按航班拆点 注意返边的条件 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e6+11; const int oo = 0x7fffffff; int to[maxn<<1],nxt[maxn<<1],cap[maxn<<1],flow[maxn<<1]; int head[maxn],tot; void init(){ memset(head,-1,sizeof he…

时序模型:仿真器的时间推进模型,它反映了推进仿真时间和调度事件的方式. 1)门级时序模型:适用于分析所有的连续赋值语句,过程连续赋值语句,门级原语,用户自定义原语. 特点:任意时刻,任意输入变化都将重新计算其输出.假设已经存在一个门级时序模型,同时该模型产生的一个事件已被调度但还未执行,如果事件的结果将导致 一个新事件产生,仿真器会撤销对先前事件的调度,转而调度新事件. 适用于模拟电路中的惯性延时.适用于组合逻辑建模. 惯性延时:例如在一个与非门电路中,门延时5ns,那么任何小于这个延时值的输入…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加. 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, in…

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处…

题意:已知n(n <= 150)个城市和m(m <= 5000)个航班,每个航班有出发地.到达地.乘坐人数.起飞时间和降落时间(时间用时和分表示),求从一个指定城市出发,去往另一个指定城市在规定的最晚时间前(包括最晚时间)可以到达的最大人数(换航班的间隔至少需要30分钟). 分析: 1.首先最大流模板中是不考虑时间因素的,从一个点分别向不同的方向出发是同时的,所以不能以城市为最大流模板中的顶点. 2.为了考虑时间因素,以航班为顶点,以城市为边,将同一个航班拆成两个点i与i + m(拆点法),则…

题意:有n个城市,m条航班.已知每条航班的起点和终点,还有每条航班的载客量.出发时间.到达时间.并且要求在任何一个城市(起点.终点除外)都至少要有30分钟的中转时间,求起点到终点的最大客流量. 析:把每个航线看成一个点,然后拆成两个点,然后如果两个航线能够到达,并且时间不超的话,就连一条边,然后加一个源点和汇点,分别向开始和结束城市进行连线,容量无限大. 代码如下: #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #inc…

题目大意:有n个城市,m条航班.已知每条航班的起点和终点,还有每条航班的载客量.出发时间.到达时间.并且要求在任何一个城市(起点.终点除外)都至少要有30分钟的中转时间,求起点到终点的最大客流量. 题目分析:将航线视作一个点,如果航线u能经过某城市中转到航线v,则从u连一条弧到v.构造好图之后拆点,将点u拆成u和u’,对于任意一个u,都连一条弧从u到u’,容量为航线上的载客量:对于节点u,从u’向u邻接的节点v连一条弧,容量为无穷大:增加源点s,从s向起点为出发点的航线u连一条弧,容量为无穷大,…

最大流 .以航班为节点进行最大流. 容量限制进行拆点. 如果时间地点满足可以建一条边. 具体看代码.变量名被修改过了.一开始的变量名可能比较容易看懂 但CE了.可能与库里的变量重复了. AC代码 #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath> #include <ctime> #include <deque> #include <stack> #…

题目大意:有n个城市m条航线.给出每条航线的出发地,目的地,座位数,起飞时间和到达时间(所给形式为HHMM.记得转化),再给出城市A和B.和到达城市B的最晚时间.如今问一天内最多有多少人能从A飞到B,能够在其它城市中转 解题思路:将飞机票拆点,拆成i–>i + m,容量为座位数. 接着推断一下.航线之间的连线 假设航线的起点是A的话,那么就和超级源点相连,容量为INF 假设航线的终点是B且到达时间小于等于最晚时间.那么连线,容量为INF 假设航线i的终点和航线j的起点同样.且航线i的到达时间+3…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent…

隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 现实世界中有一类问题具有明显的时序性,比如路口红绿灯.连续几天的天气变化,我们说话的上下文,HMM的基础假设就是,一个连续的时间序列事件,它的状态受且仅受它前面的N个事件决定,对应的时间序列可以成为N阶马尔可夫链. 假设今天是否有雾霾只由前天和昨天决定,于是就构成了一个2阶马尔可…

