package com.fei.ncre; import java.io.RandomAccessFile; /** * 该程序的功能是将本程序代码打印输出 */ public class Java_2 { // *********Found******** public static void main(String args[]) throws Exception { long filePoint = 0; String s; // 文件路径需要在包名前加上src/,不然会报java.io.…

一.最小乘积(基本型)[这个题需要认真阅读试题,内容量较大,刚开始的时候,由于练习系统上给出的输入输出的格式有问题,没看懂,最后在MikCu的博客上看到了正确的格式,参考了代码,最终得到正确的结果.为了让结果最小,可以先分别对两组数进行排序,然后对其中的一组数据逆序,逆序后,把两组数据最大的与最小的相乘,最后求得的和最小!] 问题描述 给两组数,各n个. 请调整每组数的排列顺序,使得两组数据相同下标元素对应相乘,然后相加的和最小.要求程序输出这个最小值. 例如两组数分别为:1 3 -5和-2 4…

A题 题意:让你找出唯一的一个四位数,满足对话时的要求. 思路:因为是4位数,可以直接从1000-9999遍历一遍,判断是否有唯一的数能满足所有条件,如果不是唯一的或者没有满足条件的数就输出Not sure.特别丑的代码附上... #include<stdio.h> ],b[],c[]; int main() { int n; while(~scanf("%d",&n)) { )break; ,ans,j,k; ;i<=n;i++) scanf("%…

题目链接:传送门 知识点: (1)三个点,三角形求面积公式 (2)精度问题: double 15-16位(参考文章) float 6-7位 long long 约20位 int 约10位 unsigned int 是int的两倍(参考文章) (3)nth_element()函数 思路:一开始想直接暴力求面积,然后面积排序,后来有发现面积不能是0,可以重复, 然后排序求出第k大的值,结果没注意double的位数不能精确到达到18位,然后又想四舍五入, 对尾数进行了处理,还是没过.看来题解才发现最后…

CodeForces732D——Exams 详解 Exam 题目描述(google翻译) Vasiliy的考试期限将持续n天.他必须通过m门科目的考试.受试者编号为1至m. 大约每天我们都知道当天可以通过m个科目中的哪一个的考试.也许,有一天你不能通过任何考试.任何一天都不允许通过多个考试. 每天Vasiliy都可以通过当天的考试(需要一整天)或准备一整天的考试或休息. 关于每个主题Vasiliy知道一个数字ai - 他准备通过考试号码的天数i. Vasiliy可以在准备考试时切换科目,没有必要…

上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现,而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别,本文就对二次判别进行介绍: 二次判别属于距离判别法中的内容,以两总体距离判别法为例,对总体G1,,G2,当他们各自的协方差矩阵Σ1,Σ2不相等时,判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的,这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法,下面分别在R和Python中实现二次判别: R 在R中,常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中,其中form…

转载:https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79138876 2018年07月19日 19:43:58 姚贤贤 阅读数:1370   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 faster RC…

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4…

没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情.OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了. 简单的通过特征点分类的方法:                                                                       一.train 1.提取+/- sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定(假设每个feature有128维) 2.利用聚类方法(e.g K-me…

Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking  arXiv Paper Project Page:http://guanghan.info/projects/ROLO/ GitHub:https://github.com/wangxiao5791509/ROLO 摘要:本文提出了一种新的方法进行空间监督 RCNN 来进行目标跟踪.我们通过深度神经网络来学习到  loc…

1. RCNN的模型(如下图)描述: RCNN相比传统的物体检测,还是引入传统的物体检测的基本流程,先找出候选目标物体,逐个的提取特征,不过rbg大神引入了当时炙手可热的CNN卷积网络取代传统上的HOG,DPM,LBP,SIFT等算法来对图像的特征进行提取,值得说道的是CNN由于可以放到GPU上,所以也大幅度的减少了了物体检测需要的时间,然后在使用svm/softmax分类器进行分类识别.   候选区域目标(RP) 特征提取 分类 RCNN selective search CNN SVM 传统…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计…

目标:我们有几个类别,然后我们要在这张图中找到这些类的所有实例 解决思路:是否可以按照回归的思路进行求解呢? 但是受限制于确定的种类输出问题. 方法:分类和回归是解决问题的两个套路,我们现在对于目标的探测问题不把它看作是回归问题, 而是看作是分类问题.所以我们将一张图片的一部分作为分类器的输入,进行判断:再重复运行判断. 问题:如何确定窗口的大小? 答案就是把所以尺寸都是一次,但是这是低效的方法,太多不确定.同时需要加入两个东西:背景的类和多标签的分类(你可以加入很多正值,不计算softmax损…

ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware 2019-03-19 16:13:18 Paper:https://openreview.net/forum?id=HylVB3AqYm Code:https://github.com/MIT-HAN-LAB/ProxylessNAS 1. Background and Motivation:  先来看看算法的名字:ProxylessNAS,将其…

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识…

论文网址: https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度学习进行目标检测. 摘要 可以将ImageNet上的进全图像分类而训练好的大型卷积神经网络用到PASCAL的目标检测中? 答案是肯定的,并且结果是简单的,可扩展的,相对于可变部件模型(DPM)将平均精度提高了40%以上(在VOC 2007年达到最终的mAP为48%).我们的网络框架结合强大的产生自下而上的候选区域的计算机视觉技术和在学习高容量卷积神经网络中的最新进展.我们称之为R-CNN:具有CNN特征的…

