Description 小C最近在学习线性函数,线性函数可以表示为:f(x) = kx + b.现在小C面前有n个线性函数fi(x)=kix+bi ,他对这n个线性函数执行m次操作,每次可以: 1.M i K B 代表把第i个线性函数改为:fi(x)=kx+b . 2.Q l r x 返回fr(fr-1(...fl(x)))  mod  10^9+7 . Input 第一行两个整数n, m (1 <= n, m <= 200,000). 接下来n行,每行两个整数ki, bi. 接下来m行,每行…

[BZOJ4499]线性函数 Description 小C最近在学习线性函数,线性函数可以表示为:f(x) = kx + b.现在小C面前有n个线性函数fi(x)=kix+bi ,他对这n个线性函数执行m次操作,每次可以: 1.M i K B 代表把第i个线性函数改为:fi(x)=kx+b . 2.Q l r x 返回fr(fr-1(...fl(x)))  mod  10^9+7 . Input 第一行两个整数n, m (1 <= n, m <= 200,000). 接下来n行,每行两个整数k…

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框…

TensorFlow拟合线性函数 简单的TensorFlow图构造 以单个神经元为例 x_data数据为20个随机 [0, 1) 的32位浮点数按照 shape=[20] 组成的张量 y_data为 y = 3*x_data + 0.5 也为 shape=[20] 初始化此神经元的 weight 为 [-1, 1) 之间的一个随机32位浮点数 初始化此神经元的 bias 为 0 误差(Loss)选择为神经元输出结果与y_data的差平方平均值 Optimizer概览 Optimizer的选择一般…

4499: 线性函数 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 177  Solved: 127[Submit][Status][Discuss] Description 小C最近在学习线性函数,线性函数可以表示为:f(x) = kx + b.现在小C面前有n个线性函数fi(x)=kix+bi ,他对这n个线性函数执行m次操作,每次可以: 1.M i K B 代表把第i个线性函数改为:fi(x)=kx+b . 2.Q l r x 返回fr(f…

relu函数为分段线性函数,为什么会增加非线性元素 我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素,使其可以拟合任意的函数.那么relu在大于的时候就是线性函数,如果我们的输出值一直是在大于0的状态下,怎么可以拟合非线性函数呢? relu是非线性激活函数 题主的疑问在于,为什么relu这种"看似线性"(分段线性)的激活函数所形成的网络,居然能够增加非线性的表达能力. 1.首先什么是线性的网络,如果把线性网络看成一个大的矩阵M.那么输入样本A和B,则会经过同样的线性变换MA,MB…

题目链接 题意 灯有\(m\)个亮度等级,\(1,2,...,m\),有两种按钮: 每次将亮度等级\(+1\),如\(1\rightarrow 2,2\rightarrow 3,...,m-1\rightarrow m,m\rightarrow 1\) 初始时有一个设定值\(x\),按下该按钮能够从任意亮度等级到达\(x\) 现给定一个序列\(a[1..n]\)代表亮度从\(a_1\rightarrow a_2\rightarrow a_3\rightarrow ... \rightarrow…

原文:Matlab随笔之分段线性函数化为线性规划 eg: 10x,            0<=x<=500 c(x)=1000+8x,    500<=x<=1000 3000+6x,    1000<=x<=1500 解法一: 可引入0-1变量,令z1=1,z2=1,z3=1分别表示0<=x<=500,500<=x<=1000,1000<=x<=1500,则 500z2<=x1<=500z1, 500z3<=x2…

给不明白深度学习能干什么的同学,感受下深度学习的power import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy生成100个随机点 x_data=np.random.rand(100) y_data=x_data*0.1+0.2 #这里我们设定已知直线的k为0.1 b为0.2得到y_data #构造一个线性模型 b=tf.Variable(0.) k=tf.Variable(0.) y=k*x_data+b #二次代价函数(白话:两数之差平方后取…

题目描述 数据范围 解法 三分找出极值,两个二分找出极值的范围. 代码 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> #include<algorithm> #define ll long long using namespace std; const char* fin="linear.in"; const char* fou…

