Description 马克(Mirko)和斯拉夫克(Slavko)正在为克罗地亚举办的每年一次的双人骑车马拉松赛而紧张训练.他们需要选择一条训练路径. 他们国家有N个城市和M条道路.每条道路连接两个城市.这些道路中恰好有N-1条是铺设好的道路,其余道路是未经铺设的土路.幸运的是,每两个城市之间都存在一条由铺设好的道路组成的通路.换句话说,这N个城市和N-1条铺设好的道路构成一个树状结构. 此外,每个城市最多是10条道路的端点. 一条训练路径由某个城市开始,途经一些道路后在原来起始的城市结束.因…

Description 马克(Mirko)和斯拉夫克(Slavko)正在为克罗地亚举办的每年一次的双人骑车马拉松赛而紧张训练.他们需要选择一条训练路径. 他们国家有N个城市和M条道路.每条道路连接两个城市.这些道路中恰好有N-1条是铺设好的道路,其余道路是未经铺设的土路.幸运的是,每两个城市之间都存在一条由铺设好的道路组成的通路.换句话说,这N个城市和N-1条铺设好的道路构成一个树状结构. 此外,每个城市最多是10条道路的端点. 一条训练路径由某个城市开始,途经一些道路后在原来起始的城市结束.因…

树形dp专题总结 大力dp的练习与晋升 原题均可以在网址上找到 技巧总结 1.换根大法 2.状态定义应只考虑考虑影响的关系 3.数据结构与dp的合理结合(T11) 4.抽直径解决求最长链的许多类问题(T12) 5.dp题最基本的考察是对题意模型的转化,以应用在各个方面 6.前缀和等技巧优化dp 7.树形背包是n*n的! T1 BZOJ1304 [CQOI2009]叶子的染色 首先是对于固定根节点的\(dp\) \(dp\)状态\(dp[3]\)为子树还需要颜色\(1,2\),或不需要 转移比较简…

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…

因为这几天要加油,懒得每篇都来写题解了,就这里记录一下加上一句话题解好了 P4071 [SDOI2016]排列计数   组合数+错排 loj 6217 扑克牌 暴力背包 P2511 [HAOI2008]木棍分割 第一问二分,第二问记$dp[i][j]$为前$i$根砍$j$刀的方案,那么它可以由所有$sum[i]-sum[k]<=ans1$的$k$转移而来,用滚动数组优化空间,用队列的形式优化转移 P1410 子序列 贪心能过(数据水).dp的话,考虑$f[i][j]$表示前面$i$个数的最长上升…

在Kaldi中,单音素GMM的训练用的是Viterbi training,而不是Baum-Welch training.因此就不是用HMM Baum-Welch那几个公式去更新参数,也就不用计算前向概率.后向概率了.Kaldi中用的是EM算法用于GMM时的那三个参数更新公式,并且稍有改变.  Baum-Welch算法更新参数时,因为要计算前向后向概率,很费时间,因此使用Viterbi Training作为Baum-Welch算法的近似.在Baum-Welch算法中,计算前向后向概率时,要用到所有…

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明…

captcha_trainer 验证码识别-训练 使用记录 在爬数据的时候,网站出现了验证码,那么我们就得去识别验证码了.目前有两种方案 接入打码平台(花钱,慢) 自己训练(费时,需要GPU环境,快) 那么我采用的是使用开源训练框架 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 训练集准备 图片示例: 请求网站验证码具体接口,训练集(2w张) 测试集(1k张) 从打码平台进行标注 提交验证码给网站 检测 打码平台正确性 保存验证码图片格式为 {结果}_{m…

数据集做好后,训练程序为/examples/ssd/ssd_pascal.py,运行之前,我们需要修改相关路径代码,主要是训练路径的修改和关于自己数据集参数的一些修改. cd /examples/ssd先复制一份sd_pascal.py, 再打开,把里面的路径修改为自己的.具体有如下:train_data路径:test_data路径:save_dir.snapshot_dir.job_dir.output_result_dir路径:没有的话就仿照voc0712的文件夹进行建立.name_size…

训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各…