时间                 场次                             过题数目      补题数目   难易度

2019.4.7      codeforces-1141 (div3)            7/7                 7/7                  easy

2019.4.7      codeforces-1140 (div2) 　 　    4/7                 6/7                  hard

2019.4.8      codeforces-1139 (div2)            4/6                 4/6                  mid

2019.4.9      codeforces-1138 (div2)            3/6                 5/6                  hard

2019.4.11    codeforces-1136 (div2)            4/5                 5/5                  mid

2019.4.13    codeforces-1133 (div3)            6/7                 7/7                  mid

2019.4.15    codeforces-1132 (div2)       　  5/7                 7/7                  easy

2019.4.17    codeforces-1131 (div2)            4/7                 6/7                  mid

2019.4.23    codeforces-1142 (div1)            2/5                 2/5                  hard

2019.4.24    codeforces-1144 (div3)            7/7                 7/7                  easy

Daily Codeforces 计划 训练时录的更多相关文章

  1. caffe下训练时遇到的一些问题汇总

    1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以 ...

  2. caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

    一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优 ...

  3. A TensorBoard plugin for visualizing arbitrary tensors in a video as your network trains.Beholder是一个TensorBoard插件，用于在模型训练时查看视频帧。

    Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes wit ...

  4. SGD训练时收敛速度的变化研究。

    一个典型的SGD过程中,一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差,在下图中得到了展示. 无论什么样的网络结构,无论是哪一层网络的梯度,大体上都遵循下面这样的规律: 高信号/噪音比一段时间之后,信 ...

  5. 使用Deeplearning4j进行GPU训练时，出错的解决方法

    一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错 ...

  6. 记录：测试本机下使用 GPU 训练时不会导致内存溢出的最大参数数目

    本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的 ...

  7. DenseNet算法详解——思路就是highway，DneseNet在训练时十分消耗内存

    论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http: ...

  8. 理解dropout——本质是通过阻止特征检测器的共同作用来防止过拟合 Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了

    理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/torna ...

  9. 安装 tensorflow 1.1.0；以及安装其他相似版本tensorflow遇到的问题；tensorflow 1.13.2 cuda-10环境变量配置问题；Tensorflow 指定训练时如何指定使用的GPU；

    # 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量expo ...

随机推荐

  1. Android 之文件夹排序

    按文件名排序 /** * 按文件名排序 * @param filePath */ public static ArrayList<String> orderByName(String fi ...

  2. BASE64编码的图片在网页中的显示问题的解决

    BASE64位转码有两种: 一种是图片转为Base64编码,这种编码是直接可以在页面通过<img src='base64编码'/>的方式显示 Base64 在CSS中的使用 .demoIm ...

  3. Spark MLlib KMeans 聚类算法

    一.简介 KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. ...

  4. 解决ajax跨域访问sessionid不一致问题

    根据浏览器的保护规则,跨域的时候我们创建的sessionId是不会被浏览器保存下来的,这样,当我们在进行跨域访问的时候,我们的sessionId就不会被保存下来,也就是说,每一次的请求,服务器就会以为 ...

  5. Java设置接口跨域

    现在我们很多项目都是基于Java的REST结构风格前后端分离,在前端访问后端的时候就存在跨域,这个时候后端接口不处理就会存在访问不了.上代码! 1.创建一个Filter 在web.xml中配置 < ...

  6. CentOS 7 MySql 解压版安装配置

    下载 访问www.mysql.com 点击DOWNLOADS-->Community-->MySQL Community Server 选择要下载的版本,目前可选择的有:5.5.5.6.5 ...

  7. CentOS7.x安装kickstart

    kickstart简介 kickstartkickstart是RedHat公司开源的软件,所以对CentOS兼容性最好,是一种无人值守的安装方式就是将手动安装配置的步骤,记录到文件中,然后通过kick ...

  8. 你所不知道的ASP.NET Core MVC/WebApi基础系列（二）

    前言 好久没冒泡了,算起来估计有快半年没更新博客了,估计是我第一次停更如此之久,人总有懒惰的时候,时间越长越懒惰,但是呢,不学又不行,持续的惰性是不行dei,要不然会被时光所抛弃,技术所淘汰,好吧,进 ...

  9. css3动画和animate.css动画库使用

    CSS3动画 css3动画可以分为两种.transition过渡动画和keyframes关键帧动画 过渡动画 第一种叫过渡(transition)动画,就是从初始状态过渡到结束状态这个过程中所产生的动 ...

  10. 新增和修改页面的用例设计和Bug提交

    问题: 新增页面和修改页面,基本上输入框都一样,那比如同一个输入框的用例设计: 1. 写了新增页面的用例,修改页面对该输入框还有再写一遍用例的必要吗? 2. 执行用例时,新增页面验证了必填项,长度,数 ...