A. 异形卵 Time Limit: 1000ms Memory Limit: 128000KB 64-bit integer IO format:      Java class name: Submit Status PID: 5287 我们探索宇宙,是想了解浩瀚星空的奥妙,但我们却很少意识到宇宙深处藏匿的危险,它们无时无刻不紧盯着我们的地球.如果外星人拜访我们,结果可能与哥伦布当年踏足美洲大陆不会有什么两样,这是历史,也是现实. 在ZDM-777星球上发现的休眠异形卵,其外表与常见的卵不同…

向别人学习一波,记点流水帐.17.5.29开坑. 5.29 早晨看了道据说是树状数组优化DP的题(hdu5542),然后脑补了一个复杂度500^3的meet in the middle.然后死T...弃疗. 上午考试有一道sb线段树和一道简单数位DP.还有一道是毕姥爷在WC讲的"超立方体".对着数据范围的表格写了半天部分分然后你告诉我测试数据和这个数据范围根本不一样? 并不会FWT,又因为不太想学新算法,就决定不改题了. 下午先把某个课件的坑填完了.然后在bzoj上乱逛. 决定写写SD…

前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法,但是,会发现,有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果.于是乎就有了集成学习(Ensemble Learning),通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务.这篇文章将介绍集成学习,以及其中的一种算法 AdaBoost. 集成学习 首先先来介绍下什么是集成学习: 构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,对"弱学习器" 尤为明显(三个臭皮匠,顶个诸葛亮) 也称为Multi-Classif…

    关于FFT,咱们都会迫不及待地 @  .....(大雾)(貌似被玩坏了...)    .....0.0学习FFT前先orz FFT君.         首先先是更详细的链接(手写版题解点赞0v0) FFT的资料    其实众所周知的最详细的算法解释在<算法导论>上...然后咱就是边看着那个边码理解的...    首先来看看多项式乘法和快速FFT的关系,然后咱们再来看能否聊到卷积什么的东西...    其实觉得还是去看算法导论最好.   [一.多项式及其表达方式.]      首先什么是…

第七部分 让 学习率 和 学习潜能 随时间的变化 光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习…

在这篇客座文章中,可口可乐公司的 Patrick Brandt 将向我们介绍他们如何使用 AI 和 TensorFlow 实现无缝式购买凭证. 可口可乐的核心忠诚度计划于 2006 年以 MyCokeRewards.com 形式启动."MCR.com"平台包含为每一瓶以 20 盎司规格销售的可口可乐.雪碧.芬达和动乐产品,以及可以在杂货店和其他零售商店购买的纸箱包装产品创建唯一的产品编码.用户可以在 MyCokeRewards.com 上输入这些产品编码来参加推广活动. 几年后的 20…

迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块.而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间. MobileNet V2是由谷歌在2018年初发布的一个视觉模型,在Keras中已经内置的并使用ImageNet完成了训练,可以直接拿来就用,这个我们在本系列第五篇中已经提过了.MobileNet V…

目录 1. 问题 2. 方法 3. 实验设计 3.1. 解决词典内部(一组已知)任务的能力 3.2. 解决新任务(少量标记数据)的能力 4. 讨论和启发 论文:Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning Zamir, Amir R., et al. "Taskonomy: Disentangling task transfer learning." Proceedings of the IEEE Conference on Compu…

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

转载: http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/48523267 CSDN-勿在浮沙筑高台 没有时间重新复制代码,只能一股脑的复制,所以代码效果不好...... 为了满足实时性的要求,前面文章中介绍过快速提取特征点算法Fast,以及特征描述子Brief.本篇文章介绍的ORB算法结合了Fast和Brief的速度优势,并做了改进,且ORB是免费. Ethan Rublee等人2011年在<ORB:An Efficient Alternat…