训练及其在K210，kd233上部署

前段时间考研,再加上工作,时间很紧,一直没有更新博客,这几天在搞k210的目标检测模型,做个记录,遇到问题可以添加qq522414928或添加微信13473465975,共同学习首先附上github地址,本人自己改的,绝对好用,只要有数据,就能跑通https://github.com/LiuXinyu12378/yolo-k210-face-mask 也是想在考研复试的时候可以拿出来给导师看看,证明自己会一些算法和软硬件的东西,让导师更认可自己,好了,下面简单介绍一下过程. 这个模型大概看了看…

bzoj AC倒序

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…

NOIP前的刷题记录

因为这几天要加油,懒得每篇都来写题解了,就这里记录一下加上一句话题解好了 P4071 [SDOI2016]排列计数组合数+错排 loj 6217 扑克牌暴力背包 P2511 [HAOI2008]木棍分割第一问二分,第二问记$dp[i][j]$为前$i$根砍$j$刀的方案,那么它可以由所有$sum[i]-sum[k]<=ans1$的$k$转移而来,用滚动数组优化空间,用队列的形式优化转移 P1410 子序列贪心能过(数据水).dp的话,考虑$f[i][j]$表示前面$i$个数的最长上升…

树形dp专题总结

树形dp专题总结大力dp的练习与晋升原题均可以在网址上找到技巧总结 1.换根大法 2.状态定义应只考虑考虑影响的关系 3.数据结构与dp的合理结合(T11) 4.抽直径解决求最长链的许多类问题(T12) 5.dp题最基本的考察是对题意模型的转化,以应用在各个方面 6.前缀和等技巧优化dp 7.树形背包是n*n的! T1 BZOJ1304 [CQOI2009]叶子的染色首先是对于固定根节点的$dp$ $dp$状态$dp[3]$为子树还需要颜色$1,2$,或不需要转移比较简…

noi前机房日常

2015/6/16 上午a了一道省选分组赛day1t2,并在cf100553H双倍经验,好评 bzoj3152(ctsc2013)贪心,用priority_queue要清空 bx2k上午交了几十题,他刷了几十题,但一题都没刷. 2015/6/17 此日生日,写了一天kdtree.上午写了一个tle,下午写了一个wa,最后发现是下午的忘记删调试语句了....... 2015/6/18 bzoj4008奇怪的期望dp跑得如此难差评 bzoj4031基尔霍夫矩阵没什么好说的 bzoj3997dilwo…

noip模拟赛（一）宠物之战

宠物之战 (senso.pas/c/cpp) [问题描述] 众所周知,moreD的宠物已经被moreD奴役得体无完肤.这只宠物实在忍无可忍,把自己每天走魔法树的经历告诉了自己的宠物.同时他还说明了自己爬树是多么地慢,以至于moreD每天都残酷地训练他爬树. 幸运的是moreD的宠物的宠物不是moreD的宠物,moreD的宠物深知”宠物是用来宠的而不是用来奴役的”这一点,所以moreD的宠物对待自己的宠物很有爱.所以moreD的宠物与其宠物商量着要推翻moreD的暴政,方法是把moreD告上法庭,…

batch gradient descent（批量梯度下降）和 stochastic gradient descent（随机梯度下降）

批量梯度下降是一种对参数的update进行累积,然后批量更新的一种方式.用于在已知整个训练集时的一种训练方式,但对于大规模数据并不合适. 随机梯度下降是一种对参数随着样本训练,一个一个的及时update的方式.常用于大规模训练集,当往往容易收敛到局部最优解. 详细参见:Andrew Ng 的Machine Learning的课件(见参考1) 可能存在的改进 1)样本可靠度,特征完备性的验证例如可能存在一些outlier,这种outlier可能是测量误差,也有可能是未考虑样本特征,例如有一件衣服…

PaddlePaddle实现线性回归

在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄(在某地区)可以购买多大面积的房子.并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程. 线性回归的基本概念线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据.数据预处理.训练模型.应用模型. 回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程.如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归.如果是一条二次曲线,则被称为二次…

[Noip模拟题]宠物之战senso

Description 众所周知,moreD的宠物已经被moreD奴役得体无完肤.这只宠物实在忍无可忍,把自己每天走魔法树的经历告诉了自己的宠物.同时他还说明了自己爬树是多么地慢,以至于moreD每天都残酷地训练他爬树.幸运的是moreD的宠物的宠物不是moreD的宠物,moreD的宠物深知"宠物是用来宠的而不是用来奴役的"这一点,所以moreD的宠物对待自己的宠物很有爱.所以moreD的宠物与其宠物商量着要推翻moreD的暴政,方法是把moreD告上法庭,就以自己每天被迫爬树…

