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题目大意 n个点,m条边有向图,给定S,T,求不严格k短路 n<=1000 m<=100000 k<=1000 不用LL 分析 A*算法 f(i)表示从S出发经过i到T的估价函数 \(f(i)=g(i)+h(i)\) g(i)表示S-i的实际代价 h(i)表示i-T的估计代价 要保证h(n)小于等于n到t的实际代价 本题中h(i)估价用逆图dijkstra一波直接求i-T最短路径作为估价 然后从S开始按照f为关键字用堆优化搜索 其实写法是类似于dijkstra的 不难从f(i)如果出现了…
K短路,顾名思义,是让你求从$s$到$t$的第$k$短的路. 暴力当然不可取,那么我们有什么算法可以解决这个问题? -------------------------- 首先,我们要维护一个堆. struct node { int dist,pos; bool operator <(const node&x) const { return dist>x.dist; } } priority_queue<node> q; 这个堆是用来干什么的? ---------------…
前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…
“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第10章课程讲义下载(PDF) Summary Definition If $[A]$ is a $n\times n$ matrix, then $[X]\neq \vec0$ is an eigenvector of $[A]$ if $$[A][X] = \…
“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第8章课程讲义下载(PDF) Summary Algorithm Given a general set of $n$ equations and $n$ unknowns $$\begin{cases}a_{11}x_1 + a_{12}x_2 +\cdots…
“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第3章课程讲义下载(PDF) Summary Addition of matrices Two matrices $[A]$ and $[B]$ can be added only if they are the same size. The addition i…
“矩阵代数初步”(Introduction to MATRIX ALGEBRA)课程由Prof. A.K.Kaw(University of South Florida)设计并讲授. PDF格式学习笔记下载(Academia.edu) 第2章课程讲义下载(PDF) Summary Vector A vector is a collection of numbers in a definite order. If it is a collection of $n$ numbers, it is c…
这是六个人的故事,从不服输而又有强烈控制欲的monica,未经世事的千金大小姐rachel,正直又专情的ross,幽默风趣的chandle,古怪迷人的phoebe,花心天真的joey——六个好友之间的情路坎坷,事业成败和生活中的喜怒哀乐,无时无刻不牵动着彼此的心,而正是正平凡的点点滴滴,却成为最令人感动与留恋的东西. 人物:1.瑞秋•格林(RACHEL GREENE)由珍妮佛•安妮斯顿(Jennifer Aniston)扮演 瑞秋是莫妮卡的高中同学,在与牙医未婚夫的婚礼上脱逃至莫妮卡处. 2.罗…
一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …
注:本文声明事项. 本博文整理者:刘军 本博文出自于: <Java8 编程官方参考教程>一书 声明:1:转载请标注出处.本文不得作为商业活动.若有违本之,则本人不负法律责任.违法者自负一切法律责任.           2: 本书对应的jdk为 jdk8版本           3:因为内容容量太大,编辑器无法承受于是给拆分了以下版本:           <Java 8编程官方参考教程(第9版).pdf>学习笔记(一)--->第一章到六章学习笔记:讲:java的历史和演变.…