L2-024. 部落 - 相关文章

【L2-024. 部落】的更多相关文章

CCCC L2 部落 L3社交集群

https://www.patest.cn/contests/gplt/L2-024 题解:部落是并查集模板题. 社交集群用并查集暴力有23分坑:写了半天,发现自己并查集没怎么学明白,现在才搞懂: find :return f[x]=find(f[x]); 询问:if(find(x)==find(y)) 合并:xx=find(x),yy=find(y);f[xx]=yy; #include<iostream> #include<algorithm> #include<std…

配置 L2 Population - 每天5分钟玩转 OpenStack（114）

前面我们学习了L2 Population 的原理,今天讨论如何在 Neutron 中配置和启用此特性. 目前 L2 Population 支持 VXLAN with Linux bridge 和 VXLAN/GRE with OVS. 可以通过以下配置启用 L2 Population. 在 /etc/neutron/plugins/ml2/ml2_conf.ini 设置 l2population mechanism driver. mechanism_drivers = linuxbridge,…

L2 Population 原理 - 每天5分钟玩转 OpenStack（113）

前面我们学习了 VXLAN,今天讨论跟 VXLAN 紧密相关的 L2 Population. L2 Population 是用来提高 VXLAN 网络 Scalability 的. 通常我们说某个系统的 Scalability 好,其意思是: 当系统的规模变大时,仍然能够高效地工作. L2 Population 到底解决了怎样的 Scalability 问题? 请看下图: 这是一个包含 5 个节点的 VXLAN 网络,每个节点上运行了若干 VM. 现在假设 Host 1 上的 VM A 想与 H…

Neutron 理解 (4): Neutron OVS OpenFlow 流表和 L2 Population [Netruon OVS OpenFlow tables + L2 Population]

学习 Neutron 系列文章: (1)Neutron 所实现的虚拟化网络 (2)Neutron OpenvSwitch + VLAN 虚拟网络 (3)Neutron OpenvSwitch + GRE/VxLAN 虚拟网络 (4)Neutron OVS OpenFlow 流表和 L2 Population (5)Neutron DHCP Agent (6)Neutron L3 Agent (7)Neutron LBaas (8)Neutron Security Group (9)Neutro…

【JSOI2010】Group 部落划分 BZOJ 1821

1821: [JSOI2010]Group 部落划分 Group Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 64 MB 聪聪研究发现,荒岛野人总是过着群居的生活,但是,并不是整个荒岛上的所有野人都属于同一个部落,野人们总是拉帮结派形成属于自己的部落,不同的部落之间则经常发生争斗.只是,这一切都成为谜团了——聪聪根本就不知道部落究竟是如何分布的. 不过好消息是,聪聪得到了一份荒岛的地图.地图上标注了N个野人居住的地点(可以看作是平面上的坐标).我们知道,同一个部…

【web前端学习部落22群】分享碰撞的小球开源小案例

对于课程中的疑问,大家可以加 web前端学习部落22群 120342833和其他老师还有众多的小伙伴们进行沟通交流哦,群里还有不少技术大拿.行业大牛可以一起探讨问题,我们也会安排专业的技术老师为大家答疑解惑呢! <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>碰撞的小球</title> <style type="text/cs…

web前端学习部落22群开源分享左边菜单导航

有大量web前端开发工具及学习资料,可以搜群[ web前端学习部落22群 ]进行下载,遇到学习问题也可以问群内专家以及课程老师哟 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>左边导航</title> <style> *{margin:0;padding:0;/*background: #8…

C++之路进阶——bzoj1821（部落划分）

F.A.Qs Home Discuss ProblemSet Status Ranklist Contest ModifyUser hyxzc Logout 捐赠本站 Notice:1:由于本OJ建立在Linux平台下,而许多题的数据在Windows下制作,请注意输入.输出语句及数据类型及范围,避免无谓的RE出现. 2:本站即将推出针对初学者的试题系统(与目前OJ是分开的,互不影响),内容覆盖从语法入门到NOI的所有知识点,网址是http://begin.lydsy.com/JudgeOnli…

paper 126：[转载] 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

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：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

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…