\(\color{Red}{描述}\) \(在n*n的棋盘上有m个K皇后,每个皇后可能被来自8个方向的其他皇后攻击\) \(每个皇后只可能被(0-8)只皇后攻击,分别求出被(0-8)只皇后攻击的皇后数量\) \(对于一个皇后来说,怎么找到上下左右对角线是否有皇后才是关键\) \(如果把皇后按照x坐标分类装进vector中,对y排序\) \(对于相同x坐标一组的皇后来说,如果是这组的第一个或最后一个,那么它只能收到左边或右边的皇后攻击.(因为按照y排序过)\) \(如果处于中间的皇后,可以收到左右…

/******************* NSString+NumCount.h文件 ******************************/ #import <Foundation/Foundation.h> @interface NSString (NumCount) // 给NSString类扩充一个类方法计算字符串中数字的个数 + (int)numberOfString:(NSString *)str; // 给NSString类扩充一个对象方法计算字符串中数字的个数 - (in…

1.需求:如果对一个类在不更改代码的基础上要为它再扩充额外的方法可以使用继承和分类 2.分类 作用:可以在不修改原来类代码的基础上,给某一个类扩充一些对象方法或者类方法,因此一个类可以有多个分类 实现:分类也是类因此也有声明和实现,分类一般以要实现的功能或者模块命名 声明:@interface 类名(分类名称) @end 实现:@implementation 类名(分类名称) @end 3.注意 (1)在分类只能增加方法,不能增加成员变量,如果要增加成员变量的话该考虑用继承去实现 (2)在分类实…

http://acm.hust.edu.cn/problem/show/1698 题目就是要把一个数n分成4段,其中中间两段一定要是奇数. 问有多少种情况. 分类, 奇数 + 奇数 + 奇数 + 奇数 奇数 + 奇数 + 奇数 + 偶数 偶数 + 奇数 + 奇数 + 奇数 偶数 + 奇数 + 奇数 + 偶数 注意看看能否拆成这样的形式,比如x是奇数的话,最后一种就没可能拆成了. 然后奇数表达成 2 * a - 1这个样子,就能列出方程. 然后就是类似于解a1 + a2 + a3 + a4 = x…

[题目链接]:http://codeforces.com/problemset/problem/131/E [题意] 给你n*n坐标上的m个皇后的位置; 然后让你求出,能够攻击到0,1,2-8个其他皇后的皇后个数; (其他皇后可以被前面的皇后挡住,所以最多只能攻击到8个); [题解] 按照横.纵.正对角.斜对角这4个方向搞; 横坐标的话,将纵坐标升序排; 然后对于每一个横坐标,将横坐标为它的皇后的标号加入到vector里面; (因为纵坐标升序排了,所以最两端的皇后就是vector里面第一个和最后…

[源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 Task是什么 目录 [源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 Task是什么 0x00 摘要 0x01 思考出发点 0x02 示例代码 0x03 任务是什么 0x04 Celery应用与任务 4.1 全局回调集合 和 内置任务 4.2 装饰器@app.task 4.2.1 建立 Proxy 实例 4.2.2 添加待处理 4.3 Celery Worker 启动 4.3.1 Worker 示例 4.3.2 WorkController…

对于之前的一个,二元分类问题,我们的数据看起来可能是像这样: 对于一个多类分类问题,我们的数据集或许看起来像这样: 我用3 种不同的符号来代表3 个类别,问题就是给出3 个类型的数据集,我们如何得到一个学习算法来进行分类呢?我们现在已经知道如何进行二元分类,可以使用逻辑回归,对于直线或许你也知道,可以将数据集一分为二为正类和负类.用一对多的分类思想,我们可以将其用在多类分类问题上.下面将介绍如何进行一对多的分类工作,有时这个方法也被称为"一对余"方法. 现在我们有一个训练集,好比上图表…

1.案例驱动模式 1.1案例驱动模式概述 (理解) 通过我们已掌握的知识点,先实现一个案例,然后找出这个案例中,存在的一些问题,在通过新知识点解决问题 1.2案例驱动模式的好处 (理解) 解决重复代码过多的冗余,提高代码的复用性 解决业务逻辑聚集紧密导致的可读性差,提高代码的可读性 解决代码可维护性差,提高代码的维护性 今后写代码要达成的目标 复用性 可读性 维护性 通过新知识点解决 2.分类思想 2.1分类思想概述 (理解) 之前写的学生管理系统存在的问题:代码的维护性,可读性以及复用性是有些…

