上次学习网络流还是大一的下学期,之后就被从图论分出来交给队友了 然而吉林一战,队友在深圳读研而不能来,于是需要自己学习一下,争取在比赛前看完网络流建模汇总和一些总结,升华一下. 同时记录一下自己做过的题目和想法,相互映照,得出结论 POJ1149 时间看来是很老的题,不过还没有见过,一开始想出来的办法是给人流量,让圈互相给max边,但是后来发现不对,因为如果先给圈边的话,人的次序就不会对ans造成影响,对于这类有时间限制的题,可以对一些被时间影响到的点进行“持久化”,第i+1个状态的流量由第i个…

吐槽 好吧这个是真的很妙qwq用来解方程组的网络流嗯不能更清真 正题 首先是大概描述 当一个方程组中所有的方程相加之后可以把所有的变量都消掉(也就是所有变量都出现一正一负可以抵消掉),我们会发现这个其实很像网络流中的流量平衡(正负一个看做流入一个看做流出).我们可以将每条式子都看做一个点,方程中的常数就是限制方程成立的容量,这样我们就可以跑最大流来求出这个方程组的解了(如果说有一些别的限制条件什么满足×××最小或者最大啊之类的那就跑费用流就好) 这听起来很玄妙 然而其实..拿一道题来说事会更加直…

第一章 你真的了解C#吗 1.什么是C#, 微软公司,面向对象,运行于.NET Framework之上, 2.C#能编写哪些应用程序, Windows应用桌面程序,Web应用程序,Web服务, 3.什么是.NET Framework, 全面的类库,内存管理,通用类型系统,开发结构和技术,语言互操作性, 4..NET Framework组成, 公共语言运行时(CLR)和类库(FCL), 5.什么是CLR, 可以将CLR看成一个在执行时管理代码的代理,它提供了内存管理,线程管理和异常处理等服务,而且…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…

网络流是什么?为什么网络流中需要存在缓存数据?为什么PF中要采用缓存网络数据的机制?带着这几个疑问,让我们好好详细的了解一下在网络数据交互中我们容易忽视以及薄弱的一块.该部分为PF现有的网络流模型,但是在这里只讲解最本质的概念,而没有详细说明代码,如果有兴趣的不妨先看了这部分再去看下代码,一切或许会豁然开朗. 网络流 如果你不知道计算机中流数据模型的定义,那么你就可以试想一下河流,有着固定起点和终点的河流.将流水从某一个地方送向另一个地方的通道,我们现实中一般叫做渠道,这种渠道在计算机之间就是网…

Today when taking a bath I got a good idea that it is an efficient and interesting way to learn a new programming language: (These days I learn Python from the Python manual and feel a little bored....) Learn programming by trying some little or larg…

做中学(Learning by Doing)之背单词-扇贝网推荐 看完杨贵福老师(博客,知乎专栏,豆瓣)的「继续背单词,8个月过去了」,我就有写这篇文章的冲动了,杨老师说: 有时候我会感觉非常后悔,如果当年更努力一些,早一些拥有现在的词汇量,应该可以看到多少错过的风景.人生苦短,早些开始,早些受益. 我现在所花费的200多天,是我的一些同学当年就已经花费过的--而且不会短很多.在2月初看到7月末的时候,我被这么多个月震惊了,那就是从寒假看到暑假了啊.如果我被那时的漫长天数吓住没有开始,此刻,也还…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容.我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好,那么它在实时数据上的表现怎么样呢?在实际生产中,我们经常需要即使处理收到的数据,比如实时机器学习模型的应用,自动异常的检测,实时追踪页面访问统计的应用等.Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题. 了解Spar…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

身边的小伙伴们都在愉快地刷网络流,我也来写一发模板好了. Network Flow - Maximum Flow Time Limit : 1 sec, Memory Limit : 65536 KB Japanese version is here Maximum Flow A flow network is a directed graph which has a  and a . In a flow network, each edge has a capacity . Each edge…

