Summer training round2 #5 (Training #21)】的更多相关文章

A:正着DFS一次处理出每个节点有多少个优先级比他低的(包括自己)作为值v[i] 求A B 再反着DFS求优先级比自己高的求C #include <bits/stdc++.h> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #define EPS 1.0e-9 #define PI acos(-1.0) #define INF 30000000 #define MOD 10000000…
A:签到题 B!:搜索+DP #include<bits/stdc++.h> #define mp make_pair #define pi pair<int,int> using namespace std; ]={-,,,}; ]={,,-,}; ][][],v[][],a[][],bx,by,ex,ey,n,m,l; pi q[]; ]; void bfs(int k) { ,r=; ; i<=n; i++) ; j<=m; j++) if (a[i][j]) {…
A:约瑟夫环 套公式 B:线性筛素数 C:投骰子 概率DP F:有权无向图的生成树(边最大值和最小值只差最小) 直接kruskal G:状压BFS或者双向BFS H:模拟题 I:几何题 J:高斯消元…
A:二分答案 如果中位数比目前的大就right=mid-1 else left=mid+1 C!:几何 G:优先队列贪心 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<LL, int> pii; ]; int main() { scanf("%d%d", &n, &k); ; i <= n; i++) { scanf(&quo…
A!:UESTC1752 B!:找区间内L到R之间内的数的个数  权值分块加莫队 C!:给你一个哈斯图 去掉其中的几条边 要求输出字典序最大的拓扑排序:线段树模拟拓扑排序 D!:要求你找到最短路树并输出 E:SG函数 F:求出偶数和奇数的个数套公式 G:要求你从两个set里找出符合要求两个数 找规律 I:找规律 用二进制模拟生成的规律 J:找规律 直接暴力模拟次数%周期后剩下的 K:区间DP/贪心 尽量把最小的给最大位 L:一棵树中各个节点被染上了c[i]颜色; 让你在一棵树中随便选一个节点作为…
Training: Encodings I (Training, Encoding) We intercepted this message from one challenger to another, maybe you can find out what they were talking about. To help you on your progress I coded a small java application, called JPK. Note: The message i…
A!:                    GTY系列题 B!:莫队加分块  GTY系列题 C!:线段树模拟拓扑排序(把普通的拓扑排序的栈操作改成线段树区间减一,查询区间最右侧的0的位置即可.注意一开始就删除的边,在区间减后要单点加回来 然后当前的点处理完后,要把其置成无穷大) #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; #define N 100010 ],d…
A:水 B:求两个三角形之间的位置关系:相交 相离 内含 ①用三个点是否在三角形内外判断    计算MA*MB.MB*MC.MC*MA的大小 若这三个值同号,那么在三角形的内部,异号在外部 #include<stdio.h> #include<math.h> #include<string.h> #include<iostream> #include<algorithm> #define INF 2139062143 #define inf -2…
A:贪心DFS 先从最远的搜起 如果一个点的value>=2 就ans++ D:并查集 E:大模拟 F:快速幂 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<LL, LL > pLL; , MOD2 = 1e9 + ; ], vis[], i, j, k; set<pLL> st; LL QuickPow(LL a, LL b, LL MOD) {…
A:签到题 C:模拟搜索题 #include <bits/stdc++.h> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include<queue> #define EPS 1.0e-9 #define PI acos(-1.0) #define INF 30000000 #define MOD 1000000007 #define mem(a,b) memset((…
In this little training challenge, you are going to learn about the Robots_exclusion_standard.The robots.txt file is used by web crawlers to check if they are allowed to crawl and index your website or only parts of it.Sometimes these files reveal th…
This is the most basic image stegano I can think of. 解题: 一张小图片,文本方式打开.…
Timing delays in a double data rate (DDR) dynamic random access memory (DRAM) controller (114, 116) are trained. A left edge of passing receive enable delay values is determined (530). A final value of a receive data strobe delay value and a final va…
var $ = go.GraphObject.make; // for conciseness in defining templates function buildAlarm(row,column,columnSpan=1){ var obj=$(go.Shape, "Rectangle", // define the node's outer shape {fill: "yellow", stroke: "black",alignment:…
