题目大意 给你一个有n个点的完全图 求一种方案是的给边染色后任何一点不能沿一种颜色的边走奇数条边回到这个点 要求颜色数最少 分析 考场上输出格式打错见祖宗... 我们每次找一个最大二分图将其染一个新颜色即可 找的方式就是每次将一个集合分为左右两边 将这两个集合分别作为左边点和右边点连成二分图 然后递归每一个子区间 代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string>…

题目链接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5558 Problem Description Alice wants to send a classified message to Bob. She tries to encrypt the message with her original encryption method. The message is a string S, which consists of Nlowercase let…

地址:http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5558 题目: Alice's Classified Message Time Limit: 16000/8000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 789    Accepted Submission(s): 311 Problem Description A…

所谓的"分类特征",就是把特征分成 1. 旋转特征:用直线表示 2. 平移特征,用撕裂点和临界点表示 最大的创新点 应该就是下面的分组吧 匹配的时候,用RANSAC 或者动态规划,使匹配最大化 先平均一下旋转的角度,作为旋转量, 应用这个旋转量 平移量简单一减 就出来了. 把这个东西和plicp结合一下,作为plicp 的初始值....…

当初合肥区域赛的题(现场赛改了数据范围就暴力过了),可惜当初后缀数组算法的名字都没听过,现在重做下. i从1到n - 1,每次枚举rank[i]附近的排名,并记录当起点小于i时的LCP(rank[i], d)的最大值,或是在LCP不变时更新起点. #include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cstdlib> using nam…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5558 对于每个后缀suffix(i),想要在前面i - 1个suffix中找到一个pos,使得LCP最大.这样做O(n^2) 考虑到对于每一个suffix(i),最长的LCP肯定在和他排名相近的地方取得. 按排名大小顺序枚举位置,按位置维护一个递增的单调栈,对于每一个进栈的元素,要算一算栈内元素和他的LCP最大是多少. 如果不需要输出最小的下标,最大的直接是LCP(suffix(st[top]),  suff…

题意:给定一个长度为n的下标从0开始的小写字母字符串,每次对于当前的i寻找一个j使得后缀i与后缀j的lcp最大,(j<i)若lcp相同则取较小的 若lcp为0则输出0与当前字符,i自增1,否则输出lcp的值与j,i自增lcp的值,以上过程重复直到i>=n 要求模拟这个过程 n<=1e5,sigma n<=2e6 思路:显然后缀的lcp要用到后缀数组 考虑对于每一个i都直接枚举j不可做,对于rank而言可以预处理出每一段连续的height大于0的起始位置和结束位置,在段中往左右两侧暴…

All LeetCode Questions List 题目汇总 Sorted by frequency of problems that appear in real interviews. Last updated: October 2, 2017Google (214)534 Design TinyURL388 Longest Absolute File Path683 K Empty Slots340 Longest Substring with At Most K Distinct C…

题意: 给定一个长度不超过 10W 的只包含小写字母的字符串,从下标 0 到 n−1.从下标 0 开始操作, 每次对于下标 pos查找下标 pos 开始的子串中最长的在其他地方出现过的长度,其他出现的位置要求起点在位置 pos 之前,然后 pos 移动到这个长度之后继续操作:如果没有这样的最长串儿就直接 pos++,继续操作,直到 pos=n 结束. 对于上述两种操作,前者输出最大长度 K 以及这种串儿最左边出现的位置:后者输出 −1 和 s[pos] 的 ASCII码值. 精炼一下题意:就是求…

题意 大概就是给你一个串,对于每个\(i\),在\([1,i-1]\)中找到一个\(j\),使得\(lcp(i,j)\)最长,若有多个最大\(j\)选最小,求\(j\)和这个\(lcp\)长度 思路 首先我们需要知道对于每个\(i\),能与下标小于\(i\)开头的前缀构成的最大\(lcp\)是多少 这个可以在最外层枚举\(i\)的过程中维护一个\(set\),这样在插入当前的\(rk[i]\)的时候能\(O(logn)\)得到这个最长的\(lcp\) 然后根据这个值二分出\(rk[i]\)向左右…

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

2016-12-17  21:10:28 吉祥物:Duke(公爵)    Logo:咖啡(爪哇岛盛产咖啡)  An overview of the software development process.          <编程语言吉祥物之Duke>:http://www.cnblogs.com/turingbooks/p/3585919.html <Java Tutorials Learning Paths>:http://docs.oracle.com/javase/tut…