[炼丹术]UNet图像分割模型相关总结

UNet图像分割模型相关总结 1.制作图像分割数据集 1.1使用labelme进行标注 (注:labelme与labelImg类似,都属于对图像数据集进行标注的软件.但不同的是,labelme更关心对象的边缘和轮廓细节,也即通过生成和训练图像对应的mask来实现图像分割的目的.这里的分割一般使用的是闭合多边形折线来进行标注,每张图片标注完成后,按下Ctrl+S来进行保存,此时存储的文件是与图片同名的.json格式文件.) 我们要得到的结果是mask,保存生成的.json文件还需要通过转换得到对应…

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2 1. 如何使用 1.1 训练方法 1.2 集群 1.3 使用 Model.fit API 进行训练 1.4 使用自定义循环进行训练 1.5 建立集群 2. 初始化 2.1 用例 2.2 集群设置 2.2.1 设置 "TF_CONFIG" 环境变量 2.2.2 使用二进制文件 2.3…

训练指南 UVALive - 3126（DAG最小路径覆盖）

layout: post title: 训练指南 UVALive - 3126(DAG最小路径覆盖) author: "luowentaoaa" catalog: true mathjax: true tags: - 二分图 - 图论 - 训练指南 - 最小路径覆盖 Taxi Cab Scheme UVALive - 3126 题目大意:n个客人,从城市的不同位置出发,到达他们的目的地.已知每个人的出发时间hh:mm,出发地点(x1,y1)及目的地(x2,y2),要求使用最少的出租车接…

训练指南 UVA - 11374（最短路Dijkstra + 记录路径 + 模板）

layout: post title: 训练指南 UVA - 11374(最短路Dijkstra + 记录路径 + 模板) author: "luowentaoaa" catalog: true mathjax: true tags: - 最短路 - Dijkstra - 图论 - 训练指南 Airport Express UVA - 11374 题意机场快线有经济线和商业线,现在分别给出经济线和商业线的的路线,现在只能坐一站商业线,其他坐经济线,问从起点到终点的最短用时是多少,还有…

9. 获得图片路径，构造出训练集和验证集，同时构造出相同人脸和不同人脸的测试集，将结果存储为.csv格式 1.random.shuffle(数据清洗) 2.random.sample(从数据集中随机选取2个数据) 3. random.choice(从数据集中抽取一个数据) 4.pickle.dump(将数据集写成.pkl数据)

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…

【LA3126 训练指南】出租车【DAG最小路径覆盖】

题意你在一座城市里负责一个大型活动的接待工作.明天将有m位客人从城市的不同的位置出发,到达他们各自的目的地.已知每个人的出发时间,出发地点和目的地.你的任务是用尽量少的出租车送他们,使得每次出租车接客人时,至少能提前一分钟到达他所在的位置.注意,为了满足这一条件,要么这位客人是这辆出租车接送的第一个人,要么在接送完上一个客人后,有足够的时间从上一个目的地开到这里. 为了简单起见,假定城区是网格型的,地址用坐标(x,y)表示,出租车从(x1,y1)到(x2,y2)处需要行驶|x1-x2|+|y1…

基于英特尔® 至强 E5 系列处理器的单节点 Caffe 评分和训练

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.…

svm训练显示信息说明

现简单对屏幕回显信息进行说明: #iter 为迭代次数, nu 与前面的操作参数 -n nu 相同, obj 为 SVM 文件转换为的二次规划求解得到的最小值, rho 为判决函数的常数项 b , nSV 为支持向量个数, nBSV 为边界上的支持向量个数, Total nSV 为支持向量总个数. 训练后的模型保存为文件 *.model ,用记事本打开其内容如下: svm_type c_svc % 训练所采用的 svm 类型,此处为 C- SVC kernel_type rbf % 训…

Fast RCNN 训练自己的数据集（3训练和检测）

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程先给看一…

Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN…

opencv_haar分类器的训练

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5345412.html 因为工作的原因,本人需要用到分类器来检测目标,所以需要训练自己的分类器在这里我就简单的说下步骤和注意事项. HaarTraining步骤 1.正负样本处理正样本处理需要对正样本进行归一化处理,一般情况下可以用Photoshop对图像进行尺寸统一处理,比如都是20*20或者24*24,其中其它尺寸比如240*15也可以做成样本的,不要求…

Caffe初试（三）使用caffe的cifar10网络模型训练自己的图片数据

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库来源我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

Caffe初试（二）windows下的cafee训练和测试mnist数据集

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

Moses训练与测试

参考:http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d9991cf00ffa940f47408f711925df252bd6a0502294ca5f92140d1a0771e3ca7c6251428d9a6b6770f4091dacae6965367337b7eddf893a82e8d36e78c83034015dd70149915feedc46549167cb04bfb81897adf04484afa28d804352ba44050d97f1fb1b5a0…

caffe学习笔记（一），ubuntu14.04+GPU (用Pascal VOC2007训练数据，并测试)

把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个train and test过程不是唯一的,理解的越深才能越熟练. 下来,进入正题: 1.git clone源代码.一定要选recursive模式.(否者caffe这个包不在源代码里,编译会报错) 2.进入lib文件夹,make一下下. 3.下来在caffe的目录下,cp Makefile.config.…