You are given an undirected graph G(V, E). Each vertex has a mark which is an integer from the range [0..231 – 1]. Different vertexes may have the same mark. For an edge (u, v), we define Cost(u, v) = mark[u] xor mark[v]. Now we know the marks of som…

面向对象编程(Object Oriented Programming,OOP)是当前最主流的编程范式之一,Java是一门纯面向对象的编程语言.我们常说C++是一门面向对象的编程语言,C++是C语言的一个超集,它在C语言的基础上突破性的添加了类的概念,增加了面向对象的特点. 首先,C++是一门非常强大的语言,它几乎可以做到其他编程语言所能做到的所有事情,但是由于其繁杂的语法等等原因导致C++的学习成本过高,在这样地背景下,Java逐渐取代并且成为了一门主流的编程语言.而理解面向对象,首先要理解基本…

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi…

分组赛讲课讲了APIO2015的题,于是回去就做完了 稍微写一点题解吧 bzoj4069 逐位处理的简单题,然后就是bool型dp 然后a=1 的时候可以把一位状态干掉 当一维状态单调且是bool型dp时,我们可以用dp表示这一维状态:类似的思想也在bzoj1937出现过 ..] of int64; n,a,b,i,j,k,p:longint; g,c:..] of longint; f:..,..] of boolean; now:int64; can:boolean; function mi…

thinkrock是一款非常优秀的思想管理软件 主题是用来分类思想的,从而将思想具体化 比如:个人,书籍,小孩等等 在其中红色以及灰色是不推荐使用的,因为有别的意思.…

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…

六 逻辑回归(Logistic Regression:LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就是由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心. 6.1 分类问题(Classification) 本小节开始介绍分类问题(该问题中要预测的变量y是离散值),同时,还要学习一种叫做逻辑回归的算法(Logistic regression),这是目前使用最广泛的一种算法.虽然该算法中…

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决…

2019-04-16 Python 3x 一. 面向对象的含义和特性 面向对象是将世界中的具体事物进行抽象,从而能够更好的帮助我们归纳总结,解决复杂问题的一种解决问题的思路. 面向对象的三个特性——封装.继承.多态. 类和对象是面向对象中的两个重要概念. 类:是对事物的抽象,比如汽车模型. 对象:是类的一个实例,比如:大卡车. 二者之间的联系:类是把对象抽象化,对象是把类实例化.这个有点像哲学上上的个体和整体.当然个体还可以继续细分,这种就是一种分而治之和分类思想. 二.类类:是对事物的抽象,比…

六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类:一对多 七.正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 正则化线性回归 7.4 正则化的逻辑回归模型 第3周 六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min)…

前言 本文开始主要介绍一下SVM的分类原理以及SVM的数学导出和SVM在Python上的实现.借鉴了许多文章,会在后面一一指出,如果有什么不对的希望能指正. 一. SVM简介 首先看到SVM是在斯坦福的机器学习课程上,SVM是作为分类器在logisticregression的基础上引出的. 其学习方法是把数据映射到一个高维空间上,使数据变稀疏,比较容易找到一个分割面来将数据分类, 而这个高维的分割面就是超平面.而SVM做的就是找到这样一个超平面使得数据点离这个超平面尽可能的远, 这样的分类效果才…

支持向量机即Support Vector Machine,简称SVM.一听这个名字,就有眩晕的感觉.支持(Support).向量(Vector).机器(Machine),这三个毫无关联的词,硬生生地凑在了一起.从修辞的角度,这个合成词最终落脚到"Machine"上,还以为是一种牛X的机器呢?实际上,它是一种算法,是效果最好的分类算法之一. SVM是最大间隔分类器,它能很好地处理线性可分的问题,并可推广到非线性问题.实际使用的时候,还需要考虑噪音的问题. 本文只是一篇学习笔记,主要参考了…

python进阶03 继承 一.继承 课堂练习:假设你正在参与一个魔幻类角色游戏的开发,公司需要腻味这个游戏设计两个角色的类: a.剑士 属性:1.角色名:2.角色等级:3.生命值:4.攻击力 行为:物理攻击 b.法师 属性:1.角色名:2.角色等级:3.生命值:4.法术强度 行为:1.法术攻击:2.治疗 #首先定义一个剑士类 class SwordsMan:#定义一个剑士类 def __init__(self,name,lever,blood): #初始化剑士的名字,等级,血量 self.na…

