目录 PCA V.S. Auto-Encoders Denoising AutoEncoders Dropout AutoEncoders PCA V.S. Auto-Encoders deep autoencoder由深度神经网络构成,因此降维效果丢失数据少 左pca:右auto-encoder Denoising AutoEncoders Dropout AutoEncoders 训练阶段不依赖所有神经元的输入…

引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤.避免单点故障.实现节点负载均衡,从而降低时延.增加吞吐量.提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种. Multi Paxos 首先我们来回顾一下Multi Paxos,Multi Paxos在Basic Paxos的基…

[题目] 输入二叉树中的两个结点,输出这两个结点在数中最低的共同父结点. 二叉树的结点定义如下:  C++ Code  123456   struct BinaryTreeNode {     int value;     BinaryTreeNode *left;     BinaryTreeNode *right; }; [分析] 求数中两个结点的最低共同结点是面试中经常出现的一个问题.这个问题有几个变种. [变种1] 第一个变种是二叉树是一种特殊的二叉树:查找二叉树.也就是树是排序过的,位…

Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples.以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像.我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们称之为 latent space (潜在空间),我们可以从这里采样出 po…

分布式系统理论进阶 - Paxos变种和优化 引言 <分布式系统理论进阶 - Paxos>中我们了解了Basic Paxos.Multi Paxos的基本原理,但如果想把Paxos应用于工程实践,了解基本原理还不够. 有很多基于Paxos的优化,在保证一致性协议正确(safety)的前提下,减少Paxos决议通信步骤.避免单点故障.实现节点负载均衡,从而降低时延.增加吞吐量.提升可用性,下面我们就来了解这些Paxos变种. Multi Paxos 首先我们来回顾一下Multi Paxos,Mu…

1.R树及其变种:百度百科 2.R树详介:http://blog.csdn.net/jazywoo123/article/details/7792745 3.R树及变种小结 R树:叶子节点或中间节点都可能有交集.衡量指标有查询性能和更新性能,更新通过删除和插入实现. R+树:不允许中间节点有交集,所以与R树相比,查询效率较高,但插入.删除效率较低 R*树:最有效的R树变种,但插入性能较低 压缩R树:空间数据集是预先己知的,通过预先对数据进行合理有效的组织,可以保证其具有很高的空间利用率和良好的查…

(2017腾讯实习生校招笔试题)Calvin和David正在玩取纽扣游戏,桌上一共有16个纽扣,两人轮流来取纽扣,每人每次可以选择取1个或3个或6个(不允许不取),谁取完最后的纽扣谁赢.Cavin和David都非常想赢得这个游戏,如果Cavin可以先取,Cavin的必胜策略下第一步应该取 A.1个 B.3个 C.6个 D.Cavin没有必胜策略 解析:这道题是Nim游戏的变种,Nim游戏是博弈论中最经典的模型(之一). 根据博弈论的性质:对于巴什博弈,存在必胜点和必败点,是指在当前这个点上的先手…

原创博客,转载请联系博主! 前言:几天前华为的这个软件精英(算法外包)挑战赛初赛刚刚落幕,其实这次是我第二次参加,只不过去年只入围到了64强(32强是复赛线),最后搞到了一个华为的一顶帽子(感谢交大lady快递寄过来!),今年小较了一把真,幸运地闯进了排行榜.(第17位的就是我们Team噢!耶鲁顾神很给力!)    所以呢,回到正题首先来看一下初赛赛题吧! 初赛赛题要求 已知有向图G的拓扑(结点V,边E)和V的一个子图V’,在G内求一条从start结点到end结点的路径,要求经过V’的所有结点并…

BP算法是适合监督学习的,因为要计算损失函数,计算时y值又是必不可少的,现在假设有一系列的无标签train data:  ,其中 ,autoencoders是一种无监督学习算法,它使用了本身作为标签以此来使用BP算法进行训练,即,见如下示例: 自编码器尝试学习一个  的函数,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出  接近于输入 ,这样做的意义在于如果对hidden layer加上一些限制,比如hidden layer的数量限制,就可以从输入数据中发现一些有趣的结构. 举个栗子:假设网络的输入是一张…

题目 改动见下,请自行画图理解 具体细节也请看下面的代码: 这个花了300多ms #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<string.h> #include<stdio.h> #include<math.h> #include<algorithm> using namespace std; ; #define typec int ;//防止后面溢出,这个不能太大 bool vis[MAXN]; typec cost…