目录 1. 理论回顾 2. 时间裕量 3. 最大延迟和最小延迟 4. 案例分析 参考文献: 距离上一篇有关时序的理论篇已经有一段时间了(可以参考博文FPGA时序约束--理论篇),实际上此段时间,甚至到今天对FPGA的时序一直还是处于一种"朦胧"的状态,经历了一个阶段的学习和项目时间,稍微有点感触,故借此总结一下. 1. 理论回顾 先来回顾一下有关时序的理论知识,上图是典型的同步时序模型及其时序图,由发起寄存器(rega).组合逻辑.捕获寄存器(regb)及其中间的走线组成. 源时钟cl…

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自…

2. 应用背景 静态时序分析简称STA,它是一种穷尽的分析方法,它按照同步电路设计的要求,根据电路网表的拓扑结构,计算并检查电路中每一个DFF(触发器)的建立和保持时间以及其他基于路径的时延要求是否满足.STA作为FPGA设计的主要验证手段之一,不需要设计者编写测试向量,由软件自动完成分析,验证时间大大缩短,测试覆盖率可达100%. 静态时序分析的前提就是设计者先提出要求,然后时序分析工具才会根据特定的时序模型进行分析,给出正确是时序报告. 进行静态时序分析,主要目的就是为了提高系统工作主频以及…

目录 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 RNN 原理 LSTM 原理 GRU 原理 RNN BPTT LSTM 如何解决 RNN 的梯度消失问题 怎样增加 LSTM 的长距离特征提取能力 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 从模型特点上来说: 对于 CNN 每一个卷积核都可以看作是一个滤波器,卷积运算的本质是互相关运算,每个卷积核仅对于具有特定特征具有较大的激活值,而且 CNN 有参数共享和局部连接的特点,能够提取图像上不同位…

上篇<神器の争>主要是介绍Prophet的特点以及prophet入门的一些注意事项,但离真正的实际运用还有段距离.本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验. 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, growth='linear', changepoints=None, n_changepoints=25, changepoint_range=0.8, yearly_seasonality='auto',…

时序数据基础 时序数据特点 时序数据TimeSeries是一连串随时间推移而发生变化的相关事件. 以下图的 CPU 监控数据为例,同个 IP 的相关监控数据组成了一条时序数据,不相关数据则分布在不同的时间序列上. 常见时序数据有: 监控日志:机器的 CPU 负载变化 用户行为:用户在电商网站上的访问记录 金融行情:股票的日内成交记录 这类数据具有以下特点: 必然带有时间戳,可能存在时效性 数据量巨大,并且生成速度极快 更关注数据变化的趋势,而非数据本身 关系型数据库的不足 当面对时序数据时,传统…

数据模型 1.时序数据的特征 时序数据应用场景就是在时间线上每个时间点都会从多个数据源涌入数据,按照连续时间的多种纬度产生大量数据,并按秒甚至毫秒计算的实时性写入存储. 传统的RDBMS数据库对写入的支持都是按行处理,并建立B树结构的索引,它并不是为了批量高速写入而设计,尤其像多纬度时序数据连续的涌入数据平台,RDBMS的存储引擎必然导致负载.吞吐在写入性能上的极不适应. 因此时序数据的存储设计一般不会考虑传统RDBMS,都会将目光放在以LSM-Tree以及列式的数据结构存储方向. LSM数据模…

作者 朱建平,TEG/云架构平台部/块与表格存储中心副总监.08年加入腾讯后,承担过对象存储.键值存储,先后负责过KV存储-TSSD.对象存储-TFS等多个存储平台. NoSQL 技术和行业背景 NoSQL 是对不同于传统关系型数据库的一个统称,提出 NoSQL 的初衷是针对某些场景简化关系型数据库的设计,更容易水平扩展存储和计算,更侧重于实现高并发.高可用和高伸缩性. NoSQL vs 关系型数据库 其实早几年大家看两者的区别是清晰的,关系型数据库就是用 SQL 语句操作,具有行列结构和预定义…

既然是玩转,就得easy,在通俗搞懂核心原理的基础上,重在实践. 本文首先介绍Prophet模型基本使用,再介绍一个开箱即用的开源项目--Streamlit_prophet,进一步降低Prophet使用门槛(甚至给运营.业务都会用~) 简介 时间序列受4种成分影响: 趋势:宏观.长期.持续性的作用力 周期:比如商品价格在较短时间内,围绕某个均值上下波动: 季节:变化规律相对固定,并呈现某种周期特征:"季节"不一定按年计,每周.每天的不同时段的规律,也可称作季节性. 随机:随机的不确定性…

