由于并不想写T1和T2的题解……所有只有T3的题解了. T3 由于内部题就只写题解了. 好吧,我是一点都不想写…… 说一下这zz题解哪里写错了吧…… ……不想写…… 就说一个吧…… $n-\frac{k-i}{2}$应该是$\frac{k-i}{2}$. 好累啊,完全不想写题解,有空再说吧. #include "bits/stdc++.h" using namespace std; ; double f[N][N],p[N][N],C[N][N],mi[N][N]; int n,num…

T1: 题目大意: 传送门 给一个长度为$n(n<=200)$的数列$h$,再给$m$个可以无限使用的操作,第$i$个操作为给长度为花费$c_i$的价值给长度为$l_i$的数列子序列+1或-1,求将数列变为不下降数列的最小花费. 题解: 第一部分(上下界最小费用可行流): 设$h_0=-inf,h_{n+1}=inf$,令$a$为$h$的差分数组,即$a_i=h_{i}-h_{i-1}$.考虑当对于区间$[l,r]$操作时(比如+1),相当于$a_{r+1}$减少1,$a_{l}$增加1.若将$…

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html 上述主要介绍的是从自己的原始图片转为lmdb数据,再到训练.测试的整个流程(另外可参考薛开宇的笔记). 用的是自带的caffenet(看了下结构,典型的CNN),因为没有GPU,整个过程实在是太慢了,因此我将其改为二分类,只留3,4两类训练测试 训练时两类各80张,共160张:测试时两类各20张,共40张. 首先看下solver.prototxt配置文件中各参数的含义 net: "examples…

1.模型就用程序自带的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件,复制到myfile文件夹内 2. 修改solver.prototxt(用notepad) net: "examples/myfile/train_val.prototxt"    #test_iter: 2test_interval: 50base_lr: 0.001lr_policy: "step"gamma: 0.1…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

微信小程序专项测试 by 云层 原文地址: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NDIzNTIzNA==&mid=2654370226&idx=1&sn=38885f86e5d346f8c636d04ba82c3e68 微信小程序到底是怎么做出来的?如何对微信小程序进行测试呢?云层第一时间带大家全面揭秘! 原文内容本来是有个视频的...可是这里没法播放,有兴趣的直接点击原文地址看吧!!   知道了实现方法后,那么该如何进行测试呢?其实在9月份云层…

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo…

秉着个人意愿打算把python+rf接口自动进行彻底结束再做些其它方面的输出~但事与愿违,但领导目前注重先把专项测试方面完成,借此,先暂停python+rf(主要是与Jenkins集成+导入DB+微信告警)接口自动化,且目前个人觉得前面讲解的python+rf可以说基本完成了接口自动化测试前期和后续的核心工作了,转而介绍下app专项测试方面的指标检查~ 介绍app专项自动化具体实现前,先谈一下我的思路(如下图),若有不妥,欢迎斧正~ 步骤一:循环执行&指标获取,准确点来说是实现循环启动某个页面(…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个数据比较小,我的电脑没有GPU,还能吃得消.关于fashion-mnist数据,可以百度,也可以 点此 了解一下,数据就像这个样子: 下载地址:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 但是下载下来是一种二进制文件,并不是图片,因此我先转换成了…

移动App测试实战—专项测试 转自:http://www.51testing.com/html/58/n-3713758.html 我们在进行了手工的功能测试之后,也开发了一些自动化测试用例,并且做了性能测试之后,测试工作看似比较完整了.但是当我们的App在大量的用户那里被安装和使用的时候,还是会有很多我们之前没有预料的问题被反馈回来,比如: · Crash的问题 · 设备兼容性的问题 · 流量使用过多的问题 · App导致用户手机电量消耗过快的问题 · 在不同的网络情况下不稳定,比如卡死和白屏…

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets 测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集. 1- 拆分数据 可将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集. 训练集 - 用于训练模型的子集. 测试集 - 用于测试训练后模型的子集. 训练集的规模越大,模型的学习效果越好.测试集规模越大,对于评估指标的信心越充足,置信区间就越窄.在创建一个能够很好地泛化到新数据模型的过程中…