该模型hybrid-resolution model (HR),来自<finding tiny faces>,时间线为2016年12月 0 引言 虽然大家在目标识别上有了较好的进步,可是检测小物体仍然是一个极具挑战的事情.对于几乎所有当前的识别和目标检测系统而言,尺度不变性是一个必须的特性.但是从实际角度来说,尺度不变性也只是一定程度的不变性,因为对于一个3像素的和300像素的缩放来说,的确相差太大了. 而现在大多数的目标检测任务使用的无外乎2种形式来解决尺度不变性问题: 基于一个图像金字塔进…

互补时域动作提名生成 这里的互补是指actionness score grouping 和 sliding window ranking这两种方法提proposal的结合,这两种方法各有利弊,形成互补. 滑窗均匀覆盖所有的视频片段,但时域边界不准确,聚合方法可能更准确但当actionness score比较低的时候,也会漏掉一些proposal. 整体思路: 用actionness score proposal训好PATE网络作用在滑窗proposal上,以此来收集被actionness sco…

刚开始训练一个模型,自己就直接用了,而且感觉训练的数据量也挺大的,因此就没有使用正则化, 可能用的少的原因,我也就不用了,后面,训练到一定程度,accuracy不上升,loss不下降,老是出现loss=nan,输出的结果也就直接不预测,比如 训练二分类器,直接判断固定为某一类别(比如固定输出为正类),这就使得准确率为0.5,阿呀呀,怎么办,不工作哦???? 后面想,训练崩了会不会是learning_rate太大了,这时候我就改小learning_rate,同样的事情继续发生,只不过能维持迭代次数…

两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli…

一.论文介绍 读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature map分别做3x3卷积,…

MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述.我仅列出我认为的最简单的使用方法.详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进行查阅. doc <函数名>   [正文] Matlab用于训练机器学习模型的函数主要分为三类: 有监督学习 无监督学习 集成学习 1.有监督学习: 类名 方法名 函数名 说明 线性回归 多元线性回…

将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[].随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径. 输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N和M(≤),分别是插入元素的个数.以及需要打印的路径条数.下一行给出区间[-10000, 10000]内的N个要被插入一个初始为空的小顶堆的整数.最后一行给出M个下标. 输出格式: 对输入中给出的每个下标i,在一行中输出从H[i]到根结点的路径上的数据.数字间以1个空格分隔,行末不得有多余空格. 输入样例: 5 3 46 23 26 24 10 5 4…

目录: 一基本训练 二语言模型打分 三语言模型剪枝 四语言模型合并 五语言模型使用词典限制 一.基本训练 #功能 读取分词后的text文件或者count文件,然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型 #参数 输入文本: -read 读取count文件 -text 读取分词后的文本文件 词典文件: -vocab 限制text和count文件的单词,没有出现在词典的单词替换为<unk>:如果没有,所有的单词将会被自动加入词典 -limit-vocab 只限制count文件的单词(对text…

利用神经网络做分类的时候,可以将神经网络看成一个mapping function,从输入到输出经过复杂的非线性变换.而输出的预测值与实际的目标值总是存在一定偏差的,一般利用这种偏差建立error 函数,再利用back propagation 来训练神经网络. 我们可以探讨一下,error 函数与概率分布或者概率密度函数的关系. 二分类 先来看二分类情况(t∈{0,1}),我们假设网络最终的输出会经过一个sigmoid 函数: y=σ(a)=11+exp(−a) 0≤y(x,w)≤1, y(x,w…

实验说明 一直想自己写一个神经网络来实现手写数字的识别,而不是套用别人的框架.恰巧前几天,有幸从同学那拿到5000张已经贴好标签的手写数字图片,于是我就尝试用matlab写一个网络. 实验数据:5000张手写数字图片(.jpg),图片命名为1.jpg,2.jpg-5000.jpg.还有一个放着标签的excel文件. 数据处理:前4000张作为训练样本,后1000张作为测试样本. 图片处理:用matlab的imread()函数读取图片的灰度值矩阵(28,28),然后把每张图片的灰度值矩阵resha…

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网…

目录 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks 3.2 XNOR-Networks 4 Experiments 4.1 Efficiency Analysis 4.2 Image Classification 4.3 Ablation Studies 5 Conclusion 参考资料 论文地址:http://ai2-website…

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后…

导读 POI是“Point of interest”的缩写,中文可以翻译为“兴趣点”.在地图上,一个POI可以是一栋房子.一个商铺.一个公交站.一个湖泊.一条道路等.在地图搜索场景,POI是检索对象,等同于网页搜索中的网页.在地图客户端上,用户选中一个POI,会有一个悬浮的气球指向这个POI. 如上图左边,这家商场内的屈臣氏是一个POI:而所谓类别标签,就是在类别维度对POI属性的一种概括,比如,屈臣氏的类别标签化妆品,而屈臣氏所坐落的凯德mall,类别标签是商场:右侧则是商场query搜索召回…