为了解决这个问题,首先需要知道BLEU值是如何计算出来的. BLEU全称是Bilingual Evaulation Understudy.其意思是双语评估替补.所谓Understudy(替补),意思是代替人进行翻译结果的评估. BLEU的思想基于Count based Model,尽管它并不完美,但它提供了一种非常有效的以单一数字指标评估机器翻译结果的方法. 下面以一个例子说明BLEU的计算. 假如正确的翻译参考(2)个是: The cat is on the desk. There is a

https://cn.vjudge.net/problem/UVA-11809 题意:很长orz 题解:算一下输入范围,发现用double是读不进来的,在这里wa了半天,(double 1e300  longdouble 1e4000)这题会1e20201780 orz 所以分别读入mantissa a和 exponent b,然后取对数得到一个等式:log(a) + b*log(10)==log(m) + e * log(2),其中m,e是答案,因为范围很小,可以直接二重循环暴力找.打表可以优

hdu 1568 (log取对数 / Fib数通项公式) 2007年到来了.经过2006年一年的修炼,数学神童zouyu终于把0到100000000的Fibonacci数列 (f[0]=0,f[1]=1;f[i] = f[i-1]+f[i-2](i>=2))的值全部给背了下来. 接下来,CodeStar决定要考考他,于是每问他一个数字,他就要把答案说出来,不过有的数字太长了.所以规定超过4位的只要说出前4位就可以了,可是CodeStar自己又记不住.于是他决定编写一个程序来测验zouyu说的是否

题意:给你一个大整数X的素因子分解形式,每个因子不超过m.问你能否找到两个数n,k,k<=n<=m,使得C(n,k)=X. 不妨取对数,把乘法转换成加法.枚举n,然后去找最大的k(<=n/2),使得ln(C(n,k))<=ln(X),然后用哈希去验证是否恰好等于ln(X). 由于n和k有单调性,所以枚举其实是O(m). 妈的这个哈希思想贼巧妙啊,因为对数使得精度爆炸,所以不妨同步弄个哈希值,来判相等. opencup的标程: #include <stdio.h> #in

这道题列出不等式后明显是会溢出的大数,但是没有必要写高精度,直接两边取对数(这是很简明实用的处理技巧)得: log2(n!)=log2(n)+log2(n-1)+...+log2(1)<=log2(2k-1)<k 其中k是第y年计算机的位数. 注意C++中log(n)是以e为底的对数,log10(n)是以10为底的对数,若要计算loga(b),用换底公式loga(b)=logx(b)/logx(a)即可. #include<iostream> #include<cstdio&

You have been given a matrix C N*M, each element E of C N*M is positive and no more than 1000, The problem is that if there exist N numbers a1, a2, … an and M numbers b1, b2, …, bm, which satisfies that each elements in row-i multiplied with ai and e

/* 求 n! 在base进制下的位数 取对数,用换底公式,预处理对数前缀和 b^x = n! x = log_b(n!) = log_10(n!)/log_10(b) 对x向上取整即可 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 1000005 double sum[maxn]; void init(){ ;i<maxn;i++) sum[i]=sum[i-]+log(1.0*i); } int main()

Leftmost Digit Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2519 Accepted Submission(s): 1101   Problem Description Given a positive integer N, you should output the leftmost digit of N^N.   In

1639 - Candy Time limit: 3.000 seconds 1639 CandyLazyChild is a lazy child who likes candy very much. Despite being very young, he has two large candy boxes, each contains n candies initially. Everyday he chooses one box and open it. He chooses the fi

[1659] 求值 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65535 K 问题描述 给你三个数a,b,c,求a的b次的前c位数(不够c位输出全部即可) 输入 输入数据有多组,每组占一行,有三个整数,之间有空格.(0<a,b<2147483648,0<c<10) 输出 对于每组输入数据,输出一行. 样例输入 55 20 6 10 5 2 样例输出 641584 10 这题WA好多次,发现是自己乱搞多加了几个1e-8.全去掉就A了.还是C++方便,算法思路均来自于学长,看完临摹了一下

