博弈论(Game Theory) - 03 - 前传之最大最小均衡 开始 最大最小均衡是由人冯·诺依曼和摩根斯坦提出.冯·诺依曼和摩根斯坦也被认为是博弈论的创始人. 冯·诺依曼提出的"最大最小定理"能保证在非常一般的情况下,两人零和博弈总是存在"最大最小均衡". 最大最小均衡存在以下问题: "最大最小"均衡没有考虑到局中人之间在策略选择上的互动. 由"最大最小"方法得到的"均衡"很难说是一种"均衡

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.

题目信息: 给出一些物品的价值和个数.分成两份,是这两份的价值相差最小(DP方法) http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php? pid=1171 AC代码: /**  *0-1背包问题  *使得总背包的一半空间装尽可能多的价值  */ #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; int dp[250000]; int v[5500]; int main() {     int

大家都知道在 OS X 系统中,点击窗口左上角中间的小黄按钮就可以最小化当前窗口.而事实上,还有一些比点击这个按钮更快的窗口最小化方法.这里一起分享给大家! 使用快捷键 Command+M,可以实现快速最小化当前窗口的目的. 使用快捷键 Command+Option+M,可以实现快速最小化当前应用程序所有窗口的目的.比如你想一下子最小化多个 Finder 窗口,就可以用该快捷键. 使用快捷键 Command+H,可以实现快速隐藏当前应用程序所有窗口的目的. 使用快捷键 Command+Optio

刚接触maven就是在公司里配置好的,所以一直以来使用都没毛病,所以一直没有去动这些固有的东西. 但是,后来把公司的电脑拿回家之后,发现有的东西就搞不起来了.原因也看一下就明白了,因为在公司的时候用的是公司的maven私服,所以回家后,用不了也是正常. 但是,真的脱离了公司,自己就不能工作了吗?不可能吧. 难道一下开源工具都必须要依赖于公司的网络? 这明显是不合理的. 那么,就扯出本次文章的意义了,在家里,自然是要公有的maven仓库了,那么,怎样配置maven仓库才能让自己用起来顺心呢? 1.

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

题目描述 Bob喜欢玩电脑游戏,特别是战略游戏.但是他经常无法找到快速玩过游戏的办法.现在他有个问题. 他要建立一个古城堡,城堡中的路形成一棵树.他要在这棵树的结点上放置最少数目的士兵,使得这些士兵能了望到所有的路. 注意,某个士兵在一个结点上时,与该结点相连的所有边将都可以被了望到. 请你编一程序,给定一树,帮Bob计算出他需要放置最少的士兵. 输入输出格式 输入格式: 第一行 N,表示树中结点的数目. 第二行至第N+1行,每行描述每个结点信息,依次为:该结点标号i,k(后面有k条边与结点I相

原创:转载需注明原创地址 https://www.cnblogs.com/fanerwei222/p/12060553.html SpringBeanUtils的部分方法类: import java.lang.reflect.Constructor; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Modifier; /** * TODO * SpringBeanUtils的部分方法类 */ public class Sprin

http://www.ibm.com/developerworks/cn/webservices/ws-soa-design/ 引言 面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture,SOA)提供了支持业务灵活性的 IT 灵活性远景.在本文中,我们将重点讨论 IT 灵活性的两个特定方面:流程实现的分离和简化.如何说明和实现各个服务对 IT 灵活性的这些方面有很大的影响,因此也对业务灵活性有很大的影响.我们此处的目标是提供支持 SOA 远景的服务说明和实现指南.本文的

The Unique MST Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 28673   Accepted: 10239 Description Given a connected undirected graph, tell if its minimum spanning tree is unique. Definition 1 (Spanning Tree): Consider a connected, undir

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式. 关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误.回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置.可以对 a 和 b 进行调整,直到与所有点都关联的错误总数达到最低值,以此获得回归公式.还有其他类型的使用多个变量的线性回归以

关于"番外特别篇" 所谓"番外特别篇",就是系列文章更新期间内,随机插入的一篇文章.目前我正在更新的系列文章是 实现iOS图片等资源文件的热更新化.但是,这两天,被一个自己App中诡异的相册读取的Bug困扰,暂时延缓了文章的更新进度.这个BUG,诡异而又有趣,既然花了10个小时才理清,不妨再投入1个小时,晒出来供大家鉴赏,品玩. Bug 的详细描述 诡异的画风 此Bug仅在操作多张高像素图片时才会触发,所谓高像素就是图片本身并不算大,但是图片宽高非常大的图片.这次触

HInton第8课,之所以说之二三,是因为训练RNN的四种方法之一:长短时记忆在lecture7中介绍过了,这里介绍的是第二和第三种方法:HF优化和Echo (这个字觉得翻译成回声是不是欠妥,所以保留着,不过个人觉得"回显"不错)状态网络.这课有两个论文作为背景可以看<Generating Text with Recurrent Neural Networks>和<Echo state network - Scholarpedia>. 一."Hessi

Hinton课程第11课 这部分的课程算是个知识背景,讲述RBM的来源吧,毕竟是按照hopfield--BM-RBM的路线过来的. 因为水平有限,都是直译,如果纠结某句话,肯定看不懂,所以这些课程只需要1.看ppt内容:2.通读下面的说明:3.自己进行理解即可.直译导致的就是感觉词不达意,而且对于水平有限的我来说,虽然直译让人看不懂,但是好歹不会因为添加自己的理解而形成误导. 这部分有个课外读物:http://www.scholarpedia.org/article/Boltzmann_mach

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得

题意: 2756 树上的路径  时间限制: 3 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 大师 Master    题目描述 Description 给出一棵树,求出最小的k,使得,且在树中存在路径P,使得k>= S 且 k <=E. (k为路径P上的边的权值和) 输入描述 Input Description 第一行给出N,S,E,N代表树的点数,S,E如题目描述一致 下面N-1行给出这棵树的相邻两个节点的边及其权值W 输出描述 Output Description 输出一个整数k

我们在开发asp.net时,经常有使用if...else...或者是使用switch来进行多个条件判断.如下面这篇<用户控件(UserControl) 使用事件 Ver2>http://www.cnblogs.com/insus/archive/2011/11/18/2253605.html,就是一段代码: 其实按上面的写法一点问题都没有,但是我们在审检代码看到这段代码时似乎要花点时间阅读,用意也不够明朗,藕合性也高. 建议把每个case块写成一个独立的方法.然后再调用它,目的是为最小化方法.

4. 接口隔离原则(Interface Segregation Principle,ISP) 4.1 定义 (1)使用多个专门的接口,而不使用单一的总接口,即客户端不应该依赖那些它不需要的接口.类间的依赖关系应该建立在最小接口上 (2)接口尽量细化,同时接口中的方法尽量少.每个接口中只包含一个客户端(如子模块或业务逻辑类)所需的方法即可,这种机制也称为“定制服务”,即为不同的客户端提供宽窄不同的接口. (3)为接口添加了不必要的方法,这叫接口污染.这对于实现类来讲,就是一种污染,他们会被迫去实现

canvas是H5中及其重要的一个新标签,它得出现不仅让前端做图形图表功能变得异常强大,还用极强的性能丰富前端渲染页面的能力. Life is not a problem to be solved, but a reality to be experienced.人生不是待解决的难题,而是等着我们去体验的现实. 首先canvas标签 <canvas id="c1" width="" height=""></canvas>

https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares 動差估計法( MM, The Method of Moment ) 最小平方法( LSQ, The Method of Least Square ) 最大概似估計法( ML, The Method of Maximum Likelihood ) https://zh.wikipedia.org/wiki/最小二乘法 https://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares