https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽可能的接近,所以生成出来图片只是在模仿训练集,而无法生成他完全没有见过的,或新的图片 由于VAE并没有真正的理解和学习如何生成新的图片,所以对于下面的例子,他无法区分两个case的好坏,因为从lost上看都是比7多了一个pixel 所以产生GAN, 大家都知道GAN是对抗网络,是generator和discri

  生命现象源于气机的出入升降运动. “出入废则神机化灭,升降息则气立孤危.故非出入,则无以生长壮老已:非升降,则无以生长化收藏”(<素问·六微旨大论>),升降是气机主要的运动形式之一,是人体内里气之间的变化联系.升降相宜,是维持人体内环境动态平街的保证. 五脏的气机以升降为主:心肺在上,在上者宜降:肝肾在下,在下者宜升:脾胃斡旋中焦,为升降之枢纽. “上者右行,下者左行”(<素问·五运行大论>),即所谓左升右降:脾气左升,则肝肾随之上交:胃气右降,心肺随之下降.这是人体气机升降的

Xcode升后插件失效,与添加插件不小心点击Skip Bundle解决办法 字数267 阅读4731 评论1 喜欢12 今天升级了xcode到6.4 发现之前装的插件不能使用了.这里有一个解决的方案: 步骤如下: 一.查看Xcode的UUID 在终端执行 defaults read /Applications/Xcode.app/Contents/Info DVTPlugInCompatibilityUUID 复制UUID后面那一串字符串 然后打开xcode插件所在的目录:~/Library/A

/* 现在输入 n 个数字, 以逗号, 分开: 然后可选择升或者 降序排序: */ import java.util.*; public class bycomma{ public static String[] splitStringByComma(String source){ if(source==null||source.trim().equals("")){ return null; } StringTokenizer commaToker = new StringToken

碰巧遇到的:Huginn定时为每天晚上九点执行的任务,却在午后1点执行了, 查了下,午后一点,正好是太平洋时间前一天的晚上9点,一开始没考虑到,午后调试程序,它莫名其妙执行了一次,才发现问题, 那就换算下时间,改成早上五点执行就行了, Huginn上遇到的问题,欢迎邮件讨论,

下面这些概念对于专业做性能测试的会比较熟悉,但是对于开发人员不一定都那么清楚. 并发用户数: 某一时刻同时请求服务器的用户总数,通常我们也称并发数,并发连接数等. 吞吐率:对于web服务器来说就是每秒处理的请求数,req/sec. 服务器平均请求处理时间:服务内部的处理时间,可以理解为我们平时log里的时间. 用户平均请求延迟时间:用户发送一个请求到接收到响应的时间间隔. 并发用户数和吞吐率容易被人混淆,除非服务器刚好1秒内能处理完并发用户的请求,否则两者数值上没有必然联系.一般的服务器都有并发

1 - 从strStr谈面试技巧与代码风格 必做题: 13.字符串查找 要求:如题 思路:(自写AC)双重循环,内循环读完则成功 还可以用Rabin,KMP算法等 public int strStr(String source, String target) { if (source == null || target == null) { return -1; } char[] sources = source.toCharArray(); char[] targets = target.to

42.Trapping Rain Water 题目 这道题目参考http://www.cnblogs.com/felixfang/p/3713197.html 观察下就可以发现被水填满后的形状是先升后降的塔形,因此,先遍历一遍找到塔顶,然后分别从两边开始,往塔顶所在位置遍历,水位只会增高不会减小,且一直和最近遇到的最大高度持平,这样知道了实时水位,就可以边遍历边计算面积. 代码如下: class Solution { public: int trap(vector<int>& heig

输入输出样例 输入样例#1: 8 186 186 150 200 160 130 197 220 输出样例#1: 4 此题意在先升后降子序列,单调递增子序列,单调递减子序列当中找到最长的一组序列. 因此我们可以正向便利,1~n,i>=1&&i<=n,dp[i]为以第i个数结尾的单调递增子序列的长度. dp[i]=max(dp[j],dp[i])(1<=j<=i&&a[j]<=a[i])a[i]为同学升高. 然后同理逆向跑一边,得到dp1数组 ,

原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就称为回归. 利用Logistic(逻辑斯蒂)回归是一个分类模型而不回归模型.其进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的“回归”一词源于最佳拟合,表