很多FPGA工程师都会遇到timing的问题,如何让FPGA跑到更快的处理频率是永久话题.决定FPGA的timing关键是什么?如何才能跑到更快的频率呢? A. 第一步需要了解FPGA的timing路径: 图1.时序模型 在任何设计中最普通的时序路径有以下4种: 1 输入端口到内部时序单元路径: 2 从时序单元到时序单元之间的内部路径: 3 从内部时序单元到输出端口之间的路径: 4 输入端口到输出端口之间的路径: B.第二步需要能够读懂FPGA的timing报告,从而找到影响timing的问题:…

静态时序分析 基本概念  [转载] 1.   背景 静态时序分析的前提就是设计者先提出要求,然后时序分析工具才会根据特定的时序模型进行分析,给出正确是时序报告. 进行静态时序分析,主要目的就是为了提高系统工作主频以及增加系统的稳定性.对很多数字电路设计来说,提高工作频率非常重要,因为高工作频率意味着高处理能力.通过附加约束可以控制逻辑的综合.映射.布局和布线,以减小逻辑和布线延时,从而提高工作频率. 2.   理论分析 2.1   固定参数launch edge.latch edge.Tsu.T…

前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据,由于HMM是一个时序模型,且含有隐变量,所以这个实验不是很好做.大家对HMM不熟悉的话可以参考网友的实验:code. kinect人体关节数据中, 每个关节点由3个坐标数据构成,多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个…

前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算.具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和stard code,如实验内容有难以理解的地方,欢迎私底下讨论.下面是随便写的一些笔记. 完成该实验需要了解一些遗传方面的简单知识,可参考:Introduction to heredity(基因遗…

芯航线——普利斯队长精心奉献 课程目标: 1.了解并学会FPGA开发设计的整体流程 2.设计一个二选一选择器并进行功能仿真.时序仿真以及板级验证 实验平台:芯航线FPGA开发板.杜邦线 实验内容: 良好的文件夹设置以及工程管理是一个好的FPGA设计的基础,在学习之初就建立俩良好的习惯,会少走一些弯路.因此我们首先在新建的工程文件夹下面,分别建立如图2-1所示的子文件夹. 图2-1 FPGA工程子文件夹 上图中,prj为工程文件存放目录:rtl为verilog可综合代码存放目录:testbench…

fault simulation是指对fault circuit的simulation,来locate manufacturing defects并且进行fault diagnosis. logic simulation针对logic circuit model的simulation,主要有compiled-code和event-driven两种techniques. Logic simulation针对design verification的: 一般design verificaiton起始于…

1.FSMC机制 FSMC(Flexihie Static Memory Controller,可变静态存储控制器)是STM32系列中内部集成256 KB以上FlaSh,后缀为xC.xD和xE的高存储密度微控制器特有的存储控制机制.之所以称为"可变",是由于通过对特殊功能寄存器的设置,FSMC能够根据不同的外部存储器类型,发出相应的数据/地址/控制信号类型以匹配信号的速度,从而使得STM32系列微控制器不仅能够应用各种不同类型.不同速度的外部静态存储器,而且能够在不增加外部器件的情况下…

何谓静态时序分析(Static Timing Analysis,简称STA)? 它可以简单的定义为:设计者提出一些特定的时序要求(或者说是添加特定的时序约束),套用特定的时序模型,针对特定的电路进行分析.分析的最终结果当然是要求系统时序满足设计者提出的要求. 下面举一个最简单的例子来说明时序分析的基本概念.假设信号需要从输入到输出在FPGA内部经过一些逻辑延时和路径延时.我们的系统要求这个信号在FPGA内部的延时不能超过15ns,而开发工具在执行过程中找到了如图4.1所示的一些可能的布局布线方式…

Paper about Event Detection. #@author: gr #@date: 2014-03-15 #@email: forgerui@gmail.com 看一些相关的论文. 1. <Efficient Visual Event Detection using Volumetric Features> ICCV 2005 扩展2D box 特征到3D时空特征. 构建一个实时的检测器基于容积特征. 采用传统的兴趣点方法检测事件. 2. <ARMA-HMM: A New…