洛谷题面传送门 七月份(7.31)做的题了,题解到现在才补,不愧是 tzc 首先不难发现题目中涉及的变量都是布尔型变量,因此可以考虑 2-SAT,具体来说,我们将每个人在每个时刻的可能的状态表示出来.我们开两个二维变量 \(\text{Live}(i,t)\) 表示第 \(i\) 个人第 \(t\) 个时刻还活着,\(\text{Dead}(i,t)\) 则表示第 \(i\) 个人在第 \(t\) 个时刻已经死了,那么题目给出的条件即对应这些布尔变量的一些推导关系,具体来说: 由于一个人死了不能…

[LOJ 3101] [Luogu 5332] [JSOI2019]精准预测(2-SAT+拓扑排序+bitset) 题面 题面较长,略 分析 首先,发现火星人只有死和活两种状态,考虑2-SAT 建图 对于每个火星人,把它按时间和状态拆点,\((i,t,0/1)\)代表第i个火星人在t时刻,0代表活,1代表死.然后按如下方法对每个火星人连边. 1.\((i,t+1,0) → (i,t,0)\),人死了不能复活,所以一个火星人t+1时刻活着,t时刻也一定活着 2.\((i,t,1) → (i,t+1…

Description 现有一台预测机,可以预测当前 \(n\) 个人在 \(T\) 个时刻内的生死关系.关系有两种: \(\texttt{0 t x y}\):如果 \(t\) 时刻 \(x\) 死了,那么 \(y\) 在第 \(t+1\) 时刻也会死亡. \(\texttt{1 t x y}\):如果 \(t\) 时刻 \(x\) 活着,那么 \(y\) 在 \(t\) 时刻就会死亡. 这样的关系共有 \(m\) 条.现在你需要在不违背这些关系的前提下,计算对于每一个人 \(i\),可能可以…

设第i个人在t时刻生/死为(x,0/1,t),然后显然能够连上(x,0,t)->(x,0,t-1),(x,1,t)->(x,1,t+1),然后对于每个限制,用朴素的2-SAT连边即可. 但这样的点数达到了O(nT),其实有一种方法可以只把限制的边连接建图,点数为4m,这样可能会被卡常. 有没有更优秀的做法?当然还是有的.对于2-SAT中的边(x,y),若y在2-SAT中无出边,则x->y与x->y的后继等价,于是点数可以控制在2n+2m.然后很容易发现,生.死状态的图均为拓扑图,而…

题目 这么明显的限制条件显然是\(\text{2-sat}\) 考虑按照时间拆点,\((0/1,x,t)\)表示\(x\)个人在时间\(t\)是生/死 有一些显然的连边 \[(0,x,t+1)->(0,x,t)\] 就是如果想在\(t+1\)时刻还是活着那必须在\(t\)时刻还活着 \[(1,x,t)->(1,x,t+1)\] 就是如果\(t\)时刻死了,那么\(t+1\)时刻也得是死的 对于第一种限制,显然是连\((1,x,t)->(1,y,t+1)\),别忘了连对称边,就是\(y\)…

LOJ#3101. 「JSOI2019」精准预测 设0是生,1是死,按2-sat连边那么第一种情况是\((t,x,1) \rightarrow (t + 1,y,1)\),\((t + 1,y, 0) \rightarrow (t,x,0)\) 第二种情况是\((t,x,0) \rightarrow (t,y,1)\),\((t,y,0) \rightarrow(t,x,1)\) 然后\((t,x,0)\)往\((t - 1,x,0)\)连边,\((t,x,1)\)往\((t + 1,x,1)\…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/316 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改…

JSOI的题质量很高-- 精准预测(2-SAT.拓扑排序.bitset) 不难发现两个条件都可以用经典的2-SAT连边方式连边,考虑如何加入时间的限制.对于第\(x\)个人在\(t\)时刻的状态是生/死建点\((x,0/1,t)\),连上边\((x , 0 , t) \rightarrow (x , 0 , t-1)\)和\((x,1,t) \rightarrow (x , 1 , t+1)\)然后用2-SAT方式连边,就可以加入时间限制了. 上面的点数实在是太多了,一种朴素的想法是把所有2-S…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDg0MjgxNQ==&mid=208451006&idx=1&sn=532e41cf020a06737ef7fc7f570d3b7a&scene=0#rd 资金流入流出预测 赛题简介蚂蚁金服拥有上亿会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出,面对如此庞大的用户群,资金管理压力会非常大.在既保证资金流动性风险最小,又满足日常业务运转的情况下,精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要.此届大赛以&…

赛题与数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次比赛提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求参赛者精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA…

