Loj #6073.「2017 山东一轮集训 Day5」距离 Description 给定一棵 \(n\) 个点的边带权的树,以及一个排列$ p\(,有\)q $个询问,给定点 \(u, v, k\),设$ path(u,v) \(表示\) u$ 到 $v \(的路径,\)dist(u,v) \(表示\) u$ 到\(v\) 的距离,希望你求出 Input 第一行一个整数 \(type =0/1\)表示这个测试点的数据类型. 第二行两个整数 \(n,q\). 接下来$ n−1$ 行,每行三个整数…

一.递归与二分法 一.递归 1.递归调用的定义 递归调用:在调用一个函数的过程中,直接或间接地调用了函数本身 2.递归分为两类:直接与间接 #直接 def func(): print('from func') func() func() # 间接 def foo(): print('from foo') bar() def bar(): print('from bar') foo() foo() 3.递归调用的特点和使用的注意点 递归调用:在调用一个函数的过程中,直接或间接地调用了函数本身 py…

作业 作业需求: 模拟实现一个ATM + 购物商城程序 额度 15000或自定义 实现购物商城,买东西加入 购物车,调用信用卡接口结账 可以提现,手续费5% 每月22号出账单,每月10号为还款日,过期未还,按欠款总额 万分之5 每日计息 支持多账户登录 支持账户间转账 记录每月日常消费流水 提供还款接口 ATM记录操作日志 提供管理接口,包括添加账户.用户额度,冻结账户等... 用户认证用装饰器 示例代码 https://github.com/triaquae/py_training/tree/…

title: Python学习记录day5 tags: python author: Chinge Yang date: 2016-11-26 --- 1.多层装饰器 多层装饰器的原理是,装饰器装饰函数后,其实也是一个函数,这样又可以被装饰器装饰. 编译是从下至上进行的,执行时是从上至下进行. #!/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8_*_ ''' * Created on 2016/11/29 20:38. * @author: Chinge_Yang.…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

day5 项目进展 今天我们组的成员聚在一起进行了讨论,首先我们继续编写了学生管理这部分的代码,然后负责数据库的同学完成了数据库的部分,最后进行了学生管理这部分的代码复审 存在问题 因为代码不是一天之内完成的,所以有些地方总是合不上,需要反复修改.然后还有数据库的数据录入也出现了问题 心得体会 因为五个人分工的不同,而且大家的时间也都是分散的,所以基本上都是各自完成各自的,然后再合到一起,所以总是会出现各种各样的错误,而且我们大部分人本身基础就不行,所以最后复审都是要靠基础较好的人主要负责. 记…