题目描述 描述 一个湖用 R x C (1 ≤ R ≤ 50; 1 ≤ C ≤ 50) 的网格表示.格点上的非负整数 D_rc (0 ≤ D_rc ≤ 1,000,000)表示该位置的深度.整数0表示该位置不是湖的一部分(有可能是湖岸,也有可能是湖中的小岛). 由于测量误差,所以只有当某个格点的深度值和与它相邻的8个方向(上.下.左.右.另外4个是对角方向)格点中至少1个的深度值相等时,该格点的深度值才算作有效. 写一个程序,找出湖的最大的深度. 输入 第1行:2个空格分开的整数R和C:R表示行…

https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit-learn grid search capability and give you a suite of examples that you can copy…

Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4   互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web).在这个背景下,Google.百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Gr…

关于多线程搜索,有很多方法来实现,很多文章推荐基于MTD(F)的方式.好处不言而喻,不过我的程序中采用的是基于PVS的多线程搜索.实现起来主要是这几个方面问题需要解决: 1.置换表的互斥访问. 2.局面的复制. 3.线程同步. 逐个说一下这几方面的实现: 1.置换表的互斥访问. 置换表的作用时保存和读取搜索过的局面.所以使用读写锁即可.代码非常简单,声明一个ReaderWriterLock,在保存置换表时使用写锁,读取时使用读锁. 2.局面复制. 完整的复制position类,方法有很多,我的代…

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                …

1. 极小极大搜索方法    一般应用在博弈搜索中,比如:围棋,五子棋,象棋等.结果有三种可能:胜利.失败和平局.暴力搜索,如果想通过暴力搜索,把最终的结果得到的话,搜索树的深度太大了,机器不能满足,一般都是规定一个搜索的深度,在这个深度范围内进行深度优先搜索.    假设:A和B对弈,轮到A走棋了,那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法,然后对于前面A的每一个走棋方法,遍历B的每一个走棋方法,然后接着遍历A的每一个走棋方法,如此下去,直到得到确定的结果或者达到了搜索深度的限制.当达到了搜索深度限…

这道题硬是让我用STL水过.......而且题解里说的什么双向宽搜,交替扩展............... 这道题反正,STL用就用吧,但是状态数可以卡到千亿级别,因为这个东西是阶乘扩展的,然后我们发现他的深度会极大地影响状态数,然而如果我们把深度缩小为0.5倍,那么他的状态数也就是百万级别的,所以我们可以多源搜索来进行深度优化. 由此可见多源搜索是一个方式,深度优化是一种十分有效的优化. #include <map> #include <cstdio> #include <…

转自:极小极大搜索方法.负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法 1. 极小极大搜索方法    一般应用在博弈搜索中,比如:围棋,五子棋,象棋等.结果有三种可能:胜利.失败和平局.暴力搜索,如果想通过暴力搜索,把最终的结果得到的话,搜索树的深度太大了,机器不能满足,一般都是规定一个搜索的深度,在这个深度范围内进行深度优先搜索. 假设:A和B对弈,轮到A走棋了,那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法,然后对于前面A的每一个走棋方法,遍历B的每一个走棋方法,然后接着遍历A的每 一个走棋方法,如此下去…

迭代加深搜索 自己看的时候第一遍更本就看不懂..是非常水,但智商捉急也是没有办法的事情. 好在有几个同学已经是做过了这道题而且对迭代加深搜索的思路有了一定的了解,所以在某些不理解的地方询问了一下他们的见解, 真的是非常有帮助.或许自己想要想非常久才干想明确,还会非常痛苦,略微问一下别人的想法,点上一个方向.剩下的自己就能想得明确了. 迭代加深. 把answer(须要的步数或其它)在主函数里面从零往上递加.此之谓 "层数",亦可谓之"深度".用书上的话就是: 从小到大…

ES6 数组克隆 let arr = [1,2,3,4,5]; let arr1 = [...a]; arr1 = ["a","b","c"]; arr;//[1,2,3,4,5] arr1;//["a","b","c"] 对象克隆 let obj = {name:"tony",age:18}; let obj1 = {...obj}; obj1.age = 16;…