数据挖掘实战 - o2o优惠券使用预测 一.前言 大家好,家人们.今天是2021/12/14号.上次更新是2021/08/29.上篇文章中说到要开两个专题,果不其然我鸽了,这一鸽就是三个多月.今天,我不鸽(还要鸽).那两个专题关于ResNet和GoogLeNet的文章还等缓缓一缓(一月份一定发),今天这篇文章是关于数据挖掘实战入门的例子,题目及数据集来源于 天池新人实战赛o2o优惠券使用预测,题目地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance…

作者:ShowMeAI编辑部 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 今年夏天,重庆北碚区山火一路向国家级自然保护区缙云山方向蔓延.为守护家园,数万名重庆市民化身志愿者,与各路应急救援人员一起,积极参与山火扑灭工作.经过4天奋战,北碚山火得到有效封控.这是团结和文化的证明,也是组织和科技的胜利. 摩托大军运送物资.一呼百应的志愿者报名.休整时的冰棍.送别时的西瓜···相信你同我一样,刷着视频眼眶红了一次又一次. 而以火灭火背后的风向精准预测.无人机喷…

目录 #1. A + B Problem #2. Hello, World! #3. Copycat #4. Quine #7. Input Test #100. 矩阵乘法 #101. 最大流 #102. 最小费用流 #103. 子串查找 #104. 普通平衡树 #108. 多项式乘法 #119. 非负权单源最短路 #130. 树状数组 1 :单点修改,区间查询 #139. 树链剖分 #161. 乘法逆元 2 #556. 「Antileaf's Round」咱们去烧菜吧 #2030. 「SDOI…

项目和数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次作业提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求学员们精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA…

-------倒叙查看本文. 6,用auc对测试的结果进行评估: auc代码如下: #!/usr/bin/env python import sys def auc(labels,predicted_ctr): i_sorted = sorted(range(len(predicted_ctr)),key = lambda i : predicted_ctr[i],reverse = True) auc_temp = 0.0 tp = 0.0 tp_pre = 0.0 fp = 0.0 fp_p…

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作者:候佩雯链接:http://www.zhihu.com/question/27088793 完整的流程,分层次设计,自下而上去完成: 策略层,定义产品使命.价值.目标人群 愿景/功能层:定义核心场景.功能列表 结构层:做流程图.信息架构,确定主导航.主菜单 框架层:梳理每一个主界面的内容.布局 表现层:视觉设计,涉及图标.配色.切图. 产品经理主要关注1~2,在去找设计师之前,请先问自己以下几个问题,以保证需求明确: 产品给用户带来的价值是什么? 竞品有什么?我们做这个有什么优势? 为什么样…

前阵子,和一群企业CIO聊天,希望从甲方角度看看对BI产品的看法.在问及一些成熟企业为何不上BI项目时,大家纷纷表示目前还处于观望状态. 提及BI,大家都觉得有些飘忽,和大数据一样,听着高大上,能真正实现落地的并没有多少,性价比甚至不如一个报表工具. 可以理解这些行业人士的困惑,十多年前,SAP BO.Oracle.BIEE.IBM Cognos 等老牌巨头的出现,赋予了数据利用一个新概念,数据库内容可以打通,数据得到整合,数据能可视化展现.可最后利用的程度远不及当初设想的那样,使用复杂.领导学…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作为企业智能运维门户,业界早已关注织云的智能运维体系.我们很荣幸地宣布织云 Metis 智能运维体系正式发布.自此,织云家族已发布:织云企业版,织云社区版(Lite),织云 Metis 智能运维.企业版和社区版区别请戳. Metis 是腾讯内部落地实践的智能运维场景的集合,具备多种核心能力,如智能监控.智能分析.智能决策等.这些核心能力已在多元化.多样化的运维场景中得到落地实践.Metis 是从腾讯QQ.Qzone 等海量业务的一体化运…

摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实现前景分割的目的,之后学习单个标注物体的外形.尽管所有的帧序列都是独立处理的,但结果却是时序相关的,连续稳定的.我们在两个标注的视频数据集上进行了测试,结果显示OSVOS是非常快的,同时较当前流行的最好算法强一大截. 介绍: CNN网络划时代的改变了计算机视觉领域.极大的提升了图像分类,目标检测的准…

今天是2017年12月30日,2017年的年尾,2018年马上就要到了,回顾2017过的确实很快,不知不觉就到年末了,再次开篇对2016.2017年的学习数据挖掘,机器学习方面的知识做一个总结,对自己所学的知识也做一个梳理,查漏补缺关于数据挖据.数据分析,可视化,ML,DL,NLP等. 作者:csj更新时间:2017.12.27 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 *学习总结: 2016.10 主要看的书 <Python3-廖雪峰>,<Python核…

