什么是OD成本矩阵? 先不说这个东西是什么,我们还是举一个实际的例子: 现在存在3个城市北京.上海.武汉,请分析他们两两之间的通行时间. 很简单嘛!北京到上海,北京到武汉,上海到武汉都来一次最短路径分析就好了. 好. 那么现在存在全国100个城市,请做同样的分析.使用排列组合的数学知识,知道至少要执行100*99/2=4950次分析. 人工明显是不可能的,光打点就很累了.而且,我们关心的是通行时间,所以最短路径分析的结果的输出线其实可以不要. 所以,可以用一张100×100的表,或者说是100阶

本次分享内容由三个部分组成: 微服务架构与MQ RabbitMQ场景分析与优化 RabbitMQ在网易蜂巢中的应用和案例分享 1微服务架构与MQ 微服务架构是一种架构模式,它将单体应用划分成一组微小的服务,各服务之间使用轻量级的通信机制交互. 上图左边是单体架构应用,把所有业务功能放在单个进程中,需要扩展时以进程为单位水平复制到多台机器. 上图右边是微服务架构应用,将每个业务功能以独立进程(服务)的方式部署,可以按需将微服务分别部署在多台机器,实现水平扩展. 微服务各服务之间使用“轻量级”的通信

这篇文章还不是最终版,有时间时,我会再来补充完善. 什么是link Erlang程序基于进程建模,进程之间的交互机制有收发消息,link和monitor.其中,收发消息通常用于正常的进程间通讯,而link和monitor多用于异常情况处理,本文从应用的角度介绍和分析link机制.link是双向全联通的,用来将两个或多个进程绑定在一起,绑定在一起之后,VM会保证在有进程退出时,对与其绑定在一起的进程执行特定的操作. 创建link和取消link Two processes can be linked

对话机器学习大神Yoshua Bengio(下) Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/                  CopyMiddle: 张俊林 TimeStamp:2012年3 月 在微博环境下,如何自动挖掘某个微博用户的社交圈子或者兴趣圈子是个很基础且重要的问题.如果能够对于某个用户在微博上体现的社交关系进行准确的挖掘,对于很多具体应用来说都有很好的作用,比如可以更好的对用户的兴趣进行挖掘或者能够推荐用户还未关注的社交圈子成员等,或者根据其社交圈子更准确的对用户进行个性化建模,为其它基于用户个

E. Strictly Positive Matrix time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You have matrix a of size n × n. Let's number the rows of the matrix from 1 to n from top to bottom, let's number

题目链接: https://vjudge.net/problem/ZOJ-1586 题目大意: 首先给一个t,代表t个测试样例,再给一个n,表示有n个QS装置,接下来一行是n个QS装置的成本.接下来是n*n的矩阵,表示每两个QS 装置之间链接需要的费用.求在全联通的情况下求最少费用. 思路: 这里需要求最少费用,由于点和边都有权值,索性直接把两端点的权值加到边的权值上,那就变成了一个裸的MST题目了 #include<iostream> #include<cstdio> #incl

详解卷积神经网络(CNN) 详解卷积神经网络CNN 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies 参考 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一

概述 前面的练习中,解决了一些有关低分辨率图像的问题,比如:小块图像,手写数字小幅图像等.在这部分中,我们将把已知的方法扩展到实际应用中更加常见的大图像数据集. 全联通网络 在稀疏自编码章节中,我们介绍了把输入层和隐含层进行“全连接”的设计.从计算的角度来讲,在其他章节中曾经用过的相对较小的图像(如在稀疏自编码的作业中用到过的 8x8 的小块图像,在MNIST数据集中用到过的28x28 的小块图像),从整幅图像中计算特征是可行的.但是,如果是更大的图像(如 96x96 的图像),要通过这种全联通

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

主要是怎么处理矛盾 矛盾的条件有$2$种: 第一种是当把所有相等的$a$都全部找到后,他们并没有全联通,所以矛盾,因为没有两个是相同的 第二种是在2组$(l,r,a)$,$(l1,r1,a1)$中,$a<a1$并且$(l,r)$ 包含在$(l1,r1)$,矛盾 所以怎么去维护,第一种直接暴力查询,第二种我们可以从大到小排序$minn$,去在线段树中维护并集操作,看一看是否被覆盖即可 此答案具有单调性,所以可以通过二分优化 #include<iostream> #include<cs

◆例题·6◆ 电压机制 周六日常模拟赛……已经不知道该说什么了(感觉做不出来的都是好题) ▷ 题目 (终于不用自己翻译英文题了╮(╯-╰)╭) [问题描述] 科学家在“无限神机”(Infinity Machine)找到一个奇怪的机制,这个机制有N个元件,有M条电线连接这些元件,所有元件都是连通的.两个元件之间可能有多条电线连接. 科学家对这些元件可以任意地设置为“高电压”和“低电压”两种模式,如果一条电线的一端为高电压,另一端为低电压,这条电线就会产生电流. 为了安全的研究“无限神机”,科学家需

