L1-019. 谁先倒 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分.酒桌上两人划拳的方法为:每人口中喊出一个数字,同时用手比划出一个数字.如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和,谁就输了,输家罚一杯酒.两人同赢或两人同输则继续下一轮,直到唯一的赢家出现. 下面给出甲.乙两人的酒量(最多能喝多少杯不倒)和划拳记录,请你判断两个人谁先倒. 输入格式: 输入第一行先后给出甲.乙两

题意:有一排等高的树木,高度都为h.给出每棵树在数轴上的坐标,每次有可能是最左边或者最右边的立着的树倒下,概率都是0.5.最终所有树都倒下.每棵树在倒下的时候有p的概率向左倒,1-p的概率向右倒.如果某些树之间的距离小于h,那么倒下的时候可能产生连带效应.问最后所有树都倒下时,在数轴上覆盖的线段的总长度是多少. 分析:概率DP求期望:我们以前学过的求期望的方法是每种结果出现的概率乘以每种结果的值,然后相加.但是通常解决这类问题我们都要对每个中间状态求期望值,最终算出总的期望.这时我们就可以把每个

注:在吴恩达老师讲的[机器学习]课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下,一直到一周前才开始动手实现.自己参考[机器学习]课程中数字识别的作业题写了代码,对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度.但是改成训练异或的网络时,怎么也无法得到正确的结果.后来查了一些资料才发现是因为自己有一个参数设置的有问题,而且学习率过小,迭代的次数也不够.总之,异或逻辑的

本文档的大致内容:(python使用版本3.6.4) 1 数字--int 2 布尔--bool 3 字符串--str 4 元祖--() 5  列表---['a','b'] 6 字典--{} 运算符: 算数:+ -  *  /   //(商的整数)   %(余数)  **(次幂) 比较:==  !=  >= <=  < >等 赋值:= += -= 逻辑运算:not  and  or 成员运算:in   not in 一 数字 数字一般在计算的时候用的多,运算后无理数的话,总共保留16

列表: why: 1.字符串取值费劲 2.对字符串做任何操作,取出来的都是字符串 3.字符串有长度限制 基于以上原因,python提供了另一个数据类型,list 容器类数据类型. 列表页脚数组,可以存放不同的数据类型,而且可以存储大量数据 32位python的限制是 536870912 个元素, 64位python的限制是 1152921504606846975 个元素 而且列表是有序的,有索引值,可切片,方便取值. 使用列表: 1.索引, 切片 (步长) 2.增删改查 3.其他操作方法 用在哪

1.字符串 1.1 字符串相加 s1 = " ale x " s2 = " sb " print(s1 + s2) #识别空格 print(s1.strip() + s2.strip()) ale x sb ale xsb 1.2 字符串相乘 s1 = "alex " print(s1 * 5) alex alex alex alex alex note:str*int 1.3 字符串索引.切片 字符串索引,从0开始,空格也会输出 s = &qu

内容大纲 1 : 列表的索引 : 列表的切片 2 : 列表的增加内容 >1:append(char)  >2:insert(index,char) >3:extend('可迭代对象') 3 : 列表的删除内容 >1:pop(char)  >2:def 列表名[index] 可以切片 >3:clear() >remove(char) 4 : 列表的改内容 >1:列表名[index] = 'char' 5 : 列表的常用方法 >1:sort() 排序 &g

一.格式化输出 name = input('请输入姓名') age = input('请输入年龄') hobby = input('请输入爱好') job = input('请输入你的工作') # msg = '我的姓名' + name + '我的年龄' + age....... # # msg = """------------ info of Alex Li ----------- # # Name : Alex Li # # Age : 22 # # job : Tea

列表,元组 #list l1 = [1, 2, 3, '高弟弟'] #定义一个列表 #增 l1.append("DSB") #最后增加"DSB"的元素 #删 l1.remove("高弟弟") #删除"高弟弟"元素 l1.pop(3) #删除列表第4个元素 del l1[-1] #删除列表最后一个元素 #改 l1[3] = 'DSB' #修改第4个元素为'DSB' #查 l2 = [2, 5, 4, 8, 6, 1, 4, 5,

