C. Primes on Interval time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You've decided to carry out a survey in the theory of prime numbers. Let us remind you that a prime number is a positiv…

A. Boy or Girl time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Description Those days, many boys use beautiful girls' photos as avatars in forums. So it is pretty hard to tell the gender of…

B. Easy Number Challenge time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Let's denote d(n) as the number of divisors of a positive integer n. You are given three integers a, b and c. Your…

H. 最小内积                                                                   Time Limit: 1000ms Memory Limit: 65536KB 64-bit integer IO format: %lld      Java class name: Main 向量是几何中的一个重要概念. 考虑两个向量 v1=(x1,x2,...,xn)和v2=(y1,y2,...,yn),向量的内积定义为 x1y1+x2y2+…

A. Nearly Lucky Number time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Petya loves lucky numbers. We all know that lucky numbers are the positive integers whose decimal representations con…

D. Animals time limit per test 2 seconds memory limit per test 64 megabytes input input.txt output output.txt Once upon a time DravDe, an outstanding person famous for his professional achievements (as you must remember, he works in a warehouse stori…

题解:素数筛+唯一分解定理 可以把素数筛那部分放到while之外,减小时间复杂度. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stdbool.h> #include <assert.h> const int maxn = 110000005; const int mod = 100000007; const int N = 60000008; int…

题解:by Mercury_Lc 阎小罗的矩阵给的n和m都不超过300,枚举一下所有情况就可以了,用前缀和来储存.数组a[x][y]代表前x行前y列的和是多少,那么枚举每一种切割的方式就可以.注意一下切掉的第x行和第y列的数都是不计入的,减掉的时候别重复或者遗漏了. 参考代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> typedef long…

1. ACM是一种很直接的评价程序员水平的体系 2. ACM竞赛会带来很多机遇(深造or工作),同时又是一个不小的挑战 3. 为竞赛而竞赛的事情不可取 详细点击这里…

因为省赛,从开学紧张到5月7号.心思也几乎全放在ACM的训练上.因为我还是校台球协会的会长,所以台协还有一些事情需要忙,但是我都给延迟了.老会长一直在催我办校赛,但我一直说 等等吧,因为校赛只能在周六或周日举办,而我们的ACM组队集训也都在周六周日, 如果我去支持校赛的话,那么一整天的集训就浪费了.不止这样,前期的准备工作也挺耗时的.就这样,我到现在都还没举办校赛(打算定在5月14号,不过那天我得去清华参加一个ACM邀请赛,所以还是主持不了,得让副会长去主持了,因为这个比赛不能再推了,再下个周又…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

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本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一.基本概念 Cluster.Job.task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job:job又有:ps.worker两种,分别用于参数服务.计算服务,组成cluster. 同步更新 各个用于并行计算的电脑,计算完各自的batch 后,求取梯度值,把梯度值统一送到ps服务机器中,由ps服务机器求取梯度平均值,更新ps服务器上的参数…

建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 一.tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 上面分配给tensorflow的GPU显存大小为:GPU实际显存*0.7. GPU模式禁用 import os os.environ…

水一水. https://nanti.jisuanke.com/t/24205 煎牛排 题目描述 又是一个难得的周六,是时候远离食堂和外卖出去大吃一顿了.圈内知名吃货AA正想着中午去吃汉堡炸鸡烤肉火锅蟹块章鱼小丸子烤土豆肉夹馍蜜糖莲藕炒面蛋炒饭炸年糕煎鱿鱼干锅饭酸辣粉牛肉米线孜然羊排糍粑双皮奶小蛋糕豆浆小笼包奶黄包鸡柳薯片鲜虾片海苔鱼趣臭豆腐麻圆凉皮水单饼披萨油条爆米花铁板茄子香辣脆骨甜筒蛋挞鸡肉卷糖葫芦奥利奥好多鱼酸辣粉烤鸡翅烤三鲜煮馍蒸鸡蛋糕鱼香肉丝生煎包提拉米苏费列罗草莓圣代牛肉面肉夹馍炒…

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…

『TensorFlow』降噪自编码器设计  之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mn…

VGGNet网络介绍 VGG系列结构图, 『cs231n』卷积神经网络工程实践技巧_下 1,全部使用3*3的卷积核和2*2的池化核,通过不断加深网络结构来提升性能. 所有卷积层都是同样大小的filter:尺寸3x3,卷积步长Stirde = 1,填充Padding = 1 为什么这么搞? A.3x3是最小的能够捕获左.右.上.下和中心概念的尺寸: B.两个3x3的卷积层连在一起可视为5x5的filter,三个连在一起可视为一个7x7的 这是卷积的性质,受过#信号系统#这门课摧残的同学应该记忆犹新…

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型…

一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_…

线程控制器类 线程控制器原理: 监视tensorflow所有后台线程,有异常出现(主要是越界,资源循环完了)时,其should_stop方法就会返回True,而它的request_stop方法则用于要求各个线程安全退出.需要使用local变量,初始化时注意. coord = tf.train.Coordinator() # 线程控制器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 启动队列 try: while not coord.s…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

一.项目简介 手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理. 地址见:miniDeepFrame 相关博客 『TensorFlow』卷积层.池化层详解 『科学计算』全连接层.均方误差.激活函数实现 文件介绍 Layer.py 层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层 Loss.py 损失函数 class,已实现:均方误差损失函数 Activate.py 激活函数 class,已实现:sigmoid.tanh.relu test.py 训练测试代码 主流框架对于卷…

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法 首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d…

一.Mask生成概览 上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no…

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…