http://poj.org/problem?id=2724 (题目链接) 题意 Mike有一个机器可以帮助他清理奶酪,每个奶酪由一个n位二进制数表示,机器上一共有n个按钮,每个按钮有1,0,*,其中‘*’表示既可以是1也可以是0.每次操作都可以命令机器生成一个二进制数.因此机器可以表示出一个或两个二进制数,这样就可以清理奶酪了.现在问要清理m块n位的二进制奶酪需要操作多少次. Solution 如果两个奶酪只有一位不同,那么就可以通过一次操作将两个都消掉,这样的奶酪当然是越多越好,因此,很容易…

大神博客转载http://www.cppblog.com/MatoNo1/archive/2011/07/05/150231.aspx多重背包的单调队列初中就知道了但一直没(不会)写二进制优化初中就写过一直不写会心虚就写一下这个吧朴素方程dp[i,j]=max(dp[i-1,j-w[i]*k]+c[i]*k) w[i]*k<=j k<=j div w[i]忽略第一维dp[j]=max(dp[j-w[i]*k]+c[i]*k)复杂度O(m2n)以下是大神原文:将决策下标按照模w0的余数进行分类,…

匈牙利算法. #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAXNUM 1005 char map[MAXNUM][MAXNUM]; char visit[MAXNUM]; int son[MAXNUM]; int find(int x, int m) { int i; ; i<m; ++i) { if (!visit[i] && map[x][i]) { visit[i] = ; if (!son[i] ||…

http://poj.org/problem?id=2724 描述迈克是奶酪工厂的老板.他有2^N个奶酪,每个奶酪都有一个00 ... 0到11 ... 1的二进制数.为了防止他的奶酪免受病毒侵袭,他用一台净化机器来清理感染病毒的奶酪.净化机有N个开关,每个开关有三个状态,1,0和*.一次操作中,最多可用*一次,它可以代替1或0.当机器转到一个特定的状态时,操作将清除所有相应的二进制数字的奶酪. 有一天,迈克的机器被感染了.当麦克发现时,他已经做了一些操作,这台受感染机器操作的奶酪也被感染了.他…

Link 题目大意:单点修改,每次询问一个区间的所有颜色出现次数的\(\text{Mex}.\) 例如,区间中三种颜色分别出现了\(2,2,3\)次,又因为其他颜色出现次数一定是\(0\),所以这里的答案是\(1.\) \(\text{Solution:}\) 这是带修莫队的一道题. 观察到,我们可以\(O(1)\)来更新一个颜色的出现次数,以及这个出现次数的次数. 套上带修莫队套路,每次按照三关键字排序,左,右,时间.时间是修改相关.每次我们更改一个颜色,就把原来的颜色删掉一个,新改的颜色加上…

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…

[重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .…

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…