http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/category/563690.html http://www.cnblogs.com/vincent-blog/p/4402327.html day1:java IO流:http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3634409.html Java API:http://dlc-cdn.sun.com/jdk/jdk-api-localizations/jdk-api-zh-cn/publish/1.6.0…

1082 AlvinZH的学霸养成记VI 思路 难题,凸包. 分析问题,平面上给出两类点,问能否用一条直线将二者分离. 首先应该联想到这是一个凸包问题,分别计算两类点的凸包,如果存在符合题意的直线,那么这两个凸包(凸多边形)一定是不相交的. 计算凸包一般有两种方法,Graham扫描法和Jarvis步进法. Graham扫描法比较简单,好理解,书中也有伪代码.先找到最左下点P0,对剩下的点相对P0进行极角排序.然后依次进栈判断.当算法终止时,栈中从底部到顶部,依次是按逆时针方向排列的凸包中的点(有…

1081 AlvinZH的学霸养成记V 思路 中等题,计算几何. 这是一个排序问题,按极角排序.可以转化为叉积的应用,对于点A和B,通过叉积可以判断角度大小,共线时再判断距离. 叉积的应用.OA × OB = x1y2 - x2y1. OA × OB > 0:OA在OB的顺时针180°内: OA × OB = 0:三点共线,方向不一定相同: OA × OB < 0:OA在OB的逆时针180°内. 分析 注意数据范围,建议使用double.long long还是少用些好,真的. 参考代码 #in…

1032 AlvinZH的学霸养成记II 思路 中等题,贪心. 所有课程按照DDL的大小来排序. 维护一个当前时间curTime,初始为0. 遍历课程,curTime加上此课程持续时间d,如果这时curTime大于此课程DDL,表示无法学习此课程,但是我们不减去此课程,而是减去用时最长的那门课程(优先队列队首,课时最长). 贪心: 假设当前课程为B,被替换课程为A,则有A.d≥B.d,A.e≤B.e.既然curTime+A.d≤A.e,那么curTime+B.d≤B.e绝对成立,保证了B的合法性…

1039 AlvinZH的学霸养成记IV 思路 难题,最大二分图匹配. 难点在于如何转化问题,n对n,一个只能攻击一个,判断是否存在一种攻击方案我方不死团灭对方.可以想到把所有随从看作点,对于可攻击的两个随从间连上边,这样就把问题转化为图了. 需要注意的是属性值的转化:免疫可看做生命值无限,剧毒可看做攻击力无限.(需要一点小小的机智) 图建好了,接下来怎么办呢?假设存在一种方案满足题意,那就是每个我方随从都可以找到敌方随从攻击,由于要团灭,只能存在一对一的情况,不存在多对一或一对多.如何表达这个…

850 AlvinZH的学霸养成记III 思路 难题.概率DP. 第一种思考方式:直接DP dp[i]:从已经有i个学霸到所有人变成学霸的期望. 那么答案为dp[1],需要从后往前逆推.对于某一天,有可能会增加一个学霸or不增加. ①增加:\((dp[i+1] + 1) * P\) ②不增加:\((dp[i] + 1) * (1-P)\) 其中,\(P = i * (n - i) * p / (C(n,2))\),C(n,2) = (n - 1) * n / 2.其含义是:n个人中选出一非学霸一…

1/先解释下CNN的过程: 首先对一张图片进行卷积,可以有多个卷积核,卷积过后,对每一卷积核对应一个chanel,也就是一张新的图片,图片尺寸可能会变小也可能会不变,然后对这个chanel进行一些pooling操作. 最后pooling输出完成,这个算作一个卷积层. 最后对最后一个pooling结果进行一个简单的MLP的判别其就好了 2.代码分步: 2.1 W and bias:注意不要将一些W设为0,一定要注意,这个会在后面一些地方讲到 #注意不要将一些W设为0,一定要注意,这个会在后面一些地…

参考:莫烦. 主要是运用的MLP.另外这里用到的是批训练: 这个代码很简单,跟上次的基本没有什么区别. 这里的lossfunction用到的是是交叉熵cross_entropy.可能网上很多形式跟这里的并不一样. 这里一段时间会另开一个栏.专门去写一些机器学习上的一些理论知识. 这里代码主要写一下如何计算accuracy: def getAccuracy(v_xs,v_ys): global y_pre y_v = sess.run(y_pre,feed_dict={x:v_xs}) corre…

首先介绍几个用法: with tf.name_scope(name = "inputs"): 这个是用于区分区域的.如,train,inputs等. xs = tf.placeholder(tf.float32,[None,1],name = "x_input") name用于对节点的命名. merged = tf.summary.merge_all() 注:这里很多代码可能跟莫烦老师的代码并不一样,主要是由于版本变迁,tensorflow很多函数改变. 这一步很重…

内容总结与莫烦的视频. 这里多层感知器代码写的是一个简单的三层神经网络,输入层,隐藏层,输出层.代码的目的是你和一个二次曲线.同时,为了保证数据的自然,添加了mean为0,steddv为0.05的噪声. 添加层代码: def addLayer(inputs,inSize,outSize,activ_func = None):#insize outsize表示输如输出层的大小,inputs是输入.activ_func是激活函数,输出层没有激活函数.默认激活函数为空 with tf.name_sco…