UI层复习笔记 在main文件中,UIApplicationMain函数一共做了三件事 根据第三个参数创建了一个应用程序对象 默认写nil,即创建的是UIApplication类型的对象,此对象看成是整个应用程序的一个抽象,负责存储应用程序的状态. 根据第四个参数创建了一个应用程序代理类对象 所谓代理,及帮助另一个对象做事情.上面第一步中创建的应用程序对象只负责存储应用程序的状态,但不提供响应,而是给代理发消息,由代理负责针对不同的状态提供响应.比如说:程序一启动,代理就要响应一下,说明弹出的第…

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖…

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别…

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

[TOC] 在CFD中计算颗粒对固体壁面的冲蚀往往采用冲蚀模型(Erosion Model). 1 冲蚀速率(Erosion Rate) 冲蚀速率定义为壁面材料在单位时间单位面积上损失的质量(单位:\(kg/(m^2 \cdot s)\)).通过计算每一个颗粒对壁面的累积损伤来计算冲蚀速率. \[ E_f =\frac {1}{A_f} \sum_{\pi(f)}\dot m_\pi e_r \] 式中: \(A_f\)为网格单元面积 \(\dot m_\pi\)为冲击壁面的颗粒质量流量 \(e…

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时…

逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数…

x=0:2*pi; y=sin(x); xx=0:0.5:2*pi; %interp1对sin函数进行分段线性插值,调用interp1的时候,默认的是分段线性插值 y1=interp1(x,y,xx); figure plot(x,y,'o',xx,y1,'r') title('分段线性插值') %临近插值 y2=interp1(x,y,xx,'nearest'); figure plot(x,y,'o',xx,y2,'r'); title('临近插值') %球面线性插值 y3=interp1(…

曲线拟合(转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e1548b80101c9iu.html) 补:拟合多项式输出为str 1.poly2str([p],'x') 2. fn=sprintf('%.16f%s%.16f%s%.16f%s%.16f',p(1),'*x^3+',p(2),'*x^2+',p(3),'*x+',p(4)); vpa(fn,精度) 补2:字符串拼接 1.STR=sprintf('%d%s.....',对应类型的值,对应类型的值); 2.str…

神经网络基本原理 一.神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation).若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子…

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可…

1.建立数组 2.创建散点图. 3.添加趋势线. 4.设立为线性函数,勾选显示公式.显示R^2值,R即为相关系数. 5. 备注:此外也可以使用=CORREL()函数对相关系数进行求值.其结果是一致的.…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

bzoj 500题纪念 总结一发题目吧,挑几道题整理一下,(方便拖板子) 1039:每条线段与前一条线段之间的长度的比例和夹角不会因平移.旋转.放缩而改变,所以将每条轨迹改为比例和夹角的序列,复制一份翻转后的序列,直接上AC自动机即可.注意特判 1125:hash+splay 1183:digit-product只可能是2,3,5,7的积,枚举digit-product进行dp即可 1301:每个点和每个边只能被删除一次,随便搞 1313:上下界最大流 1471:考虑容斥,枚举两条路径相交的位置…

Part 1: 前言: 最近看了一些关于短址(short URL)方面的一些博客,有些博客说到一些好的东西,但是,也不是很全,所以,这篇博客算是对其它博客的一个总结吧. 介绍: 短址,顾名思义,就是把长的 URL 转成短的 URL, 现在提供这种服务的有很多公司,我们以google家的 URL shortener 服务: http://goo.gl/ 为例. 首先我们到 http://goo.gl/,然后把本文博客的地址http://blog.csdn.net/beiyeqingteng 输入进…

目录 一.基本概念 二.无序表查找 三.有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四.线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排索引 五.二叉排序树 六. 平衡二叉树 七.多路查找树(B树) 7.1 2-3树 7.2 2-3-4树 7.3 B树 7.4 B+树 八.散列表(哈希表) 8.1 散列函数的构造方法 8.2 处理散列冲突 8.3 散列表查找实现 8.4 散列表查找性能分析 参考书目<大话数据结构> 一.基本…

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布…

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维…

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用…