原文地址:Lax Language TutorialsAndrew Binstock 每年在评审Jolt Awards图书的时候,我都会被一些语言教程类图书弄得心力交瘁.从这些年的评审经验来看,这些语言类教程的写得都不错,但除此之外,少有亮点.换句话来说,这些书都很严谨.很精密,如果读者有足够的定力,通过它们掌握一门语言的编程技术还是不成问题的.可是,即便对那些卖得最好的书,除此之外我都想不出来还能多说几句什么样的赞美的话了. 这些书普遍存在的一个缺点就是把简单的任务复杂化.最大的或者说最常见的…

1. K线 - 阳线 定义:阳线是证券市场上指收盘价高于开盘价的K线,K线图中用红线标注表示涨势. A:小阳星 全日中股价波动很小,开盘价与收盘价极其接近,收盘价略高于开盘价. 小阳星的出现,表明行情正处于混乱不明阶段,后市的涨跌无法预测,此时要根据前期K线组合的形状以及所处的价位区域综合判断. B:小阳线 其波动范围较小阳星增大,多头稍占上风,但上攻乏力,表明行情发展扑朔迷离. C:上吊阳线 如果在低价位区域出现上吊阳线,股价表现出探底过程中成交量萎缩,但随着股价的逐步攀高,成交量成均匀放大事…

题目大意 n个点,m条边有向图,给定S,T,求不严格k短路 n<=1000 m<=100000 k<=1000 不用LL 分析 A*算法 f(i)表示从S出发经过i到T的估价函数 \(f(i)=g(i)+h(i)\) g(i)表示S-i的实际代价 h(i)表示i-T的估计代价 要保证h(n)小于等于n到t的实际代价 本题中h(i)估价用逆图dijkstra一波直接求i-T最短路径作为估价 然后从S开始按照f为关键字用堆优化搜索 其实写法是类似于dijkstra的 不难从f(i)如果出现了…

K短路,顾名思义,是让你求从$s$到$t$的第$k$短的路. 暴力当然不可取,那么我们有什么算法可以解决这个问题? -------------------------- 首先,我们要维护一个堆. struct node { int dist,pos; bool operator <(const node&x) const { return dist>x.dist; } } priority_queue<node> q; 这个堆是用来干什么的? ---------------…

版权声明: 本文由Faye_Zuo发布于http://www.cnblogs.com/zuofeiyi/, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处. 上周学习了数组和链表,有点基础了解以后,这周初步探索了一下深度优先搜索.对于文科生的我来说,这个名词听起来有点可怕.于是我通过leetcode上的一个难度为medium的题目来逐渐认识这个概念的.这道题目是Validate Binary Search Tree(题号为98).下面我将通过这道题作为引子,整理一下上周学习到的东西. 一.树 这…

Description [背景] 坑校准备鼓励学生参加学习小组. [描述]     共有n个学生,m个学习小组,每个学生有一定的喜好,只愿意参加其中的一些学习小组,但是校领导为学生考虑,规定一个学生最多参加k个学习小组.财务处的大叔就没那么好了,他想尽量多收钱,因为每个学生参加学习小组都要交一定的手续费,不同的学习小组有不同的手续费.然而,事与愿违,校领导又决定对学习小组组织者进行奖励,若有a个学生参加第i个学习小组,那么给这个学习小组组织者奖励Ci*a^2元.在参与学生(而不是每个学习小组的人…

网络流/费用流 orz zyf 裸的费用流,根据题目描述即可建出如下的图: S->i 费用表示每有一个加入第 i 个小组的学生,需要花的钱,由于是跟流量(人数)的二次方相关,所以要拆边……然后每个人的报名费直接用支出减去即可(也就是每条边的费用都减去一个常量) i->j+m 根据矩阵连边……如果第 j 个学生能报名第 i 个小组即连一条边,费用为0. j+m->T 容量为k,费用为0,表示每个人最多报k个小组. 但是这题很坑啊!限制条件是参与学生尽量多,也就是说在一定会亏的时候每人最多只…

