题目连接:http://poj.org/problem?id=1860 Description Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that each point specializes in two particular currencies and performs exchange operations only with these currencies. There can b…

题意: 给出一张各种货币交换的网络,问在网络中交换原有的货币,问货币能否增值? 解析: 判断是否存在正环即可  用spfa  负环和正环的判定方法一样  如果一个点的进队次数超过n次 则存在环 代码如下: #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <queue> #include <cmath> #include <algorithm> #def…

之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 只看了分类部分: 统计类别总数,同时记录类别的标号,统计每个类的样本数目 将属于相同类的样本分组,连续存放 计算权重C 训练n(n-1)/…

之前学习了SVM的原理(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444249.html),以及SMO算法的理论基础(见http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6444516.html).最近又学习了SVM的实现:LibSVM(版本为3.22),在这里总结一下. 1. LibSVM整体框架 Training: parse_command_line 从命令行读入需要设置的参数,并初始化各参数 read_problem 读入训练数…

Til the Cows Come Home 最短路Dijkstra+bellman(普通+优化) 贝西在田里,想在农夫约翰叫醒她早上挤奶之前回到谷仓尽可能多地睡一觉.贝西需要她的美梦,所以她想尽快回来. 农场主约翰的田里有n(2<=n<=1000)个地标,唯一编号为1..n.地标1是谷仓:贝西整天站在其中的苹果树林是地标n.奶牛在田里行走时使用地标间不同长度的T(1<=t<=2000)双向牛道.贝西对自己的导航能力没有信心,所以一旦开始,她总是沿着一条从开始到结束的路线行进. 根…

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10947323/ LibLinear(SVM包)使用说明之(一)README zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本文主要是翻译liblinear-1.93版本的README文件.里面介绍了liblinear的详细使用方法.更多信息请参考: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ 在这里我用到的是L…

Currency Exchange Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 60000/30000K (Java/Other) Total Submission(s) : 4   Accepted Submission(s) : 2 Problem Description Several currency exchange points are working in our city. Let us suppose that…

这篇我们完成Storyboards的最后一个例子,之前的例子中没有view之间的切换,这篇加上这个功能,使Storyboards的功能完整呈现.在Storyboards中负责view切换的东西叫做“segue”,只需对它进行简单的设置即可,一切都是傻瓜式的,无需繁琐的代码.好了,开始我们的例子吧. 1)Create a Simple Storyboard创建一个project,左边选择Application,右边选择Empty Application template(我们这里不使用Single…

导读 本文为博文linux —— shell 编程(整体框架与基础笔记)的第4小点的拓展.(本文所有语句的测试均在 Ubuntu 16.04 LTS 上进行) 目录 基本文本处理 流编辑器sed awk模式扫描与处理语言 1.基本文本处理 sort :用于排序,常用参数 -t 指定一行的分隔符 -k 指定具体排序的规则 -d 按字典序排列  -f 忽略大小写  -u (unique)丢弃相同指定字段的记录 unique:报告或删除文件中重复的行. -c 在输出行前加上出现的次数    -d  (…

转自:http://wqtn22.iteye.com/blog/1820587 转载请注明出处 注意,这里只是给出一个总结,具体性能需要根据实际环境和需要来确定 霸爷指出,新的erlang虚拟机有很多调优启动参数,今后现在这个方面深挖一下. 1. 进程标志设置: 消息和binary内存:erlang:process_flag(min_bin_vheap_size, 1024*1024),减少大量消息到达或处理过程中产生大量binary时的gc次数 堆内存:erlang:process_flag(…

UNIX 的特点: Everything (including hardware) is a file.所有的事物(甚至硬件本身)都是一个的文件. Configuration data stored in text.以文本形式储存配置数据. Small, single-purpose program.程序尽量朝向小而单一的目标设计. Avoid captive user interfaces.避免过于复杂花哨的界面. Ability to chain program together to pe…

UNIX 的特点: Everything (including hardware) is a file.所有的事物(甚至硬件本身)都是一个的文件. Configuration data stored in text.以文本形式储存配置数据. Small, single-purpose program.程序尽量朝向小而单一的目标设计. Avoid captive user interfaces.避免过于复杂花哨的界面. Ability to chain program together to pe…

转载请注明出处:優YoU http://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6642573 部分解题报告添加新内容,除了原有的"大致题意"和"解题思路"外, 新增"Source修正",因为原Source较模糊,这是为了帮助某些狂WA的同学找到测试数据库,但是我不希望大家利用测试数据打表刷题 ­­ ­ 推荐文:1.一位ACMer过来人的心得 2. POJ测试数据合集 OJ上的一些水题(可用来练手和增…

前言 之前 GeoTrellis 为方便用户将数据(GeoTiff 等遥感影像)导入到 backend (包含 Accumulo.File.Hadoop 等格式)中,编写了一个 ETL 类,该类的输入为用户配置好的 json 文件,其中包含数据源.数据类型.投影.瓦片类型.处理方式等等处理过程中需要用到的信息. 从 2.0 版开始,GeoTrellis 加入了流水线(pipeline)功能,用户可以使用 json 或者 AST 将数据的处理过程配置成处理的流水线过程,这样只需要执行此流水线,系统…