专项测试包含很多东西,安装.升级.卸载.性能.安全.网络.随机等等,这些都属于专项测试 一个app的正常到用户手里使用,功能是最基础的测试,专项测试测试主要的. 下面介绍一些常用的专项测试: 1.多任务状态下频繁切换app 2.电量低的时候使用app 3.在使用app时强制更新 4.不同网络状态下打开/使用APP情况,包括切换网络和无网络 5.使用app时特殊情况,如来电话.闹铃.短信息等 6.使用app某模块返回或者进入其他模块时迅速切换应用或者切其他模块 7.安装测试,包括断网安装.弱网安装…

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有…

   我们在进行了手工的功能测试之后,也开发了一些自动化测试用例,并且做了性能测试之后,测试工作看似比较完整了.但是当我们的App在大量的用户那里被安装和使用的时候,还是会有很多我们之前没有预料的问题被反馈回来,比如: · Crash的问题 · 设备兼容性的问题 · 流量使用过多的问题 · App导致用户手机电量消耗过快的问题 · 在不同的网络情况下不稳定,比如卡死和白屏的问题 这些问题都是上面的测试方法难以找出的,所以这里引入了一个专项的测试方法,包括:兼容性测试.流量测试.电量测试.弱网络测…

    学习caffe第一天,用SSD上上手. 我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe    一.运行SSD示例代码    1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码,是一个caffe文件夹    2.参考已经配好的caffe目录下的makefile.config修改￥caffe_root下的makefile.config.    3.在$caffe_root下打开命令行终端,输入以下命令 make…

物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 1. 安装 caffe_SSD: git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 2. 编译该 caffe 文件,在主目录下: # Modify Makefile.config accordi…

1.数据.mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb数据 2.路径. (1)修改lenet_train_test.prototxt文件,训练和测试两处 source: "....省略/examples/mnist/mnist-train-leveldb" //写上你的绝对路径 backend: LEVELDB //格式改成LEVELDB (2)修改lenet_solver.prototxt文件: net: "....省略/examples/mnist/l…

from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_classification import numpy as np X,y = make_classification() def plot_validation_curve(estimator,X,y,param_name="gamma", param_range=np.logspace(-6,-1,5),cv=5,scoring="accuracy&…

使用numpy切分训练集和测试集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 序言 在机器学习的任务中,时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集.此处我们使用numpy完成这个任务. iris数据集中有150条数据,我们将120条数据整合为训练集,将30条数据整合为测试集. iris.csv下载 程序 import csv import os import numpy as np '''将iris.csv中的数据分成train_iris和test_iris两个csv文件,其中t…

TensorFlow之单层(全连接层)实现手写数字识别训练及测试实例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('is_train',1,'指定程序是预测还是训练') def full_connected(): # 获取真实的数据 mnist = input_da…

承接上一节,神经网络需要训练,那么训练集来自哪?测试的数据又来自哪? <python神经网络编程>一书给出了训练集,识别图片中的数字.测试集的链接如下: https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv 为了方便,这只是一个小的测试集,才10个. 训练集链接:https://raw.githubuse…

首先总结前一节的内容. 简单的讲,就是训练并测试了快速解决方案. 转换数据格式: convert_cifar_data.exe data/cifar10 examples/cifar10 lmdb 计算平均值 compute_image_mean.exe -backend=lmdb examples/cifar10/cifar10_train_lmdb examples/cifar10/mean.binaryproto 训练网络--快速解决方案 caffe train --solver=exam…

Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片   学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了goo…

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr…

本节为大家讲述app的专项测试——客户端性能测试.这个我也做了蛮久的了.在这里修改了一下本篇随笔. 首先我们了解一下什么是客户端的性能测试.性能测试相比大家都已经耳熟能详了,这个app的客户端性能测试估计还是有部分同学不甚了解. 客户端性能测试,主要就是针对app在设备上运行时的内存.CPU.GPU.流量.耗电等进行一系列的测试.主要目的就是为了提升产品的竞争力,同时也可以检测出app的内存泄漏.优化点等问题.当然了,这只是我的个人理解了. 确定测试的介入时机,这个我一般是在上线验收测试之前进行…

来自链接:https://blog.csdn.net/zahuopuboss/article/details/54948181 1.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_te…

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的…