在竞赛中如果系统栈很小的话,过深的递归会让栈溢出,这个时候我们就要自己手写栈,将递归转化成手工栈. 方法其实也很简单. 基本思路上,我们就是用栈不断的pop,push.但是何时push,何时pop呢? 在<算法导论>上对深度优先遍历树的讲解中,在深度遍历中,会对每个节点进行染色,白色为没有被访问过:灰色为被访问过,但是该节点的所有子树还没有完成访问:黑色,节点被访问过,而且该节点的所有子树都被完全的访问. 所以,我们就通过颜色标记来进行判断了. 整体的框架如下: memset(vis,,siz…

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定…

为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字0到9,需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:宽高是32像素的黑白图像.尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式. ---1.收集数据:提供文本文件 该数据集合修改自“手写数字数据集的光学识别”-一文中的数据集合,该文登载于2010年10月3日的UCI机器学习资料库中http://archive.ics.uci.edu/ml.        ---2.准备数据:将图像转换为测试…

手写数字是32x32的黑白图像.为了能使用KNN分类器,我们需要把32x32的二进制图像转换为1x1024 1. 将图像转化为向量 from numpy import * # 导入科学计算包numpy和运算符模块operator import operator from os import listdir def img2vector(filename): """ 将图像数据转换为向量 :param filename: 图片文件 因为我们的输入数据的图片格式是 32 * 32…

0. 前言 前面我们利用 LR 模型实现了手写数字识别,但是效果并不好(不到 93% 的正确率). LR 模型从本质上来说还只是一个线性的分类器,只不过在线性变化之后加入了非线性单调递增 sigmoid 函数进行一一映射.实际上,这里的非线性变换对于我们分类来说是几乎没有什么作用的(在分类上,它等价于线性变换之后挑选出输出值最大的节点作为我们的预测结果),于是我们考虑用更复杂一点的带有一个隐层的 MLP (Multi-Layer Perceptron) 模型. 1. 模型 MLP 模型可以看作是…

题目1 : 优化延迟 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Ho编写了一个处理数据包的程序.程序的输入是一个包含N个数据包的序列.每个数据包根据其重要程度不同,具有不同的"延迟惩罚值".序列中的第i个数据包的"延迟惩罚值"是Pi.如果N个数据包按照<Pi1, Pi2, ... PiN>的顺序被处理,那么总延迟惩罚 SP=1*Pi1+2*Pi2+3*Pi3+...+N*PiN(其中i1, i2, ... iN是1,…

densenet 中文汉字手写识别,代码如下: import tensorflow as tf import os import random import math import tensorflow.contrib.slim as slim import time import logging import numpy as np import pickle from PIL import Image import tensorflow as tf #from tflearn.layers.…

BZOJ_2208_[Jsoi2010]连通数_强连通分量+拓扑排序+手写bitset Description Input 输入数据第一行是图顶点的数量,一个正整数N. 接下来N行,每行N个字符.第i行第j列的1表示顶点i到j有边,0则表示无边. Output 输出一行一个整数,表示该图的连通数. Sample Input 3 010 001 100 Sample Output 9 HINT 对于100%的数据,N不超过2000. 直接缩点+拓扑排序统计答案即可. 每步转移是O(n)的,可以用b…

http://gitbook.cn/gitchat/column/59f7e38160c9361563ebea95/topic/59f7e86d60c9361563ebeee5 wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html 一.简介 手写图片识别的实现,分为三步: 1,数据的准备 2,模型的设计 3,代码实现 我的另一篇博文-神经网络的解释 什么是神经网络 input层代表将二维数组从所有行都排…

一.MNIST数据集读取 one hot 独热编码独热编码是一种稀疏向量,其中:一个向量设为1,其他元素均设为0.独热编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符优点:   1.将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 2.机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的常用计算方法都是基于欧式空间的 3.将离散型特征使用one_hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理 import tensorflow as tf #MNIST数据集读取 import ten…