Linux安装及学习 Linux的安装 因为做的比较晚, 安装过程按照老师给出的步骤和同学指导并未出现很多问题,只是安装VirtualBox虚拟机增强功能时,代码没输正确,结果一直无法正确安装,后来也是在同学帮助下安装成功 Linux的学习 Linux作为一个操作系统包括如下结构: shell 库函数 硬件 内核 系统调用 应用 要掌握的快捷键 CTRL+ALT+T:打开终端: CTRL+SHIFT+T:新建标签页: ALT+数字N:终端中切换到第N个标签页: Tab:终端中命令补全,当输入某个…

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~ 本文由鹅厂优文发表于云+社区专栏 一.前言 二.深度学习模型 1. Factorization-machine(FM) FM = LR+ embedding 2. Deep Neural Network(DNN) 3. Factorisation-machine supported Neural Networks (FNN) 4. Product-based Neural Network(PNN) 5. Wide & Deep Lear…

题目描述 共有n个学生,m个学习小组,每个学生只愿意参加其中的一些学习小组,且一个学生最多参加k个学习小组.每个学生参加学习小组财务处都收一定的手续费,不同的学习小组有不同的手续费.若有a个学生参加第i个学习小组,财务处支付奖励 \(C_i \times a^2\) 元.在参与学生(而不是每个学习小组的人数总和)尽量多的情况下,求财务处最少要支出多少钱. 输入输出格式 输入格式: 输入有若干行,第一行有三个用空格隔开的正整数n.m.k.接下来的一行有m个正整数,表示每个Ci.第三行有m个正整数,…

预备作业3 Linux安装及学习 Linux系统安装 在老师的教程帮助下成功的完成了虚拟机的安装,但安装过程中也遇到了一些问题.在下载ubuntu时,总是下载失败,在求助同学后,在中文版官网的网址,才下载成功. Linux学习 学习别出心裁的Linux命令学习法 Linux作为一个操作系统包括如下结构:shell.库函数.硬件.内核.系统调用.应用. 具体操作主要通过命令进行使用. 命令: 格式:command [options] [arguments] 选项option是调整命令执行行为的开关…

集成学习 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.只包含同种类型的个体学习器,这样的集成是“同质”的:包含不同类型的个体学习器,这样的集成是“异质”的.集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能. 根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”. bagging…

3442: 学习小组 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 403  Solved: 193 Description [背景] 坑校准备鼓励学生参加学习小组. [描述]     共有n个学生,m个学习小组,每个学生有一定的喜好,只愿意参加其中的一些学习小组,但是校领导为学生考虑,规定一个学生最多参加k个学习小组.财务处的大叔就没那么好了,他想尽量多收钱,因为每个学生参加学习小组都要交一定的手续费,不同的学习小组有不同的手续费.然而,事与愿违…

[BZOJ3442]学习小组 Description [背景] 坑校准备鼓励学生参加学习小组. [描述] 共有n个学生,m个学习小组,每个学生有一定的喜好,只愿意参加其中的一些学习小组,但是校领导为学生考虑,规定一个学生最多参加k个学习小组.财务处的大叔就没那么好了,他想尽量多收钱,因为每个学生参加学习小组都要交一定的手续费,不同的学习小组有不同的手续费.然而,事与愿违,校领导又决定对学习小组组织者进行奖励,若有a个学生参加第i个学习小组,那么给这个学习小组组织者奖励Ci*a^2元.在参与学生(…

bzoj3442学习小组 题意: 共有n个学生,m个学习小组,每个学生只愿意参加其中的一些学习小组,且一个学生最多参加k个学习小组.每个学生参加学习小组财务处都收一定的手续费,不同的学习小组有不同的手续费.若有a个学生参加第i个学习小组,财务处支付奖励Ci*a^2元.在参与学生(而不是每个学习小组的人数总和)尽量多的情况下,求财务处最少要支出多少钱. 题解: s连n个学生,流量为k,费用为0.每个学生向喜欢的小组的连边,流量为1,费用为手续费的相反数.每个小组向t连边,它的费用与流量的平方成正比…