前言: 本文主要是bengio的deep learning tutorial教程主页中最后一个sample:rnn-rbm in polyphonic music. 即用RNN-RBM来model复调音乐,训练过程中采用的是midi格式的音频文件,接着用建好的model来产生复调音乐.对音乐建模的难点在与每首乐曲中帧间是高度时间相关的(这样样本的维度会很高),用普通的网络模型是不能搞定的(普通设计网络模型没有考虑时间维度,图模型中的HMM有这方面的能力),这种情况下可以采用RNN来处理,这里的R…
Working with Docker Images ##orignal is always the best In the introduction we've discovered that Docker images are the basis of containers. In the previoussections we've used Docker images that already exist, for example the ubuntu image and thetrai…
spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…
============================================================================ MMI + SGMM2 Training & Decoding ============================================================================ steps/align_sgmm2.sh --nj 30 --cmd run.pl --mem 4G --transform-d…
接着扯YOLO v2 相比较于YOLO v1,作者在之前模型上,先修修补补了一番,提出了YOLO v2模型.并基于imagenet的分类数据集和coco的对象检测数据集,提出了wordnet模型,并成功的提出了YOLO9000模型.这里暂时只讲YOLO v2. 作者说yolo v1相比较其他基于区域的模型比如faster r-cnn还是有些不足的,比如更多定位错误,更低召回率,所以第二个版本开始主要解决这两个问题. 0 - 作者对yolo v1的补丁 1 - 在所有卷积层上用BN,并扔掉drop…
[Flume]使用 Flume 来传递web log 到 hdfs 的例子: 在 hdfs 上创建存储 log 的目录: $ hdfs dfs -mkdir -p /test001/weblogsflume 指定log 输入的目录:$ sudo mkdir -p /flume/weblogsmiddle 设定使得log 可以被任何用户访问:$ sudo chmod a+w -R /flume$ 设置配置文件内容: $ cat /mytraining/exercises/flume/spooldi…
catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…
https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…
FreeRTOS内核是高度可定制的,使用配置文件FreeRTOSConfig.h进行定制.每个FreeRTOS应用都必须包含这个头文件,用户根据实际应用来裁剪定制FreeRTOS内核.这个配置文件是针对用户程序的,而非内核,因此配置文件一般放在应用程序目录下,不要放在RTOS内核源码目录下. 在下载的FreeRTOS文件包中,每个演示例程都有一个FreeRTOSConfig.h文件.有些例程的配置文件是比较旧的版本,可能不会包含所有有效选项.如果没有在配置文件中指定某个选项,那么RTOS内核会使…
============================================================================ MonoPhone Training & Decoding ============================================================================ steps/train_mono.sh --nj 30 --cmd run.pl --mem 4G data/train data/…
Convolutional Neural Networks (CNNs) are responsible for the major breakthroughs in image recognition made in the past few years. In this chapter we will cover: Implementing a Simpler CNN Implementing an Advanced CNN Retraining Existing CNN models Ap…
Ahmet Taspinar Home About Contact Building Convolutional Neural Networks with Tensorflow Posted on augustus 15, 2017 adminPosted in convolutional neural networks, deep learning, tensorflow 1. Introduction In the past I have mostly written about ‘clas…
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am…
前言: 开始打CTF,掌握一些新的姿势与知识. 这里我选择的平台是Wechall.这里从简单到难 WP部分: Training: Get SourcedAnswer: 查看网页源代码 Training: Stegano IAnswer 这里有张图片,下载.用十六进制打开获得password Training: Crypto - Caesar IAnswer 题目提示凯撒密码加密.这里感谢一下群里某位师傅发的进制转换器.很好用 Training: WWW-Robots (HTTP, Trainin…
本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型. 首先,我们将比较下原Skip-gram算法和优化后的新Skip-gram算法情况.对比下S…
本文是 2014 年 12 月我在布拉格经济大学做的名为‘ Python 数据科学’讲座的笔记.欢迎通过 @RadimRehurek 进行提问和评论. 本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念.该笔记中用具体的代码来做演示,大家可以在自己的电脑上运行(需要安装 IPython,如下所示). 本次讲座的听众需要了解一些基础的编程(不一定是 Python),并拥有一点基本的数据挖掘背景.本次讲座不是机器学习专家的“高级演讲”. 这些代码实例创建了一个有效的.可执行的原型系统:一个使用“spam…