第一题:寻找子集合中每个元素在原集合中右边第一个比它大的数. 想到了用哈希表存这个数的位置,但是没有想到可以直接用哈希表存next great,用栈存还没找到的数,没遍历一个数就考察栈中的元素小,小的话,这个数就是栈中数的next great,栈中的数肯定是下大上小. public int[] nextGreaterElement(int[] nums1, int[] nums2) { /* 通过map建立当前元素和其next great的映射 在建立映射时,用栈记录还没有映射(就是还没有找到n

原文链接:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/78046960 范数(norm) 数学上,范数是一个向量空间或矩阵上所有向量的长度和大小的求和.简单一点,我们可以说范数越大,矩阵或者向量就越大.范数有许多种形式和名字,包括最常见的:欧几里得距离(Euclideandistance),最小均方误差(Mean-squared Error)等等. 大多数时间,你会在等式中看见范数像下面那样: ||x||,x可以是一个向量或者矩阵. 例如一个向量

很长时间一直没有明白真实的含义,十一期间补充一下这方面的知识. l0 范数是 ||x||0 = xi (xi不等于0)代表非0数字的个数,[1,2,3,4,5]  非0个数为5,[0,1,2,0,3]非0 个数为3 l1范数是||x||1=Σ|xi|  x与0之间的曼哈顿距离,[1,2,3,-2,-1] =1+2+3+2+1 =9,为个数字的绝对值的和. l2范数是||x||2=Σ|xi|^2为x与0之间的欧式距离,[1,2,-3]=1^2+2^2+(-3)^2=1+4+9=14,为各个数字的平

题目:                    农民约翰有三个容量分别是A,B,C升的桶,A,B,C分别是三个从1到20的整数,最初,A和B桶都是空的,而C桶是装满牛奶的.有时,约翰把牛奶从一个桶倒到另一个桶中,直到被灌桶装满或原桶空了.当然每一次灌注都是完全的.由于节约,牛奶不会有丢失. 写一个程序去帮助约翰找出当A桶是空的时候,C桶中牛奶所剩量的所有可能性. 递归的题除了书上有代码的几乎没打....(虽然那代码还一堆Bug...) 这道题点开了快十回就是没思路.主要是想边界条件和倒得策略. 其

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 在10g之前,传统的导出和导入分别使用EXP工具和IMP工具,从10g开始,不仅保留了原有的EXP和IMP工具,还提供了数据泵导出导入工具EXPDP和IMPDP.所以在11G的倒库和入库方式中,我们也有两种方式可以选择:传统模式和数据泵模式. 传统模式又分为:常规导入导出和直接导入导出. 下面以导出数据为例,分别介绍各自导出原理. 1.1简述各导入导出方式的

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error

做了一个作业,用JavaScript打印正倒直线,突然觉得自己还是逻辑有待加强训练啊 document.write("<h3>打印倒正金字塔直线</h3>");//打印一个h3标签,内容是里边的文字 var i= 61;//定义金字塔的起始/截止宽度(百分比为单位) while(i>0)//进行循环,当宽度大于0时,打印一个宽度为i的hr水平线,并将i自减10个百分比 { document.write("<hr width=" +

package String; import java.util.Stack;import java.util.StringTokenizer; public class StringReverse { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub String s="hello world!"; method(s);  //适用于英文短句

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t

调用: //重复项有9.5.1.2 int[] ints = new int[]{9,4,7,8,2,5,1,6,2,5,9,1}; arrayIntTest(ints); ///////////////////////////// //重复项有9.5.1.2 Integer[] integers = new Integer[]{9,4,7,8,2,5,1,6,2,5,9,1}; arrayIntegerTest(integers); /////////////////////////////

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行