从零开始的acm竞赛生涯
经过了一段时间的训练,自己的成绩还是很不理想。回首过往,感觉自己还是练得太少,一直没有进入状态,缺乏硬怼出题的能力,思维也不够快,赛场上各种被卡题。可以说,我之前的训练有些仓促,还没有达到入门的水准,还有很长的一段路要走。我决定暂且把之前的acm生涯在此画上一个并不完美的句号,从这里开始新的起点,记录自己点点滴滴的奋斗痕迹。希望一年后的我再次来到这片土地的时候,能够没有缺憾。
原博客地址:https://blog.csdn.net/a54665sdgf
从零开始的acm竞赛生涯的更多相关文章
- 【转】ACM/ICPC生涯总结暨退役宣言—alpc55
转自:http://hi.baidu.com/accplaystation/item/ca4c2ec565fa0b7fced4f811 ACM/ICPC生涯总结暨退役宣言—alpc55 前言 早就该写 ...
- 《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》
<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代 ...
- ACM竞赛高手比其他程序员水平高很多吗?
1. ACM是一种很直接的评价程序员水平的体系 2. ACM竞赛会带来很多机遇(深造or工作),同时又是一个不小的挑战 3. 为竞赛而竞赛的事情不可取 详细点击这里
- 长安大学ACM竞赛部
本博客为长安大学ACM竞赛部的公共博客,记录长大ACMer的成长点滴. 开此博客,诸君共勉.
- 《机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路》
<机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路> 在开始说之前一个很重要的Tip:电脑至少要求是64位的,这是我的痛. 断断续续花了个把月的时间把这本书过了一遍.这是一本非常适合基于 ...
- 《PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路》 分享下载
转: <PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路> 分享下载 书籍信息 书名: PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路 标签: PYTHON机器学 ...
- ACM竞赛常用STL(一)
全排列函数next_permutation STL 中专门用于排列的函数(可以处理存在重复数据集的排列问题) 头文件:#include <algorithm> using namespac ...
- 【ZOJ】3785 What day is that day? ——浅谈KMP在ACM竞赛中的暴力打表找规律中的应用
转载请声明出处:http://www.cnblogs.com/kevince/p/3887827.html ——By Kevince 首先声明一下,这里的规律指的是循环,即找到最小循环周期. 这 ...
- Python机器学习及实践+从零开始通往Kaggle竞赛之路
内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数 ...
随机推荐
- LeetCode:二叉树的锯齿形层次遍历【103】
LeetCode:二叉树的锯齿形层次遍历[103] 题目描述 给定一个二叉树,返回其节点值的锯齿形层次遍历.(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行). 例如:给定二叉树 ...
- 如何选择合适的Linux系统进行桌面程序开发?
32 or 64 ? 众所周知,64位的Windows系统可以近乎完美地运行32位的应用程序,微软出于商业考虑做了这样一个兼容层.而Linux系统则划分的很清楚,默认情况下64位的Linux系统无法运 ...
- Shell 条件判断总结
-b file 若文件存在且是一个块特殊文件,则为真 -c file 若文件存在且是一个字符特殊文件,则为真 -d file 若文件存在且是一个目录,则为真 -e file 若文件存在,则为真 -f ...
- 在.h和.cpp中包含头文件的区别
1.在.h中包含头文件,是为了声明一系列这个头文件的变量等,可能会产生重复包含的问题: 2.在.cpp中包含头文件只是为了实现这个头文件或者使用其中的方法,不会有重复包含的问题,所以尽量在源文件中包含 ...
- setfacl设置特定目录的权限
现有一目录是虚拟机和linux共享的,但是每次程序调用新建的文件都发现没有权限. 于是指定特定目录及其子目录下新建的文件或目录对于用户qhfz都有读写执行的权限 -R表示递归 -m表示设置文件acl规 ...
- how to use Inspector in fiddler
打开fiddler之后,会自动捕获本机的http请求,以列表的形式显示在左侧 双击左侧列表中的某一个request,右侧会自动切换到Inspectors窗口. 右侧上半部分是request的raw G ...
- ML 逻辑回归 Logistic Regression
逻辑回归 Logistic Regression 1 分类 Classification 首先我们来看看使用线性回归来解决分类会出现的问题.下图中,我们加入了一个训练集,产生的新的假设函数使得我们进行 ...
- pandas读取Excel
time31 = pd.read_excel('F:/save_file/3问出车表.xlsx', sheetname='Sheet1') # 读取‘3问出车表.xlsx’中的Sheet1表单, ti ...
- keystone DB in devstack
~$ mysql -u -p root mysql> use keystone; mysql> show tables;+------------------------+| Tables ...
- js工厂方法
工厂方法与简单工厂的区别在于工厂方法没有switch条件分支,实例化哪一个子类放到了客户端(可以利用反射),这样整个工厂和产品体系都没有修改的变化,而只是扩展的变化,这就完全符合了开放-封闭原则的精神 ...