在局域网内部,一般用短节点名来完成短节点的全联通.     全联通的前提之一是cookie要相同,cookie记录在一个文件中.     对于同一个物理机上的两个erlang节点,不用其他配置就可以全联通.     对于不在同一个物理机上的erlang节点,需要配置cookie才行.     在其中一台物理机的命令行上执行erl  -sname s1@hostname,在另一台物理机的shell上执行erl -sname s2@hostname      分别在shell上执行auth:get_

在公有云环境中,用户创建了一个Vnet,添加了若干个网段后,这几个网段是全联通的状态. 如果希望在Vnet中添加一些功能性的设备,比如防火墙.IPS.负载均衡设备等,就需要进行用户自定义路由的配置. 下图就是UDR的一个应用场景: 被保护网络的所有流量需要经过中间的防火墙.IPS等设备. 本文设定的一个简单场景是两个网段,Subnet-1和Subnet-2.有一台设备VM1有两个网卡,跨接了两个网段.另外两台设备VM2和VM3各在一个网段.如下图: 如果不设置UDR,10.1.1.5访问10.1

看了标答感觉思路清晰了许多,用并查集来维护全联通块的点数和边权和. 用另一个up[]数组(也是并查集)来保证每条边不会被重复附权值,这样我们只要将询问按权值从小到大排序,一定能的到最小的边权和与联通块中的点数. 下面是过程分析.过程中一共运用了两个并查集. [数据]110 31 21 32 42 53 63 74 85 95 109 6 3 1 501 4 2 5 209 10 8 10 40[分析]首先我们将图构建出来我们将m次询问按权值从小到大排序后: 1 4 2 5 209 10 8 10

7-2 列出连通集 (25 分) 给定一个有N个顶点和E条边的无向图,请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集.假设顶点从0到N−1编号.进行搜索时,假设我们总是从编号最小的顶点出发,按编号递增的顺序访问邻接点. 输入样例: 8 6 0 7 0 1 2 0 4 1 2 4 3 5 输出样例: { 0 1 4 2 7 } { 3 5 } { 6 } { 0 1 2 7 4 } { 3 5 } { 6 }思路:先dfs,再bfs即可,但是注意在bfs之前要把vis数组再一次的初始化. #includ

http://blog.chinaunix.net/uid-22566367-id-382011.html 在Programming Erlang这本书中,在写到第十章中,主要实现的是不同节点之间的通信,书上列出了四步,其中的第一步很容易实现,依葫芦画瓢,很容易实现同一台机子上,不同节点之间的通信,运行结果和书上的完全一致.当你急切地去尝试第二步(在局域网内,不同机子之间的通信)时,你可能会卡住的(本人是这样的,不知道你?),实践的结果和Joe所说的完全不一样(你如果按照书上所说,在kvs:st

优点: 1.面向并发,有成熟而且久经考验的框架可供使用,网络部分已经经过了良好封装 2.内存缓存解决方案进程字典,前者的读写速度是50NS-100Ns级别的 3.对二进制数据解析的语法是直观,简单,强大(游戏中有大量的二进制数据要处理 4.没有共享内存! 没有锁!(我们在代码中没有过显示使用锁) 缺点 1.从一种语言过渡到另一种语言,会有各种不爽: 2.控制逻辑简单只有if 和 case ,而且有if没有else,没有continue break goto 3.包括kernel库和standli

题意 给出一个有向图,A任务:求最少需要从几个点送入信息,使得信息可以通过有向图走遍每一个点B任务:求最少需要加入几条边,使得有向图是一个强联通分量 思路 任务A,比较好想,可以通过tarjan缩点,求出入度为0的点的个数任务B一开始以为任务A,B没有关系其实是入度为0的点的个数.出度为0的点的个数的最大值.因为任务B要求在任意学校投放软件使得所有学校都能收到,所以很明显是需要整张图形成一个环,而环中所有节点入度和出度都不为0,所以需要把所有入度和出度的点度数增加. (注意判断本身就全联通的情况

题目链接:http://www.lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=1201 题解:简单的树形dp,dp[0][i]表示以i为根结点不傻i的最多有多少dp[0][i]+=max(dp[0][j],dp[1][i]),dp[1][i]表示i傻的最多有多少dp[1][i]+=dp[0][j]. 注意这些点不一定是全联通的. #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdi

卷积神经网络(CNN)解析: 卷积神经网络CNN解析 概揽 Layers used to build ConvNets 卷积层Convolutional layer 池化层Pooling Layer 全连接层Fully-connected layer 卷积神经网络架构 Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies 参考 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应