在昨晚11月6号夜进行的2021英雄联盟S11总决赛中,中国战队EDG夺冠!全国各地高校的男生宿舍像过年一般庆祝夺冠,高呼:EDG世界冠军!   前三局1:2的劣势下,第四局十分胶着,最终EDG顽强进入决胜局,也进入了11月7日0点.你懂得,决胜局战歌响起时我看仿佛到了S7的厂长出现在他们身后,笑摸几位后辈的狗头~~,7777BUFF光芒笼罩在我深夜中的高清直播屏幕前.这一刻,我感觉稳了!!看着北京的暴雪缓缓堆满窗边,手里拿着带着7BUFF的半瓶冰镇可乐,手心感到暖意十足,竟冒出了汗.   …
上周是淘宝穿衣搭配算法大赛开始评测后的第一周,周冠军是来自浙江大学的"FUC AUTH"队.他们在夺得本周冠军之后,还将自己的获胜经验分享给了大家,究竟有什么秘诀呢? 阿里巴巴天池大数据竞赛在浙大师兄们的口碑中一直很不错,它真正意义上地为我们提供了海量数据源和大数据处理平台,尤其是大数据处理平台是在高校实验室中很难提供.对于以后走向大数据方向的研究人员而言也很具备科研价值,大数据比赛确实也锻炼大数据挖掘算法和程序优化,让我们受益匪浅. 由于我们团队也差不多都是新手,能取得这样的成绩,确…
楼教主回忆录: 利用假期空闲之时,将这几年 GCJ , ACM , TopCoder 参加的一些重要比赛作个回顾.首先是 GCJ2006 的回忆. Google Code Jam 2006 一波三折: Google Code Jam 2006 是我第一次到美国参加现场的程序设计比赛. Google Code Jam 2006 的比赛地点设在了纽约,这次纽约之行之前的签证出了不小的问题,这里非常感谢大家对我们的关心,特别感谢吴总( wyy )和鲁小石的帮助,使我最终踏上纽约之旅. 从北京到纽约的飞…
楼主个人博客:小杰博客 利用假期空暇之时,将这几年GCJ,ACM,TopCoder 參加的一些重要比赛作个 回顾.昨天是GCJ2006 的回顾,今天时间上更早一些吧,我如今还清晰记得3 年 前,我刚刚參加ACM 时參加北京赛区2005 和杭州赛区2005 的情况. 2005 年ACM-ICPC--酸甜苦辣 我进入清华大学開始本科学习的时间是2004 年8 月,在进入清华大学的第一 年里,因为基础课学习比較紧张,再加上计算机系不同意大一学生自带电脑,我没 有參加2004 年的ACM 比赛.只是在大…
利用假期空闲之时,将这几年GCJ,ACM,TopCoder 参加的一些重要比赛作个回顾.昨天是GCJ2006 的回忆,今天时间上更早一些吧,我现在还清晰记得3 年前,我刚刚参加ACM 时参加北京赛区2005 和杭州赛区2005 的情况.2005 年ACM-ICPC——酸甜苦辣我进入清华大学开始本科学习的时间是2004 年8 月,在进入清华大学的第一年里,由于基础课学习比较紧张,再加上计算机系不允许大一学生自带电脑,我没有参加2004 年的ACM 比赛.不过在大一一年中没有停止这方面的练习,对AC…
楼天城楼教主的acm心路历程(剪辑) 利用假期空闲之时,将这几年GCJ,ACM,TopCoder 参加的一些重要比赛作个回顾.昨天是GCJ2006 的回忆,今天时间上更早一些吧,我现在还清晰记得3 年前,我刚刚参加ACM 时参加北京赛区2005 和杭州赛区2005 的情况.2005 年ACM-ICPC——酸甜苦辣我进入清华大学开始本科学习的时间是2004 年8 月,在进入清华大学的第一年里,由于基础课学习比较紧张,再加上计算机系不允许大一学生自带电脑,我没有参加2004 年的ACM 比赛.不过在…
楼主个人博客:吉尔博客 假期空闲的时候使用.这些年来GCJ.ACM,TopCoder 的一个号码的一重要的比赛的参与 回顾.GCJ2006 的回顾,今天时间上更早一些吧,我如今还清晰记得3 年 前.我刚刚參加ACM 时參加北京赛区2005 和杭州赛区2005 的情况. 2005 年ACM-ICPC--酸甜苦辣 我进入清华大学開始本科学习的时间是2004 年8 月,在进入清华大学的第一 年里,因为基础课学习比較紧张.再加上计算机系不同意大一学生自带电脑,我没 有參加2004 年的ACM 比赛.只是…
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时间:2016年6月20日8:00:地点:美国金州甲骨文(Oracle)球馆:事件:G7大战,又一次见证伟大赛季奥布莱恩神杯得主--金州勇士VS克利夫兰骑士......     可以说,这是NBA以来最伟大的赛季,没有之一.排在第一的,应当是伟大球星科比布莱恩特的退役,他是记录很多人青春的回忆,承载着众多人的梦想,他的退役也使得NBA失去许多光芒......看战绩,金州勇士常规赛打破当年由乔丹带领的73胜记录:库里个人本赛季常规赛投中402个三分,前无古人:汤普森也在对阵雷霆时砍下11记三分,打…
LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…