地址:https://atcoder.jp/contests/agc033/ D Complexity dp[ i ][ j ][ k ][ l ] 表示左上角是 ( i , j ) .右下角是 ( k , l ) 的矩阵的最小代价. 注意到答案是 log(n) + log(m) 级别的,因为每次从中间分, log 次之后就变成一行/列,log(n)+log(m)次就变成 1*1 的格子,代价是 0 . 所以把值和角标互换,dp[ i ][ j1 ][ j2 ][ k ] 表示左上角是 ( i…

题目:http://codeforces.com/contest/1154/problem/F 题意:给你n个商品,然后还有m个特价活动,你买满x件就把你当前的x件中最便宜的y件价格免费,问你买k件花最少的钱是多少 思路:首先这个特价活动就像点外卖一样满多少减多少,你可以分几次来使用同一个优惠或者不同的优惠,然后我们我们分析三个点 1,那个特价活动中x>k的我们肯定都不会使用,因为那个时候已经买满了k件 2,我们肯定是买最便宜的k件来使用特价活动 3,我们其实可以当成分开几组来使用优惠,就像外卖…

题:https://codeforces.com/contest/1249/problem/F 题意:给一颗树,边权为1,节点有点权,问取到一个点集,俩俩之间路径超过k,是点权和最大 思路:贪心地取点,先将点按照深度经行排序,每一次,取一个点权大于0的点,然后对于这个点bfs出去的路径小于k的点减去当前点的a[u],然后将a[i]加入到ans中 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define fo(i,a,b) for(int i=a;…

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall)        精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精…

原文:http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/ 正确率.召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标.不妨看看这些指标的定义先: 1. 正确率 = 正确识别的个体总数 /  识别出的个体总数 2. 召回率 = 正确识别的个体总数 /  测试集中存在的个体总数 3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) (F 值即为正确率和召回率的调和平均值) 不妨举这样一个例子:…

当选中checkboxlist中的值,直接放到文本框中,在checkboxlist的SelectedIndexChanged事件下执行方法, //将选中的值放到文本框中                for (int i = 0; i < cblSupport.Items.Count; i++)                {                    if (cblSupport.Items[i].Selected)                    {           …

前两天群里有兄弟在吐槽,做远程推送的时候:老板要求APP桌面图标的右上角显示红色未读数字(数字角标)要精准,有多少未读通知就显示数字几:但是后台的弟兄在发送推送通知的时候,每次的角标是1,然后要移动端这边自己去把这个未读数字去累加,然后显示在APP上:并且后台非常固执的认为这个累加未读消息数量是在移动端处理的..... 这就尴尬了,碰到固执的队友,沟通不成的时候确实是很痛苦的! 这里我说说自己在做推送功能时候的这个角标的验证过程和理解,给后面的为碰到类似情况的同学一些参考. 随便截个图举个例子看…

文献中的recall rate(查全率或召回率) and precision(精度)是很重要的概念.可惜很多中文网站讲的我都稀里糊涂,只好用google查了个英文的,草翻如下:召回率和精度定义: 从一个大规模数据集合中检索文档的时,可把文档分成四组 - 系统检索到的相关文档(A) - 系统检索到的不相关文档(B) - 相关但是系统没有检索到的文档(C) - 相关但是被系统检索到的文档(D) 相关 不相关 检索到 A B 未检索到 C D 直观的说,一个好的检索系统检索到的相关文档越多越好,不相关…

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回…