目录 一.经验误差与过拟合 二.评估方法 模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型 数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数\(R^2\) 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查…

原理 数据库的一致性 1.事务和代办事项表把戏(预写日志记录) 1.代办事项表把戏:先把要执行的的操作写入硬件,即写日志.即使数据库操作错误,也可根据日志来纠正.对日志的操作具有等幂性,即日志中的每项操作不管执行一次或多次,都会有相同的效果. 2.事务:以事务作为一个整体,要么全部完成,要么中途失败则根据日志取消之前的操作(即逆向操作,之前加,现在就减),使数据库回到事务之前的状态(回滚事务).即事务具备原子性,不可分割,避免出现事务中有些执行了,有些没执行的情况. 2.预备提交把戏(两段提交协…

K短路/A* 经(luo)典(ti) K短路题目= = K短路学习:http://www.cnblogs.com/Hilda/p/3226692.html 流程: 先把所有边逆向,做一遍dijkstra,得到估价函数h(x)(x到T的最短路距离) f(x)=g(x)+h(x) 按f(x)维护一个堆……T第k次出堆时的g(T)即为ans 另外,需要特判:如果S==T,k++ Source Code Problem: User: sdfzyhy Memory: 11260K Time: 141MS…

Algorithm in Practice Author: Zhong-Liang Xiang Date: Aug. 1st, 2017 不完整, 部分排序和查询算法, 需添加. Prerequisite 生成随机整数数组,打印数组, 元素交换． #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <time.h> using namespace std; #define MAX 10 // 数组最大长度 void init…

随机森林(Random Forest)是一种Bagging(Bootstrap Aggregating)集成算法,在样本随机(样本扰动)的基础上,进一步运用特征随机(属性扰动)的机制,得到比一般的Bagging集成更好的效果. 要理解随机森林,需要理解以下几点: 1.什么是自助采样(Bootstrap Sampling)? 2.什么是Bagging集成? 3.随机森林的基学习器是什么 4.随机森林的“随机”体现在哪里? 5.随机森林如何防止过拟合? 一.自助采样 自助采样是用自助法进行模型评估时…

神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型.神经网络是智能控制的一个重要分支,人们针对控制过程提供了各种实现方式,在本节我们主要讨论一下采用单神经元实现PID控制器的方式. 1.单神经元的基本原理 单神经元作为构成神经网络的基本单位,具有自学习和自适应能力,且结构简单而易于计算.接下来我们讨论一下单神经元模型的基本原理. (1).单神经元模型 所谓单神经元模型,是对人脑神经元进行抽象简化后得到一种称为McCulloch-Pitts模型的人工神经元,如下图所示. 根据上图所示,对于第i个神经元,x1.x…

从上面几篇的决策树開始,就能够開始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也是非常自然非常符合人类直观理解的. 用通俗的不能更通俗的话来说,要是一个机器学习器解决不了问题,那就多训练几个.再把这些学习器结合起来完毕机器学习任务. 能够类比开会,一群人讨论得到的解决的方法一般比一个人拍板的要好. 用过集成学习之后,一般来说,效果都会比某些单一的算法效果要好.所以,无论是为了排名还是为了其它的东西,kaggle等机…

卷积神经网络(convolutional neural network).它是近年来深度学习能在计算机视觉中取得巨大成果的基石,它也逐渐在被其他诸如自然语言处理.推荐系统和语音识别等领域广泛使用. 目前我关注的问题是: 输入数据的构建,尤其是多输入.多输出的情况. finetune的实现,如何将已训练网络的部分层拿出来作为其他网络的一部分. 二维卷积层 二维卷积: 实现如下: def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = nd.zeros((X.shape[0] -…