/* 前三位 len=log10n^k(乘积的长度) len=klog10n n^k=x*10^(len-1) x=n^k/10^(len-1) log10x = k*log10n - (len-1) x=pow(10,k*log10n - (len-1)) 后三位 快速幂解决 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long ll n,k,x; ll power(ll a,ll n){ ll res=;

1,概述 机器翻译中常用的自动评价指标是 $BLEU$ 算法,除了在机器翻译中的应用,在其他的 $seq2seq$ 任务中也会使用,例如对话系统. 2 $BLEU$算法详解 假定人工给出的译文为$reference$,机器翻译的译文为$candidate$. 1)最早的$BLEU$算法 最早的$BLEU$算法是直接统计$cadinate$中的单词有多少个出现在$reference$中,具体的式子是: $BLEU = \frac {出现在reference中的candinate的单词的个数} {c

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es

LogPolar 对数极坐标 cvLogPolar 对数极坐标(logpolar)是仿真生物视网膜中央凹陷的特性,具有数据压缩的能力,可用于目标跟踪中快速尺度和旋转变换不变的模板匹配. 对数极坐标其实就是将图像像素坐标转换成极坐标,然后对r求取对数,获得的坐标. 直角坐标系和极坐标系的变换公式为: 具体过程是怎么样的呢?首先要选定坐标原点,然后才能变换.一般坐标原点选为图像的中心点,如果直接对每一个像素点计算对应的坐标,首先得到的结果并不是个矩阵,其次这样之后再逆变换到图像上,信息并没有变化.

题意 敌人侵略r*c的地图.为了消灭敌人,可以在某一行或者某一列安置超级大炮.每一个大炮可以瞬间消灭这一行(或者列)的敌人.安装消灭第i行的大炮消费是ri.安装消灭第j行的大炮消费是ci现在有n个敌人,告诉你这n个敌人的坐标,让你同时消灭这些敌人,为你最小花费是多少.花费的定义:每个大炮消费的乘积. 思路 非常经典的最小点权覆盖集问题,同最大流建模就可以了,建模方法可见胡伯涛论文<最小割模型在信息学竞赛中的应用>. 这道题的模型转换成最小点权覆盖集的方法可见这里. 这里的点权最大是乘积的,只要

Problem Description Given a positive integer N, you should output the leftmost digit of N^N. Input The input contains several test cases. The first line of the input is a single integer T which is the number of test cases. T test cases follow. Each t

斯特灵公式是一条用来取n阶乘近似值的数学公式.一般来说,当n很大的时候,n阶乘的计算量十分大,所以斯特灵公式十分好用.从图中可以看出,即使在n很小的时候,斯特灵公式的取值已经十分准确. 公式为:    从图中看出,对于足够大的整数n,这两个数互为近似值.更加精确地:        或者         这个公式,以及误差的估计,可以推导如下.我们不直接估计n!,而是考虑它的自然对数:     按一般方法计算N的阶乘,其时间复杂度为O(N):    N!= 1 * 2 * 3 * 4 * 5 *

损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数.经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项.通常表示为如下:(整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值.) 常见的损失误差有6种: 铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中:

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5667 题目意思:f1=1,i=1 f2=2 ,i=2 fi=a^b*f[i-1]^c*f[i-2] i>2 思路:发现a^b,和f[i-1]^c之类的东西,我们很明显吧这个幂变成乘,很自然的想到对数.问题是对什么取对数,最后发现对a取对数是合适的. loga(fi)=loga(a^b*f[i-1]^c*f[i-2])=loga(a^b)+loga(f[i-1]^c)+loga(f[i-2]),我们设

题目链接:https://vjudge.net/problem/LightOJ-1282 1282 - Leading and Trailing    PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 2 second(s) Memory Limit: 32 MB You are given two integers: n and k, your task is to find the most significant three digits, and le

negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布(Continuous probability distributions)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对数似然(log likelihood)负对数似然(ne