前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法. 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 $Dinic$算法属于增广路算法. 它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广,即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用$dis(i)$表示它

网络带宽和速度测试windows和linux用iperf工具   Iperf是一个网络性能测试工具.Iperf可以测试TCP和UDP带宽质量.Iperf可以测量最大TCP带宽,具有多种参数和UDP特性.Iperf可以报告带宽,延迟抖动和数据包丢失.利用Iperf这一特性,可以用来测试一些网络设备如路由器,防火墙,交换机等的性能. Iperf有两种版本,windows版和linux版本. 下载地址:https://iperf.fr/iperf-download.php 这里面有各种各样的版本下载,

Windows以消息驱动的方式,使得线程能够通过处理消息来响应外界. Windows 为每个需要接受消息和处理消息的线程建立消息队列(包括发送消息队列,登记消息队列,输入消息队列,响应消息队列),其中发送消息队列保存其他线程通过SendMessage发送给该线程建立窗口的消息,登记消息队列保存通过PostMessage发送给该线程或者该线程建立窗口的消息,输入消息队列保存系统的输入(包括键盘,鼠标输入),响应消息队列包含该线程调用SendMessage给指定窗口的窗口函数处理完后通知该线程的信息

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1目标定位 对象定位localization和目标检测detection 判断图像中的对象是不是汽车--Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置--Classification with localization定位分类 当图片中有 多个 对象时,检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象--Detection目标检测

目录 Windows认证方式 Windows本地认证 NTLM认证方式(工作组环境中) wiresharek抓包NTLMv2,使用Hashcat爆破 NTLM认证方式(域环境中) Kerberos认证方式 认证的应用 哈希传递攻击(PtH) 票据传递攻击(PtT) 在这之前,我们先了解几个基本的概念 SSPI (Security Service Provider Interface 或 Security Support Provider Interface) 安全服务提供接口,这是 Window

要查看 Windows 10 版本信息,使用[运行]> dxdiag  回车 下表包含 Windows 10 的初始版本(版本 1507)中包括的一些新的和更新的功能以及对版本 1511 的 Windows 10 更新. 注意: 有关每个版本的发布日期和服务选项,请参阅 Windows 10 版本信息. 部署 使用 Windows 映像和配置设计器 (ICD) 预配设备 在 Windows 10 中,你可以创建一个设置包,这可使你快速且高效地配置设备,而无需安装新映像. Windows 预配可使

Floyd-Warshall算法,简称Floyd算法,用于求解任意两点间的最短距离,时间复杂度为O(n^3). 我们平时所见的Floyd算法的一般形式如下: void Floyd() { int i,j,k; ;k<=n;k++) ;i<=n;i++) ;j<=n;j++) if(dist[i][k]+dist[k][j]<dist[i][j]) dist[i][j]=dist[i][k]+dist[k][j]; } 注意下第6行这个地方,如果dist[i][k]或者dist[k]

      [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到

()要运用STL的算法,首先必须包含头文件<algorithm>,某些STL算法用于数值处理,因此被定义于头文件<numeric> ()所有STL算法都被设计用来处理一个或多个迭代器区间,第一个区间通常以起点和终点表示,至于其他区间,多数情况下你只需提供起点便足以,其终点可以自动以第一个区间的元素数量推断出来,调用者必须保证这些区间的有效性. STL算法采用覆盖模式而非安插模式,所以调用者必须保证目标区间拥有足够的元素空间,当然你也可以运用特殊的安插型迭代器将覆盖模式改变为安插模式

关于boost算法 boost算法是基于PAC学习理论(probably approximately correct)而建立的一套集成学习算法(ensemble learning).其根本思想在于通过多个简单的弱分类器,构建出准确率很高的强分类器,PAC学习理论证实了这一方法的可行性.下面关于几种Boost算法的比较,是基于文章<Additive Logistic Regression a Statistical View of Boosting>整理的. 几种boost算法步骤 通常使用最多

1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(polya) 35 2.5 字典序全排列 36 2.6 字典序组合 36 3. 结构

Floyd-Warshall算法,简称Floyd算法,用于求解任意两点间的最短距离,时间复杂度为O(n^3). 使用条件&范围通常可以在任何图中使用,包括有向图.带负权边的图. Floyd-Warshall 算法用来找出每对点之间的最短距离.它需要用邻接矩阵来储存边,这个算法通过考虑最佳子路径来得到最佳路径. 1.注意单独一条边的路径也不一定是最佳路径.2.从任意一条单边路径开始.所有两点之间的距离是边的权,或者无穷大,如果两点之间没有边相连.对于每一对顶点 u 和 v,看看是否存在一个顶点 w

