DL本质上就是多层的Logistics Regression with different activation function and nicely designed back propagation 那个project适合初级 可以做复现. 接下来要学normalization和regularization这些之前已经学过的部分 但应该会讲的更仔细一些 DSSC要结作业了 python也是 希望开学以后也能维持这种专注力.…

计蒜客 NOIP 提高组模拟竞赛第一试 补记 A. 广场车神 题目大意: 一个\(n\times m(n,m\le2000)\)的网格,初始时位于左下角的\((1,1)\)处,终点在右上角的\((n,m)\).每次移动可以选择移动到自己右上方的某一方格,且横坐标和纵坐标的变化都不能超过\(k(k\le2000)\).求一共有多少种移动方案? 思路: \(f[i][j]\)表示走到\((i,j)\)的方案数,一边DP一边维护二维前缀和即可. 时间复杂度\(\mathcal O(nm)\). 源代码…

NOI.AC NOIP模拟赛 第二场 补记 palindrome 题目大意: 同[CEOI2017]Palindromic Partitions string 同[TC11326]ImpossibleGame…

NOI.AC NOIP模拟赛 第一场 补记 candy 题目大意: 有两个超市,每个超市有\(n(n\le10^5)\)个糖,每个糖\(W\)元.每颗糖有一个愉悦度,其中,第一家商店中的第\(i\)颗糖果的愉悦度为\(A_i\),而第二家商店中的第\(i\)颗糖果的愉悦度为\(B_i\). 在每家商店买的糖果会被打包到一个袋子中(可以在一家商店什么都不买,此时认为这家商店的袋子为空).因为这两个袋子外观是一样的,所以会从两个袋子中随机选择一个,然后吃光里面的糖果.定义一种买糖果的方案的愉悦度为:…

NOI.AC NOIP模拟赛 第四场 补记 子图 题目大意: 一张\(n(n\le5\times10^5)\)个点,\(m(m\le5\times10^5)\)条边的无向图.删去第\(i\)条边需要\(w_i\)的代价.现在要通过删去一些边,使得剩下的满足对于这个图的任意一些点,这些点之间互联的边数小于这些点的总点数.求总代价最小值 思路: 不难发现答案为整张图代价和-最大生成森林代价和. 时间复杂度\(\mathcal O(m\alpha(n))\). 源代码: #include<cstdio…

NOI.AC NOIP模拟赛 第三场 补记 列队 题目大意: 给定一个\(n\times m(n,m\le1000)\)的矩阵,每个格子上有一个数\(w_{i,j}\).保证\(w_{i,j}\)互不相同.\(q(q\le5\times10^5)\)次询问,每次给出\(x,y\),询问有多少数满足在本行是第\(x\)大,在本列是第\(y\)大. 思路: 对每行.每列分别排序,求出每个数是本行.本列第几大.然后即可预处理答案. 时间复杂度\(\mathcal O(n^2\log n)\). 源代码…

常用工具汇总 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-memleak/ 常用的内存分析工具 http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Memory_management_software PurifyPlus http://www-03.ibm.com/software/products/us/en/ratpurlinux http://en.wikipedia.org/wiki/IBM_Rational_…

原来的地址 x64系统的判断和x64下文件和注册表访问的重定向(1) x64系统的判断和x64下文件和注册表访问的重定向(2) x64系统的判断和x64下文件和注册表访问的重定向(3) 之前在(3)里面讨论过%ProgramFiles%这个环境变量的指向问题,其实在x64环境下面还有两个环境变量可以使用:%ProgramFiles(x86)%和%ProgramW6432%,如果你的系统安装在C盘,那么对应关系是这样的(注32位系统只有%ProgramFiles%,这里不讨论): %Program…

在解析json数据的时候,在使用泛型对象的时候即: public class ResultMsgDto<E> implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 123L; private int resultCode; private E resultObject; private String resultMsg; // get set } 第一次在使用 ResultMsgDto<List<…

目录 1. Mini-batch gradient descent 1.1 算法原理 1.2 进一步理解Mini-batch gradient descent 1.3 TensorFlow中的梯度下降 2. Exponentially weighted averages 2.1 伦敦天气温度 2.2 进一步理解Exponentially weighted averages 2.3 偏差修正(bias correction) 3. Gradient descent with momentum(Mo…