http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3842 (题目链接) 题意 一个公司使用一个厂房$D$天,希望获利最大.有$n$台机器,每一台可以在第$D_i$天购买,需要支付$P_i$,购买那天以后每一天可以获得$G_i$的收益,将它卖出可以获得$R_i$的收益,问到第$D+1$天的最大收益. Solution 直接对天数不好dp,因为$D_i$可能会有重复,我们对机器进行dp.将时间离散化后,给机器按照$D_i$并从小到大排好序后,$f[i]$表示第$i…

目录 List Description Input Output Sample Input Sample Output HINT Solution Code Position: http://poj.org/problem?id=1325 List Description 我们知道机器调度是计算机科学中一个非常经典的问题.调度问题有很多种,具体条件不同,问题就不同.现在我们要处理的是两个机器的调度问题. 有两个机器A和B.机器A有n种工作模式,我们称之为mode_0,mode_l,--,mode…

题目大意:给定 N 个任务和两台机器,每个任务可以在任意一台机器上执行,每台机器有 N 个启动状态,不同任务需要机器在不同的状态下执行,求执行所有任务需要多少个不同的状态. 题解:由于一个任务一定要被两台机器中的一台执行,可以将任务看作边,连接两台机器的对应启动状态.所要求的是这个二分图的最大独立集,因此,只需求出其最大匹匹数即可. 代码如下 #include <bits/stdc++.h> #define fi first #define se second #define pb push_…

Reference: 决策树方法-对买电脑进行分类预测 Reference: 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用 Reference: python 内建函数 str() 和 repr() 的区别 Reference: Python repr() 函数…

传送门 题意: 从\(n\)个人中选\(r\)个出来,但每两个人的标号不能少于\(k\). 再将\(r\)个人分为不超过\(m\)个集合. 问有多少种方案. 思路: 直接\(dp\)预处理出从\(n\)个人选\(r\)个的方案,第二类斯特拉数处理分组的情况即可. /* * Author: heyuhhh * Created Time: 2019/12/10 19:14:48 * dp预处理+第二类斯特林数 */ #include <iostream> #include <algorith…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分 分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素…

1.0.0 Summary Tittle:[UML]-NO.43.EBook.1.UML.1.003-[UML 大战需求分析]- 状态机图(State Machine Diagram) Style:DesignPattern Series:DesignPattern Since:2017-11-08 End:.... Total Hours:... Degree Of Diffculty:2 Degree Of Mastery:2 Practical Level:2 Desired Goal:2…

[翻译]What is State Machine Diagram(什么是状态机图)? 写在前面 在上一篇学习类图的时候将这个网站上的类图的一篇文章翻译了出来,感觉受益良多,今天来学习UML状态机图,在网站找了很多的博客,但是都有些雷同的现象,所以又计划从该网站上学习UML状态机图,翻译出来以供大家参考.下面是原文链接: https://www.visual-paradigm.com/guide/uml-unified-modeling-language/what-is-state-machin…

[1] 诊断的作用 [2]过拟合 [3] [4] 高偏差bias,欠拟合underfitting 高方差variance,过拟合overfitting [5]参数λ Answer:  λ太大,则参数都被惩罚,导致欠拟合,两个J都大.  λ太小,则欠拟合,Jtrain 小,Jcv大. [6] Answer:过拟合的时候,增加训练集有用. [7] Answer:过拟合,增加 hidden 层数无用. -------------------------------------- 下面是Lecture…