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

一些RL的文献(及笔记) copy from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25770890  Introductions Introduction to reinforcement learningIndex of /rowan/files/rl ICML Tutorials:http://icml.cc/2016/tutorials/deep_rl_tutorial.pdf NIPS Tutorials:CS 294 Deep Reinforcement Lea…

1125 Chain the Ropes (25 分) Given some segments of rope, you are supposed to chain them into one rope. Each time you may only fold two segments into loops and chain them into one piece, as shown by the figure. The resulting chain will be treated as a…

Spark算子总结(带案例) spark算子大致上可分三大类算子: 1.Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据. 2.Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据. 3.Action算子,这类算子会触发SparkContext提交作业. 一.Value型Transformation算子 1)map val a = sc.parallel…

1.熟悉项目开发流程 需求分析——>脚手架工具——>数据mock——>架构设计——>代码编写——>自测——>编译打包. 2.熟悉代码规范 从架构设计.组件抽象.模块拆分,到代码风格统一.CSS代码规范和JavaScript变量命名规范,以标准写代码,开发出扩展性.通用性强的优质代码. 3.掌握Vue.js在实战中应用 4.学会使用Vue.js完整地开发移动端App 5.学会工程化开发.组件化开发和模块化开发的方式 6.酷炫的交互设计 所用到的技术 后端:vue-reso…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(…

转载:from http://blog.csdn.net/qq_28236309/article/details/47818349 基础题:1000.1001.1004.1005.1008.1012.1013.1014.1017.1019.1021.1028.1029. 1032.1037.1040.1048.1056.1058.1061.1070.1076.1089.1090.1091.1092.1093. 1094.1095.1096.1097.1098.1106.1108.1157.116…

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201…

1.正环 用 SPFA不断的进行松弛操作,发现当前金额可以比本身大就更新,同时记录更新次数.如果更新次数超过n次,说明存在”正“环. 2.负环 这里先说明下负环.(求最短距离的时候) 在我们用SPFA求最短路径的时候,如果存在负环,在松弛操作的时候总会加入队列 因为最小距离会越来越小,同样这里如果经过一次次的转换,如果可以使本金增大,那么松弛操作也会无限进行下去,我们以n为界限,超过n就说明存在正环,也就说明可以使本金增大. 用spfa算法.经验证:当一个点重复进入队列n次以上,就存在负环. 题…

一.EDA(Exploratory Data Analysis) EDA:也就是探索性的分析数据 目的: 理解每个特征的意义: 知道哪些特征是有用的,这些特征哪些是直接可以用的,哪些需要经过变换才能用,为之后的特征工程做准备: 1)每个特征的意义.特征的类型: df.describe() df['Category'].unique() 2)看是否存在 missing value(特征数据是否缺失) df.loc[df.Dates.isnull(),'Dates'] 3)看每个特征下的数据分布,用…

图像分类   目标:已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像.   图像分类流程 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种.这个集合称为训练集. 学习:这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样.一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型. 评价:让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签,把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比,并以此来评价分类器的质量.   Nearest Neighbor分…

id=1716">[POJ 1716]Integer Intervals(差分约束系统) Integer Intervals Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 13425   Accepted: 5703 Description An integer interval [a,b], a < b, is a set of all consecutive integers beginning with…

项目目录: 模拟数据: utils / data.js function getSData() { var data = [ { "name": "热销榜", "type": -1, "foods": [ { "name": "皮蛋瘦肉粥", "price": 10, "oldPrice": "", "descript…

[POJ 1201] Intervals(差分约束系统) 11 1716的升级版 把原本固定的边权改为不固定. Intervals Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 23817   Accepted: 9023 Description You are given n closed, integer intervals [ai, bi] and n integers c1, ..., cn. Write a p…

今日主要内容 模块初识 模块导入 模块路径 自定义模块 内置模块(标准库) time datetime random sys os funtools 一.模块初识 (一)什么是模块 其实我们创建的每一个py文件就是一个模块,模块是将不同功能的函数进行归类,划分,封装的集合体 模块分类: 内置模块(标准库) 第三方模块(第三方库) 自定义模块 模块的特点:拿来主义 开发效率高,没有必要了解其中原理 减少重复代码 分文件管理,有助于修改和维护 (二)模块导入 导入模块关键字:import 模块只有在…

在机器学习模型中,需要人工选择的参数称为超参数.比如随机森林中决策树的个数,人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数,正则项中常数大小等等,他们都需要事先指定.超参数选择不恰当,就会出现欠拟合或者过拟合的问题.而在选择超参数的时候,有两个途径,一个是凭经验微调,另一个就是选择不同大小的参数,带入模型中,挑选表现最好的参数. 微调的一种方法是手工调制超参数,直到找到一个好的超参数组合,这么做的话会非常冗长,你也可能没有时间探索多种组合,所以可以使用Scikit-Learn的GridSearch…