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计: GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个高斯分布混合在一起的模型,主要应用EM算法估计其参数: 本篇博客首先从简单的k-means算法给出EM算法的迭代形式,然后用GMM的求解过程给出EM算法的宏观认识:最后给出EM的标准形式,并分析EM算法为什么收敛. K-Means Cl

参考李航<统计学习方法> 一开始的感知机章节,看着不太复杂就实现一下... """ 感知机学习算法的原始形式 例2.1 """ import numpy as np class Perceptron: def __init__(self,w,b,alpha): self.w = w self.b = b self.alpha = alpha def loss(self,x,y): return np.sum( y*(np.dot(x,

极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一.说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值.最大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值.      我们先来假设这样一个问题:要求解人群(100人)中男女身高的分布,这里很明显有两种分布,男和女,但是事先我们并不知道他们服从哪种分布,而且

最短路径算法具体的形式包括: 确定起点的最短路径问题:即已知起始结点,求最短路径的问题.适合使用Dijkstra算法. 确定终点的最短路径问题:即已知终结结点,求最短路径的问题.在无向图中,该问题与确定起点的问题完全等同:在有向图中,该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题. 确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径. 全局最短路径问题:求图中所有的最短路径.Floyd-Warshall算法. dijkstra算法思想: 开始时,S={u},T=V-{u}; 对

Floyd-Warshall算法,简称Floyd算法,用于求解任意两点间的最短距离,时间复杂度为O(n^3).我们平时所见的Floyd算法的一般形式如下: void Floyd(){ int i,j,k; ;k<=n;k++) ;i<=n;i++) ;j<=n;j++) if(dist[i][k]+dist[k][j]<dist[i][j]) dist[i][j]=dist[i][k]+dist[k][j]; } 注意下第6行这个地方,如果dist[i][k]或者dist[k][j

归并排序(Merge Sort)是利用"归并"技术来进行排序.归并是指将若干个已排序的子文件合并成一个有序的文件.归并排序有两种方式:1): 自底向上的方法 2):自顶向下的方法 1. 自底向上的方法(1) 自底向上的基本思想     自底向上的基本思想是:第1趟归并排序时,将待排序的文件R[1..n]看作是n个长度为1的有序子文件,将这些子文件两两归并,若n为偶数,则得到n/2个长度为2的有序子文件:若n为奇数,则最后一个子文件轮空(不参与归并).故本趟归并完成后,前n/2 - 1个

上得厅堂,下得厨房,写得代码,翻得围墙,欢迎来到睿不可挡的每日一小练! 题目:高速Fibonacci数算法 内容:先说说Fibonacci数列,它的定义是数列:f1,f2....fn有例如以下规律: 尝试寻找高速的求出fn的方法 我的解法:上来没多想,打开vs2013就敲了起来,问题果然非常easy,分分钟就超神..奥,不正确就攻克了! 事实上题目中就给出了这个算法的递归形式,所以首先我想到的是递归解法,只是由于求解高速方法在递归之前,我编写了一个非递归的算法 #include <iostrea

上得厅堂.下得厨房.写得代码,翻得围墙,欢迎来到睿不可挡的每日一小练! 题目:高速Fibonacci数算法 内容:先说说Fibonacci数列,它的定义是数列:f1,f2....fn有例如以下规律: 尝试寻找高速的求出fn的方法 我的解法:上来没多想.打开vs2013就敲了起来.问题果然非常easy,分分钟就超神.. 奥.不正确就攻克了! 事实上题目中就给出了这个算法的递归形式,所以首先我想到的是递归解法,只是由于求解高速方法在递归之前,我编写了一个非递归的算法 #include <iostre

Windows在表单.控制.对话框基本上形成.Windows类是Windows形式的类型,可处理叙述性说明. 在Windows提前有很多定义Windows类别,但它可以很容易地创建自己的Windows类别.对于每个应用程序,至少你需要创建一个Windows类别.同Windows类为模版,生成窗体,处理消息. 有两种数据结构可用于保存Windows类消息:WNDCLASS和WNDCLASSEX.WNDCLASS.是一种较早的数据结构.已不再使用.如今使用新的扩展版本号WNDCLASSEX. WND