[luogu P3382] 三分法 题目描述 如题,给出一个N次函数,保证在范围[l,r]内存在一点x,使得[l,x]上单调增,[x,r]上单调减.试求出x的值. 输入输出格式 输入格式: 第一行一次包含一个正整数N和两个实数l.r,含义如题目描述所示. 第二行包含N+1个实数,从高到低依次表示该N次函数各项的系数. 输出格式: 输出为一行,包含一个实数,即为x的值.四舍五入保留5位小数. 输入输出样例 输入样例#1: 3 -0.9981 0.5 1 -3 -3 1 输出样例#1: -0.414

LG传送门 DP好题 题意很简单,就是求1-n的排列,满足一个数两边的数要么都比它大要么都比它小,求这样的排列个数对\(p\)取膜的值(为了表述简单,我们称这样的排列为波动序列). 这个题我第一眼看到时自然是懵逼的,然后果断看题解,题解里有五种我觉得还不错的方法,但是有些讲的不太清楚,所以我就自己写一篇. 第一种 先证两条引理(自己手玩一下就可以证明了) 引理1:在一个波动序列中,如果\(i-1\)与\(i\)不相邻,交换\(i-1\)与\(i\)即可得到一个新的波动序列. 引理2:把长度为\(

20165324 2017-2018-2 <Java程序设计>课程总结 每周作业链接汇总 预备作业1:20165324 我期望的师生关系 预备作业2:20165324 学习基础与C语言学习心得 预备作业3:20165324 预备作业三 第一周作业:20165324<Java程序设计>第一周 第二周作业:20165324<Java程序设计>第二周 第三周作业:20165324<Java程序设计>第三周 第四周作业:20165324<Java程序设计>

提供一个简单一点的思路,不需要滚动数组,也不需要一些奇奇怪怪的性质. 我们考虑设\(f[i]\)为\(1\)到\(i\)中有多少种波动数列. 我们可以注意到,波动数列分为先降后升和先升后降两种,但是我们发现其实它们对称,所以只算一个就可以了. 之后我们令\(f[i]\)表示的先降后升序列种类数,最后输出的时候答案乘以二就可以了. 我们在计算\(f[i]\)的时候,枚举其中最大数\(j\)的位置\(k\).因为我们先计算的是先降后升序列,所以显然这个位置只能在奇数位上面. 我们计算的时候就是按上面

这题放上来是因为自己第一回见到这种题,觉得它好玩儿 =) Trapping Rain Water Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining. For example, Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], retu

问题描述: Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining. For example, Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], return 6. 算法分析:观察下就可以发现被水填满后的形状是先升后降的塔形,因此,先遍历一

Written with StackEdit. Description 传说很久以前,大地上居住着一种神秘的生物:地精. 地精喜欢住在连绵不绝的山脉中.具体地说,一座长度为 \(N\) 的山脉 \(H\)可分 为从左到右的\(N\) 段,每段有一个独一无二的高度 \(H_i\),其中\(H_i\)是\(1\)到\(N\) 之间的正 整数. 如果一段山脉比所有与它相邻的山脉都高,则这段山脉是一个山峰.位于边 缘的山脉只有一段相邻的山脉,其他都有两段(即左边和右边). 类似地,如果一段山脉比所有它相

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法 输入的候选bounding box(使用selective s

题意: Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it is able to trap after raining. For example,  Given [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1], return 6. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkb

A. Art solved by sdcgvhgj 3min 签到 B. Biology solved by sdcgvhgj 85min 暴力 C - Computer Science solved by rdc 16min 题意 数轴上有一些点,求极短长度 x,使得存在 \(n\) 个区间,第 \(i\) 个区间包含 \(a_i\),包含的点数至少 \(k\) 个. 做法 每个区间相互独立. 对点排序. 用 \(x_{i+k-1} - x_i + 1\) 区间更新 \([x_i,x_{i+k

温馨提示 更佳阅读体验:[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇[2] 前言 前面用了3篇文章介绍了一些底层实现和工程架构相关的问题,鉴于Redis的热点问题还是比较多的,因此今天继续来看工程架构相关的问题,感兴趣的可以先回顾一下之前的3篇文章,如下:[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇[决战西二旗]|Redis面试热点之底层实现篇(续)[决战西二旗]|Redis面试热点之工程架构篇 通过本文你将了解到以下内容: Redis的数据同步机制持久化和数据同步的关系.Redis分布式存