2017-01-07 20:14:45 前面两周主要都是在复习然后考试,每天其实过得也挺苦逼的.基本上项目和学习上的是都没有接触了:复习了随机过程和数字信号处理和信号检测和估值:主要都是复习一些理论上的东西,有时候感觉还是挺有用的:这些预测的模型,特征提取,概率模型在机器学习的理论上用处很多.打算后面的一些时间乘胜追击多学习一点理论上的知识.接下来还有英语和辩证法的考试:也要好好的复习. 今天学习了一天的<MachineLearningInAction>机器学习实战,主要是学习了KNN的分类思…

SAM(Suffix Automaton),后缀自动机. SAM是种十分神奇的数据结构,我认为他的主要神奇之处,在于最大限度的利用了分类思想. SAM上有两种边,代表两种转移方式. 一种是树边,一种是转移边,树边代表对SAM对子串出现位置的分类,转移边代表当前节点代表的子串加入字符后的节点的分类. 由于子串的出现位置的集合或者是子集关系,或者无交集,可以证明状态数是O(n)的. 在有了这些东西后,SAM基本可以搞出关于字符串的所有问题. SAM有句很经典的话:出现次数向父亲传递,接收串数从儿子获…

1.继承 class Father: def init(self,age,sex): self.age = age self.sex = sex class Son(Father): 类名后面写括号,括号中放父类名. pass class Dog(默认继承object类):所有类的父类 pass 不可以访问父类私有属性.双下划线属性.除非在内部定义一个super().__私有属性,的方法访问. class Son(Father): def bb(self): print(Father.__a)…

php正则怎么使用(最全最细致) 一.总结 一句话总结: 1.正则中的行定位符是什么? 解答:(^与$) 2.正则中什么时候用行定位符? 解答:如"^de",表示以de开头的字符串 "de$",表示以de结尾的字符串. 3.php正则中的单词定界符是什么? 解答:单词定界符\b 4.php正则中单词定界符怎么使用? 解答:要匹配的单词首尾都加.\ban\b 去匹配”gril and body”的话,就会提示匹配不到. 5.php正则中的\B是什么意思? 解答:和\b…

一.支持向量机 (SVM)算法的原理 支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.它是将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面.在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面,分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化.假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小. 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的最优化求解问题: 推理过程:      结果:…

首先,下笔一定要读清楚题目. 情况多考虑一下. 这几次的模拟赛,分类思想很重要,往往一大坨东西扔给你,你不去尝试分类的话就很难整理清楚.…

旋转数组的最小数字1.题目描述 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转. 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素. 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1. NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0. 2.我的解答: import java.util.ArrayList; /* 本题考察重点:分类思想 非减排序即包括递增排序和全等 */ public class Solution { pu…

1,本节课开始进入 C++ 中的面向对象,面向对象是 C++ 中最核心也是体现 C++ 价   值的一个部分: 2,日常生活当中我们都习惯对事物进行分类,那么这种分类的思想是否可以引入到 程序设计中? 1,可以: 2,面向对象就是将分类的思想直接引入到程序设计当中: 3,面向对象的意义在于: 1,将日常生活中习惯的思维方式引入程序设计中: 1,避免错误: 2,顺序.选择.循环这三种 C 中的编程泛型不能满足非科学计算中的软件开发问题,引来了软件灾难: 2,将需求中的概念直观的映射到解决方案中:…

1.案例驱动模式 1.1案例驱动模式概述 (理解) 通过我们已掌握的知识点,先实现一个案例,然后找出这个案例中,存在的一些问题,在通过新知识点解决问题 1.2案例驱动模式的好处 (理解) 解决重复代码过多的冗余,提高代码的复用性 解决业务逻辑聚集紧密导致的可读性差,提高代码的可读性 解决代码可维护性差,提高代码的维护性 2.分类思想 2.1分类思想概述 (理解) 分工协作,专人干专事 2.2黑马信息管理系统 (理解) Student类 标准学生类,封装键盘录入的学生信息(id , name ,…