题面 题目背景 大名鼎鼎的 OI 天花板选手 JZM 对自己的好伙伴--印象笔记有些生疏了 题目描述 作为一名 OI 选手,他的笔记中的字母只包含数字0和1. JZM 在印象笔记中找到了一行 N N N 个字母的印象语录,而 JZM 打算朗读一段长度为 M M M 的话语.由于 JZM 记得不是很清楚,他需要从印象语录的某一个位置开始,对照着印象语录进行朗读.当印象语录上的当前字符和 JZM 话语中即将朗读的字符不一样时,JZM 就会跳过这对不一样的字符继续朗读下一个位置,我们称之为发生一次停顿…

From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型,再看如果加载pre-training weight. 关于retain这件事,插入231n的一页PPT.总之:数据多,筹码多,再大胆训练更多的weight:否则,别胡闹. 这里有lots of pretrained ConvNets:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo CS231n Winter 2016: Le…

之前也写过GoogLeNet的笔记.但那个时候对Inception有些似懂非懂,这周又一次看了一遍,觉得有了新的体会,特地又一次写一篇博客与它再续前缘. 本文属于论文笔记性质.特此声明. Network in Network GoogLeNet提出之时,说到事实上idea是来自NIN.NIN就是Network in Network了. NIN有两个特性.是它对CNN的贡献: MLP取代GLM Global Average Pooling mlpconv 普通的卷积能够看做是比較特殊的GLM,GL…

​ 前言 本文介绍了Transformer的基本流程,分块的两种实现方式,Position Emebdding的几种实现方式,Encoder的实现方式,最后分类的两种方式,以及最重要的数据格式的介绍. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 在讲如何搭建之前,先回顾一下Transformer在计算机视觉中的结构是怎样的.这里以最典型的ViT为例. ​ 如图所示,对于一张图像,先将其分割成NxN个…

题意: 求一个序列中顺序的长度为3的等差数列. SOL: 对于这种计数问题都是用个数的卷积来进行统计.然而对于这个题有顺序的限制,不好直接统计,于是竟然可以分块?惊为天人... 考虑分块以后的序列: 一个块内直接枚举统计三个或两个在块内的. 只有一个在当前块我们假设它是中间那个,对左右其它块做卷积. 但是还是感觉复杂度有点玄学啊... 我比较傻逼...一开始块内统计根本没有想清楚...最后做卷积硬生生把复杂度变成了 $\sqrt{N}*N*log(N)$... 改了一个晚上终于没忍住看标程...…

转载请注明出处,谢谢http://blog.csdn.net/ACM_cxlove?viewmode=contents    by---cxlove 题目:给出n个数,选出三个数,按下标顺序形成等差数列 http://www.codechef.com/problems/COUNTARI 如果只是形成 等差数列并不难,大概就是先求一次卷积,然后再O(n)枚举,判断2 * a[i]的种数,不过按照下标就不会了. 有种很矬的,大概就是O(n)枚举中间的数,然后 对两边分别卷积,O(n * n * lg…

前言:昨天和大家聊了聊卷积神经网络,今天给大家带来一篇论文:pca+cnn=pcanet.现在就让我带领大家来了解这篇文章吧. 论文:PCANet:A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification 论文地址:https://core.ac.uk/download/pdf/25018742.pdf 论文代码:https://github.com/Ldpe2G/PCANet 1 摘要 这部分我就不说了,都在我的上一篇博客说了:http:…

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余…

狄利克雷卷积&莫比乌斯反演总结 Prepare 1.\([P]\)表示当\(P\)为真时\([P]\)为\(1\),否则为\(0\). 2.\(a|b\)指\(b\)被\(a\)整除. 3.一些奇怪常见的函数: \(1(n)=1\) \(id(n)=n\) \(\sigma(n)=n的约数和\) \(d(n)=n的约数个数\) \(\epsilon(n)=[n==1]\) 狄利克雷卷积 数论函数 数论函数指一类定义域是正整数,值域是一个数集的函数. 加法:逐项相加就可以辣\((f+g)(x)=f…

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置…