«问题描述:假设一个试题库中有n道试题.每道试题都标明了所属类别.同一道题可能有多个类别属性.现要从题库中抽取m 道题组成试卷.并要求试卷包含指定类型的试题.试设计一个满足要求的组卷算法.«编程任务:对于给定的组卷要求,计算满足要求的组卷方案.«数据输入:由文件testlib.in提供输入数据.文件第1行有2个正整数k和n (2 <=k<= 20, k<=n<= 1000)k 表示题库中试题类型总数,n 表示题库中试题总数.第2 行有k 个正整数,第i 个正整数表示要选出的类型i…

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…

1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下: 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利…

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. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

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 \(y^{(i)}\)…

在highcarts的官方网站上推荐了一本书,由于highchart在平时工作中会用到,所以我们尝试将其翻译成中文,仅作为学习highchart工具的一种方式,以方便日后查阅. 翻译图书作为学习笔记,再加上我们的慵懒和无知,难免存在错误,欢迎批评指正. 简介 Highcharts是一个javascript的画图工具,<Learning Highcharts>介绍了如何使用highcharts,包括: 如何一步步将数据转化为既专业又美观的条形图.柱状图和饼图的方法. 创建图表的实用技巧.包括手册…

最近在做一个分类的任务,输入为3通道车型图片,输出要求将这些图片对车型进行分类,最后分类类别总共是30个. 开始是试用了实验室师姐的方法采用了VGGNet的模型对车型进行分类,据之前得实验结果是训练后最高能达到92%的正确率,在采用了ImageNet训练过的DataLayer之后,可以达到97%的正确率,由于我没有进行长时间的运行测试,运行了十几个小时最高达到了92%的样子. 后来是尝试使用Deep Residual Learning的ImageNet(以后简称ResNet)的实现方法,十几个小…

//有流量上下界的网络流 //Time:47Ms Memory:1788K #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; #define MAXC 25 #define MAXN 250 #define MAXE 100000 #define INF 0x3f3f3f3f…

<Neural Network and Deep Learning>_chapter4: A visual proof that neural nets can compute any function文章总结(前三章翻译在百度云里) 链接:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>教程中的第四章主要是证明神经网络可以用…

[题目分析] 网络流好题! 从割的方面来考虑问题往往会得到简化. 当割掉i,j,k时,必定附近的要割在k-D到k+D上. 所以只需要建两条inf的边来强制,如果割不掉强制范围内的时候,原来的边一定会换到另外一个位置. 妙啊! http://blog.csdn.net/thy_asdf/article/details/50428973 ↑解释的图画的不错. [代码] #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath>…

= =我承认我写网络流写疯了 = =我承认前面几篇博文都是扯淡,我写的是垃圾dinic(根本不叫dinic) = =我承认这道题我调了半天 = =我承认我这道题一开始是T的,后来换上真正的dinic才过 = =我承认我还没理解dinic = =我承认我一直到处改最后才发现输入顺序错了 = =我承认我已经疯了 = =我承认我写我承认上瘾了 回正题:这道题建图比较基础(但终于不是板题了),对于每个任务和每一天都建一个点(感觉把任务拆成若干点还能写二分图匹配),然后限制流量,然后判断是否满了 #inc…

最后一次训练模板(比较熟练了) 接下来训练网络流的建图 #include <cstdio> #define INF 2147483647 int n,m,ans,x,y,z,M,h,t,T,tt;long long zl; ],l[],fir[],nex[],to[],wei[]; inline int min(int a,int b){if(a<b) return a;else return b;} inline void add(int x,int y,int z){to[++M]=…

第一部分 字典学习以及稀疏表示的概要 字典学习(Dictionary Learning)和稀疏表示(Sparse Representation)在学术界的正式称谓应该是稀疏字典学习(Sparse Dictionary Learning).该算法理论包含两个阶段:字典构建阶段(Dictionary Generate)和利用字典(稀疏的)表示样本阶段(Sparse coding with a precomputed dictionary).这两个阶段(如下图)的每个阶段都有许多不同算法可供选择,每种…