题目大意, 给定一个有n个点的环,n不超过10,每个点上有一个权重 起始时权重将会给出,然后有2种操作 第一种操作是,选择一个位置i,获得权重w = a[i],把a[i]变成0,然后接下来在环上顺着走,每个数都加1,直到w为0 第二种操作是,选择一个位置i,在换上倒着走,每个数都减去1,然后收集这个权重w,直到遇见0,然后把w填到0里 求一种方案,使得从起始的权重到达终止的权重 不难发现,这两种操作互为逆操作 所以只用第一种操作 先把起始权重全部集中到a[0] 终止权重也全部集中到a[0] 然后…

题目大意: 给出n+1堆石子,前n堆石子的数量是a[i],最后一堆只有1个石子,但是具有魔力 拿走该石子的一方可以选择接下来是进行普通的Nim游戏还是anti-nim游戏 问是先手必胜还是必败 首先拿全是1的情况熟悉一下规则 如果全是1,那么无论有几堆,先手都是必胜的 因为如果有奇数个1,那么Alice直接拿掉魔力石子,然后选择不改变游戏,那么他还是赢的 如果有偶数个1,那么Alice直接拿掉魔力式子,然后选择改变游戏,于是他还是赢的. 然后回忆一下anti-nim的先手必胜条件(这里的SG不考…

1. Adam 学习率0.00035真香: 2. SGD + Momentum 学习率应当找到合适区间,一般远大于Adam (取1,2,5,10这类数据): 3. 提前终止,防止过拟合; 4. Ensemble可以显著提高模型性能,对两个模型而言,适当增加性能较好的模型权重可能会取得更好的结果: 5. 随机擦除 https://www.ctolib.com/albumentations-team-albumentations.html#articleHeader7 : class albumen…

题目大意:给出一个黑白图,你可以选定一个俄罗斯方块的区域,黑白翻转,问能否变成白图 比较trick的题目, 首先可以想到,奇数个1肯定是无解的,所以考虑偶数个1 可以先讨论n是2的情况 当n为2时,其实除了m也等于2时需要特判外,都是可行的(因为你可以不断地往右侧推进,最后变成4个1) 所以n为偶数也是可行的 n为奇数时,可以把奇数行的1变到偶数行,所以也是可行的 最后就讨论n是1的情况,这个贪心往右侧走即可 (以及掌握了读入的优化技巧) #include <iostream> #includ…

https://blog.csdn.net/h4565445654/article/details/70477979…

.t1 { background-color: #ff8080; width: 1100px; height: 40px } 一.DOM树的基本结构 DOM节点分为三大类:元素节点(标签节点),属性节点,文本节点. 属性节点和文本节点都属于元素节点的子节点,因此操作时,需要选中元素节点,在修改属性和文本. (一).查看元素节点. 1.使用getElement系列方法: var li=document.getElementById("first"); var lis1=document.…

目录 游戏AI是什么? 游戏AI和理论AI 智能的假象 (更新)游戏AI和机器学习 介绍一些游戏AI 4X游戏AI <求生之路>系列 角色扮演/沙盒游戏中的NPC 游戏AI 需要学些什么? 自治智能体 群体智能 感知 状态机(重要) 行为树(重要) 寻路/搜索/规划(重要) 黑板 模糊逻辑(不常用) 杂项技巧 脚本驱动(重要) 机器学习(有潜力) 游戏AI 基本设计 感知 决策 行为 小结 参考 游戏AI是什么? 游戏AI和理论AI 但是值得注意的是,但是游戏AI与理论研究的AI那些有所不同.…

Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果.它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行.Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样.Colaboratory 可免费使用.本文介绍如何使用 Google CoLaboratory 训练神经网络. 工具链接:https:/…

一.SVM SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机.支持向量机是我们用于分类的一种算法. 1 示例: 先用一个例子,来了解一下SVM 桌子上放了两种颜色的球,用一根棍分开它们,要求:尽量在放更多球之后,仍然适用. 我们可以这样放: 又在桌上放了更多的球,似乎有一个球站错了阵营.显然,我们需要对棍做出调整. SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在棍的两边有尽可能大的间隙.这个间隙就是球到棍的距离. 现在好了,即使放了更多的球,棍仍然是一个好的分界线.…

摘要:常规的神经网络权重是一个确定的值,贝叶斯神经网络(BNN)中,将权重视为一个概率分布.BNN的优化常常依赖于重参数技巧(reparameterization trick),本文对该优化方法进行概要介绍. 论文地址:http://proceedings.mlr.press/v37/blundell15.pdf 网络权重的点估计 常规神经网络可以基于MLE或MAP对权重作点估计. 基于MLE(maximum likelihood estimation): 基于MAP(maximum a pos…