传送门 好题. 考察了莫队和组合数学两个知识板块. 首先需要推出单次已知n,mn,mn,m的答案的式子. 我们令f[i]f[i]f[i]表示当前最大值为第iii个数的方案数. 显然iii之后的数都是单调递减且连续的. 所以后面的方法是1种. 考虑第111~i−1i-1i−1个位置. 显然放法数为∑j=1i−1f[j]\sum _{j=1} ^{i-1}f[j]∑j=1i−1​f[j] 又因为f[1]=1,f[i−1]=∑j−1i−2f[j]f[1]=1,f[i-1]=\sum _{j-1} ^{…

Pedestrain dl  使用darknet训练: 1. Inria 创建 yolo-inria.cfg 从cfg/yolo-voc.2.0.cfg拷贝一份,修改batch=64, subdivisions=8, classes=1, 修改最后一个卷积层为filter=30. cp cfg/yolo-voc.2.0.cfg cfg/yolo-inria.cfg 创建data/inria.names 里面只有一行:person 为每个图片创建label文件,形式如下: 每个图片对应一个labe…

以下都是基于yolo v2版本的,对于现在的v3版本,可以先clone下来,再git checkout回v2版本. 玩了三四个月的yolo后发现数值相当不稳定,yolo只能用来小打小闹了. v2训练的权重用v3做预测,结果不一样. 我的环境是 window 10 + cuda9.0 + opencv 3.4.0 + VS2015 先在这个地方下源文件:https://github.com/AlexeyAB/darknet 下好后,先打开用文本编辑器打开 darknet.vcxproj,将两处 c…

http://blog.topspeedsnail.com/archives/10977 从2D图片生成3D模型(3D-GAN) https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/54783209 GANs是Generative Adversarial Networks的简写,中文翻译为生成对抗网络,它最早出现在2014年Goodfellow发表的论文中:Generative Adversarial Networks.GANs是目前深度学习领域最火…

我们前面已经讲了如何训练稀疏自编码神经网络,当我们训练好这个神经网络后,当有新的样本输入到这个训练好的稀疏自编码器中后,那么隐藏层各单元的激活值组成的向量就可以代表(因为根据稀疏自编码,我们可以用来恢复),也就是说就是在新的特征下的特征值.每一个特征是使某一个取最大值的输入.假设隐藏层单元有200个,那么就一共有200个特征,所以新的特征向量有200维.特征显示情况在前面博客中已经给出,我们把这时候的特征称为一阶特征. 我们知道脑神经在处理问题,比如看一个图片的时候,也不只使用了一层的神经,而是…

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,…

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc…

人脸照片自动生成游戏角色_ICCV2019论文解析 Face-to-Parameter Translation for Game Character Auto-Creation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Shi_Face-to-Parameter_Translation_for_Game_Character_Auto-Creation_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 角色定制系统是角色扮演…

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知识应用与开发流程. 目录 一.浅谈机器学习 二.基本概念 三.常用方法介绍 四.线性模型 五.…

1. Math Math 1.1 Math类概述 1.2 Math类的常用方法 返回绝对值:是正数是时候直接返回参数本身,是负值的时候返回的是参数的相反数.参数是10时返回的是10,参数是-10的时候返回的是10.Math类的三个方法比较: floor() ceil() round() 2. System System 2.1 System类概述 2.2 System类的常用方法 currentTimeMillis计算时间 方法示例:exit方法:运行结果:结果为只有一个开始没有结束,因为在中间…