熟练掌握dp的定义方法. ①四维dp的转移,生命值转移时候需要注意的 ②集合的定义,判断二进制内部是否有环 ③很难想到的背包问题 ④博弈类型的dp ⑤排列组合类型dp ⑥01背包的变种(01背包+完全背包) ⑦codeforces Good bye 2016 E 线段树维护dp区间合并 ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ ⑬ ⑭ ⑮ ⑯ ⑰ ⑱ ⑲ ⑳ 一:http://www.cnblogs.com/heimao5027/p/5988770.html 四维dp 或者 剪枝 + dfs Codeforces B…

1. ensemble learning 集成学习 集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,如下图: 集成学习通过将多个学习学习器进行结合,常可以获得比单一学习器更优秀的泛化性能 从理论上来说,使用“弱学习器”集成足以获得好的性能,当实践中出于种种考虑,人们往往会使用比较强的学习器. 以下面为例,集成学习的结构通过投票法Voting(少数服从多数)产生: 由上面可以看出:个体学习器应该“好而不同”,即个体学习器要有一定的“准确性”,并且彼此间要有差异. 从理论上来说,假设个体学习器的误…

交叉验证是模型比较选择的一种常用方法,本文对此进行总结梳理. 1.交叉验证的基本思想 交叉验证(cross validation)的基本思想就是重复地利用同一份数据. 2.交叉验证的作用 1)通过划分训练集和测试集,一定程度上减小了过拟合: 2)重复使用数据,尽可能多的从样本集上得到有用的信息. 3.交叉验证的主要方法 3.1 简单交叉验证 简单交叉验证,又称为留出法(hold-out),是指直接将样本集划分成两个互斥的计划,其中一个作为训练集(training set),另外一个作为测试集(t…

1.复习里氏转换:1).子类可以赋值给父类(如果有一个方法需要一个父类作为参数,我们可以传第一个子类对象)2).如果父类中装的是子类对象,则可以将这个父类强转为子类对象 is和as判断转换成功失败 Person p = new Student(); //if(p is Student) //{ // ((Student)p).StudentSayHello(); //} //else //{ // Console.WriteLine("转换失败"); //} Student ss =…

http://codeforces.com/gym/100676 题目大意: 给你n个科目,m个关系,例如A->B,表示要学习B科目,一定要把A科目学习掉.同理,如果还有C->B,那么,B就要同时学掉A和C才能学B科目. 如果你是第k天学习这个科目,那么你的val += k * W[i],这个i表示你当天学的科目. 问,怎么学习让自己的val最大. 思路:状压dp 定义can[i],表示学习第i个科目之前,所需要的学习的集合是啥,然后判断(i & can[j]) == can[j],然…

微软研究院AI头条 https://mp.weixin.qq.com/s/SAz5eiSOLhsdz7nlSJ1xdA 预见未来丨机器学习:未来十年研究热点 机器学习组 微软研究院AI头条 昨天 编者按:自1998年成立以来,微软亚洲研究院一直致力于推动计算机科学领域的前沿技术发展.在建院20周年之际,我们特别邀请微软亚洲研究院不同领域的专家共同撰写“预见未来”系列文章,以各自领域的前瞻视角,从机器学习.计算机视觉.系统架构.图形学.自然语言处理等多个方向出发,试图描绘一幅未来科技蓝图. 本文中…

iris数据集,这一教科书级别的数据,分类前不需要做任何数据预处理什么的,相当的理想!但请注意你自己的数据99%的可能需要做预处理. 下面分别用R语言和Python来实现iris数据集的分类: R语言: library(class) data(iris) #观察数据 str(iris) #查看iris数据结构 head(iris) #前5行 table(iris$Species) #样本类别频数下· #采样(对于此分类问题,更加建议分层抽样) samples <- sample(nrow(iri…