L1-033 出生年(15 分) 以上是新浪微博中一奇葩贴:"我出生于1988年,直到25岁才遇到4个数字都不相同的年份."也就是说,直到2013年才达到"4个数字都不相同"的要求.本题请你根据要求,自动填充"我出生于y年,直到x岁才遇到n个数字都不相同的年份"这句话. 输入格式: 输入在一行中给出出生年份y和目标年份中不同数字的个数n,其中y在[1, 3000]之间,n可以是2.或3.或4.注意不足4位的年份要在前面补零,例如公元1年被认为是0

一.Python基本数据类型--列表(List) 1.定义:[ ]内以逗号分隔,按照索引,存放各种数据类型,每个位置代表一个元素. 2.列表的创建: # 方式一 list1 = ['name','age',''job] # 方式二 list2 = list('age','name,'salary'') 3.列表的特点 <1> 可存放多个值. <2> 按照从左到右的顺序定义列表元素,下标从0开始顺序访问,有序. <3> 可修改指定索引位置对应的值,属于可变类型. 4.常用

#ifndef _GRAPH_#define _GRAPH_#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<stdbool.h> /*NSI控制码(高亮,下划线,闪烁,光标位置,清屏等)给printf的输出加上些特效比如颜色,可以让打印信息更鲜明,在debug的时候特别有用. 颜色:*/#define NONE "\033[m" #define RED "

1028 人口普查(20)(20 分) 某城镇进行人口普查,得到了全体居民的生日.现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的人. 这里确保每个输入的日期都是合法的,但不一定是合理的--假设已知镇上没有超过200岁的老人,而今天是2014年9月6日,所以超过200岁的生日和未出生的生日都是不合理的,应该被过滤掉. 输入格式: 输入在第一行给出正整数N,取值在(0, 10^5^]:随后N行,每行给出1个人的姓名(由不超过5个英文字母组成的字符串).以及按"yyyy/mm/dd"(即年/月/日

相关笔记: 吴恩达机器学习笔记(一) —— 线性回归 吴恩达机器学习笔记(三) —— Regularization正则化 ( 问题遗留: 小可只知道引入正则项能降低参数的取值,但为什么能保证 Σθ2 <=λ ? ) 主要内容: 一.线性回归之普通最小二乘法 二.局部加权线性回归 三.岭回归(L2正则项) 四.lasso回归(L1正则项) 五.前向逐步回归 一.线性回归之普通最小二乘法 1.参数的值:(不带正则项) 2.Python代码: def standRegres(xArr, yArr):

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解 到 最小二乘 基本上都是解不存在的超定方程组.因此,

APP测试点总结(功能,交互,死机崩溃状态分析,容易出错的检查点) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 最近涉足APP端测试,常见检查点总结如下:   一.业务方面: 1.  注册(无效数据剔除),登录(语音和短信验证码),第三方登录(微信,微博,qq),忘记密码处理,注册   (登录后身份判断校验):账号互踢(同一时间一个账号只能在一台设备上登录) 2.tab切换,滑动,标题显示 3.项目列表显示:上下滑动加载(是不是会重复加载数据):显示的条数是否正确:格式,标签是否正确:

页面测试点整理(非逻辑测试点) 由于自己一年来一直在做页面测试,也看了很多测试理论的书和方法,但是方法并非也无法照搬,此处总结自己工作以来通过各种坑摸出来的一些方法点,希望一边靠上经典测试理论,一边形成自己的一套测试方法. h5页面介绍 HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML 标准版本,现在仍处于发展阶段,但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术.HTML 5有两大特点:首先,强化了 Web 网页的表现性能.其次,追加了本地数据库

MID字符串函数,作用是从一个字符串中截取出指定数量的字符 MID(text, start_num, num_chars)   text被截取的字符 start_num从左起第几位开始截取(用数字表达)   num_chars从左起向右截取的长度是多少(用数字表达) 此例子是提取身份证号码中的出生年月日. A1单元格为522222199009091010 在B1单元格输入公式 =MID(A1,,) 被截取的字符串为A1单元格,从第七位开始向右截取8个数字. 得到出生年月日:

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

做了几年的功能测试,也经手了好几个Web应用的项目,在做项目当中积累了一些经验.在这里我对通用一些功能模块的测试点做个记录,一来梳理一下测试用例设计的思路,以便加快相似项目的测试用例的设计,二来有利于设计出更加全面完善的测试用例.以后随着自己的测试技术的进步,也可以在这里对测试用例进行补充,查漏补缺. 1. 注册用户信息 (1)将某个必填项留空,检查系统是否对必填项为空的情况做了必要的处理: (2)在某个必填项中仅输入空格,检查系统是否能够正确处理: (3)按[Tab]键,光标是否能够按照从左到

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

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

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train

昨晚懒得FQ, 百度了一下linux中printf输出颜色的方法, 结果搜索结果质量让人倍感伤心. 越来越不想用bd了.还是Google一下吧, 手气真好, 第一个内容就很清楚明了! 我还是直接简单翻译一下就OK. 有一些通常被称作控制字符的特殊字符, 当在被控制台终端读取时, 它们会影响文本的显示方式. 这些控制字符的通用格式如下: Esc[{attr1};...;{attrn}m 其中: Esc 是转义字符, 其值为"\033";[ 是常量的左中括号;{attr1};...{att

Android的功能测试点 安装\卸载 App具体功能点 联网(默认的联网方式是什么?Wifi orSim卡?网络切换是否有相应的提示说明?飞行模式) 程序进入输入功能时,是否正常弹出键盘;键盘是否遮挡了应用需要输入内容的对话框 home和程序间多次切换 返回上一级操作,退出程序后的提示 当离开测试应用一段时间后,在回到测试应用时不能丢失用户数据 衡屏竖屏切换时不能丢失用户数据 长按某一按钮是否会触发其他事件 注意PC端和APP的数据同步(比如某作者在PC端设置了禁止他人评论,那么在APP上也应

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate

题目:有一对兔子,从出生第三个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后,每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问M个月时兔子的数量,M为键盘读入的正整数.(请用Java语言作答) 样例输入: 3 样例输出: 第1个月的兔子对数:1第2个月的兔子对数:1第3个月的兔子对数:2 代码示例: import java.util.Scanner; /** * @author ForeverLover */ public class Rabbit { public static void main(Str

The L1 Median (Weber 1909) 链接网址 Derived from a transportation cost minimization problem, the L1 median is defined to be any point which minimizes the sum of Euclidean distances to all points in the data set (fig.2). As with most median definitions, t

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 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