"Life is short, you need Python!" Python (British pronunciation:/ˈpaɪθən/ American pronunciation:/ˈpaɪθɑːn/)), is an object-oriented computer programming language, literal translation, with nearly 20 years of development history. It contains a s…

It shows how to use RBFSampler and Nystroem to approximate the feature map of an RBF kernel for classification with an SVM on the digits dataset. Results using a linear SVM in the original space, a linear SVM using the approximate mappings and using…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

Source: https://www.medicine.mcgill.ca/physio/vlab/biomed_signals/eeg_n.htm The electroencephalogram (EEG) is a recording of the electrical activity of the brain from the scalp. The recorded waveforms reflect the cortical electrical activity. Signal…

机器学习可分为监督学习和无监督学习.有监督学习就是有具体的分类信息,比如用来判定输入的是输入[a,b,c]中的一类:无监督学习就是不清楚最后的分类情况,也不会给目标值. K-近邻算法属于一种监督学习分类算法,该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 需要进行分类,分类的依据是什么呢,每个物体都有它的特征点,这个就是分类的依据,特征点可以是很多,越多分类就越精确. 机器学习就是从样本中学习分类的方式,那么就需…

原文:written by Sebastian Raschka on March 14, 2015 中文版译文:伯乐在线 - atmanic 翻译,toolate 校稿 This article offers a brief glimpse of the history and basic concepts of machine learning. We will take a look at the first algorithmically described neural network…

http://blog.csdn.net/ldghd/article/details/9632455 *****************************      一      ************************** AssetBundle incompatibility 1   I just started receiving the following error: The asset bundle 'http://***.unity3d' couldn't be lo…

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到.朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的 cr…

From page 475 of the Alfresco Developer Guide- Category searches use the PATH field, but you construct a path using the classification hierarchy. Suppose that sample-a.pdf is classified under "Languages/German", and sample-b.pdf is classified un…

conscious[英][ˈkɒnʃəs][美][ˈkɑnʃəs]consensus[英][kənˈsensəs][美][kənˈsɛnsəs] scious sensuswaterflood; deluge; flood; flowage; Niagara; spill[英][spɪl][美][spɪl]spell[英][spel][美][spɛl] city urban emperemperortemper irritant Some had begun to build adjacent…

1. ensemble learning 集成学习 集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,如下图: 集成学习通过将多个学习学习器进行结合,常可以获得比单一学习器更优秀的泛化性能 从理论上来说,使用"弱学习器"集成足以获得好的性能,当实践中出于种种考虑,人们往往会使用比较强的学习器. 以下面为例,集成学习的结构通过投票法Voting(少数服从多数)产生: 由上面可以看出:个体学习器应该"好而不同",即个体学习器要有一定的"准确性",并且…

$k$-近邻算法(kNN)的工作原理:存在一个训练样本集,样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对于关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是$k$-近邻算法中$k$的出处,通常$k$是不大于20的整数.最后,选择$k$个最相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 1.  Putting the…

转自: Linux Core Power Management User's Guide (v3.14) http://processors.wiki.ti.com/index.php/Linux_Core_Power_Management_User's_Guide_(v3.14)?keyMatch=Linux%20Core%20Power&tisearch=Search-EN Linux Core Power Management User's Guide (v4.1) http://proc…

Oppia is built with Google App Engine. Its backend is written in Python, and its frontend is written using AngularJS. Oppia是基于Google App Engine开发建设的.它的后台是用Python编写,前端是用AngularJS编写. The core核心 Most of Oppia's functionality is in the core/ directory, w…

Chapter 10 Image Segmentation 图像分割 10.2.7 Edge Linking and Boundary Detection 边缘连接和边界检测 Global processing using the Hough transform 使用霍夫变换的全局处理 一种检测像素集是否位于指定形状的曲线上的方法,一旦检测到,这些曲线就会形成边缘或感兴趣的区域边界. 霍夫变换:考虑 \(xy\) 平面上的一个点 \((x_i,y_i)\) 和形式为 \(y_i = ax_i +…

In computer vision, rigid motion segmentation is the process of separating regions, features, or trajectories from a video sequence into coherent subsets of space and time. These subsets correspond to independent rigidly moving objects in the scene.…

生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli…

Knowledge Discovery in Databases (KDD) is an active and important research area with the promise for a high payoff in many business and scientific applications. One of the main tasks in KDD is classification. A particular efficient method for classif…