Input four integer x1, y1, x2, y2, which is mean that the coordinates of two points A(x1, y1), B(x2, y2). [0 <= x1,y1,x2,y2 <= 10000] Please output manhatton distance between the two points. output format:there is an "\n" behind the manhat…

Area Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 5861   Accepted: 2612 Description Being well known for its highly innovative products, Merck would definitely be a good target for industrial espionage. To protect its brand-new resear…

描述 There are two circles on the plane. Now you must to calculate the area which they cover the plane. For example, in Figure 1, the area of the red region is the answer of this problem. 输入 The input contains multiple test cases. The first line contai…

Annoy 随机选择两个点,以这两个节点为初始中心节点,执行聚类数为2的kmeans过程,最终产生收敛后两个聚类中心点 二叉树底层是叶子节点记录原始数据节点,其他中间节点记录的是分割超平面的信息 但是上述描述存在两个问题: (1)查询过程最终落到叶子节点的数据节点数小于 我们需要的Top N相似邻居节点数目怎么办? (2)两个相近的数据节点划分到二叉树不同分支上怎么办? 针对这个问题可以通过两个方法来解决: (1)如果分割超平面的两边都很相似,那可以两边都遍历 (2) 建立多棵二叉树树,构成一个…

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=…

(一):次优最近邻:http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search 有少量修改:如有疑问,请看链接原文.....1.Survey:Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search,similarity search orclosest point search, is anoptimization problem for finding closest (or mo…

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然…

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布…

训练与普遍挑战:为成功而GAN 一.评估 回顾一下第1章中伪造达・芬奇画作的类比.假设一个伪造者(生成器)正在试图模仿达・芬奇,想使这幅伪造的画被展览接收.伪造者要与艺术评论家(判别器)竞争,后者试图只接收真正的作品进入展览.如果你是那位伪造者,目的是伪造这位伟大艺术家的"遗失的作品",以对达・芬奇风格的完美模仿欺骗艺术评论家,要如何评价自己的做得有多好呢? GAN试图解决伪造者与艺术评论家之间水无止境的竞争问题.考虑到生成器通常比判别器更受关注,考虑它的评估时应该格外仔细.但是要如何…

本章学习总结(2分) 1.1思维导图 1.2本章学习体会及代码量学习体会 1.2.1学习体会 本周初次接触C语言,一开始难度较大,很多代码都看不懂,书里面的章节要看很多遍.开始编写代码时也遇到很多困难,一开始没有电脑,用手机打代码非常低效,很多时候一个小时仅仅能做完PTA的两道题目,而且没有调试工具,题目很多没有编译运行过就上交,出现过很多编译错误.为了弥补在效率上的不足,经常在早上六点起来写代码. 我的学习方法主要是看书,延长学习时间.军训过后体力有所消耗,学习起来有些乏力,上课经常打瞌睡,学…