数据分析侠A的成长故事 面包君  同学A:22岁,男,大四准备实习,计算机专业,迷茫期 作为一个很普通的即将迈入职场的他来说,看到周边的同学都找了技术开发的岗位,顿觉自己很迷茫,因为自己不是那么喜欢钻研写代码,而自己又没太多的经验.那年他实习,选择了一家国内一线梯队的电商公司,HR问道想选择什么岗位,而他本人自己也比较困惑,说对数据感兴趣.而恰好那年公司打算成立一个数据部门,就把同学A分配到了市场部的数据组.那时候主管是来自新浪背景的网站分析师.赶上了电商大潮,大家交流的比较多的就是网站分析的P…

1.为什么学习Python? Python是一门优秀的综合语言, Python的宗旨是简明.优雅.强大,在人工智能.云计算.金融分析.大数据开发.WEB开发.自动化运维.测试等方向应用广泛 2.通过什么途径学习的Python? 通过自学(博客.视频.github等) 3.Python和Java.PHP.C.C#.C++等其他语言的对比? Python:轻量级.易学.自由/开放源码软件.可移植性.支持面向对象.丰富的库.规范的代码. Java:优点:开源性,功能强大,库多 缺点:编译速度 比较慢,…

Connectionist Text Proposal Network 简介 CTPN是通过VGG16后在特征图上采用3*3窗口进行滑窗,采用与RPN类似的anchor机制,固定width而只预测anchor的y坐标和高度,达到比较精准的text proposal效果.同时,文章的亮点在于引入了RNN,使用BLSTM使得预测更加精准.CTPN在自然场景下文本提取的效果很不错,不同于传统的bottom-up方法,传统方法通过检测单个字符然后再去连接文本线,其准确性主要依赖于单个字符的识别,而且错误…

PCB行业中,客户订购5000pcs,在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废, 所以在生产前需计划多投一定比例的板板, 例:订单 量是5000pcs,加投3%,那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs. 而这个多投的订单标准,每家工厂都可能不一样的,因为加投比例,需要结合订单数量,层数,铜厚,线宽,线距, 表面工艺,HDI阶数,孔径比,特殊工艺,验收标准等等 ,所以工艺难度越大,加投量也是越多. 在这里以K最近邻算法(KNN)进行加投率的模似…

众生药业一直致力于为了世界提供世界级的产品及服务,成立以来公司先后实施了ERP系统,CRM系统,WMS系统,OA系统,精益生产,朝着行业信息化水平领先的目标迈进. 但近年随着业务量的不断扩大,仅仅拥有传统ERP系统和手动生产计划安排已经渐渐无法满足精益生产改善的要求.建立高效的精益生产计划模型以及与之相适应的组织架构,提高整个供应链计划的效率.优化计划的结果,从而提高供应链的运作效率.快速准确地服务客户.降低运作成本,成为企业精益生产主要的改善方向. 为了更加快速地生产,快速协同物料调配,快速回…

一.客户画像 客户画像应用:精准营销(精准预测.个性化推荐.联合营销):风险管控(高风险用户识别.异常用户识别.高可疑交易识别):运营优化(快速决策.产品组合优化.舆情分析.服务升级):业务创新(批量获客.跨界融合.整合资源与产业升级) 用用户画像的方法圈定我们的用户.行为偏好对客户的特质影响最大. 产品特质要从产品的使用人群去验证.当决策点与客户标签匹配的时候就针对性的营销.渠道的场效应对于行为也有影响,所以需要三方面信息,需要标签.产品知识库.渠道知识库. 用户画像是为了满足对用户需求的探查…

黄金点游戏Bot Bot8前来报道 1.问题定义 a) 问题描述 N个玩家,每人写一个0~100之间的有理数 (不包括0或100),提交给服务器,服务器在当前回合结束时算出所有数字的平均值,然后乘以0.618(所谓黄金分割常数),得到G值. 提交的数字最靠近G(取绝对值)的玩家得到N分,离G最远的玩家得到-2分,其他玩家得0分. 只有一个玩家参与时不得分. b) 简单的思考 拿到这个问题想的是如果大家都不冒险的话,那么结果会无限接近0 所以显然要有扰动来使游戏变得更有趣,而且扰动很关键(这里扰动…

摘要: 2009年这项关于大数据的技术长征开始.王坚带队,目标是自研大数据计算平台MaxCompute统一阿里巴巴内部的数据和大数据计算体系. 大数据时代,随着企业数据规模的急剧增长,传统软件已无法承载,这也推动了大数据技术的发展,Google.AWS.微软等硅谷巨头纷纷投入大数据技术的研发:而在国内,王坚也在十年前带领阿里云团队研发MaxCompute,率先在国内开启大数据计算平台的自研之路. 十年后,MaxCompute已经可以承载EB级别的数据存储能力.百PB级的单日计算能力,在公共云上已…

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇…