题目链接 problem 火车上的一列人要去排队接水.每个人都会在某个特定的时刻口渴.口渴之后他要去排队接水,如果他前面的座位有人已经在排队或者正在接水,那么他就不会去排队.否则他就会去排队.每个人接水都为一个相同的时间P.问每个人接完水的时间. solution 其实模拟即可.注意题目的要求.如果一个人口渴的时候已经在排队的人中最靠前的位置也在他后面,那么他就要去排队.否则就把他扔到一个按位置从小到大排序的优先队列里面.然后模拟就行了. code #include<cstdio> #incl…

C. Queue in the Train There are…

传送门 事实上就是模拟 搞一个优先队列维护一下事件结构体:时间,人的编号,入队还是出队 再维护两个 $set$ ,队列内的人 $inQueue$ ,想要进入队列内的人 $want$ 然后模拟模拟模拟! 初始把所有入队事件塞到优先队列,顺便维护一下当前最后一个取完水的时刻 每次取出优先队列里面时间最小的,时间相同优先取入队的,同时间都入队优先取编号小的 然后如果是入队,那么看看当前队列内编号最小的比较一下编号,然后根据比较结果看看是直接入队还是先塞到 $want$ 里面 如果是出队,直接更新一下答…

CF1239B The World Is Just a Programming Task 题目描述 定义一个括号序列s是优秀的,当且仅当它是以下几种情况的一种: 1.|s|=0 2.s='('+t+')',其中t是优秀的 3.s=t1+t2,其中t1.t2都是优秀的 一个括号序列的价值为将它看成一个循环串,从多少个位置切开,能切出循环串. 给出一个长度为\(n\)的括号序列,你可以交换其中两个位置的括号(这两个位置可以相等),问最大价值及方案. 输出任意一种方案均正确.\(n\leq 3\tim…

处理从文件中读数据 官方说明 简单使用 示例中读取的是csv文件,如果要读tfrecord的文件,需要换成 tf.TFRecordReader import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

TensorFlow并行,模型并行,数据并行.模型并行根据不同模型设计不同并行方式,模型不同计算节点放在不同硬伯上资源运算.数据并行,比较通用简便实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度,汇总梯度全局参数更新. 数据并行,多块GPU同时训练多个batch数据,运行在每块GPU模型基于同一神经网络,网络结构一样,共享模型参数. 同步数据并行,所有GPU计算完batch数据梯度,统计将多个梯度合在一起,更新共享模型参数,类似使用较大batch.GPU型号.速度一致时,效率最…

直接上代码: # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf def read_data(file_queue): reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) key, value = reader.read(file_queue) defaults = [[0], [0.], [0.], [0.], [0.], ['']] Id,SepalLengthCm,SepalWidthCm,PetalLe…

代码来源于官方文档,做了一些小小的调整: # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file01.csv", "file02.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) # Default values, i…

『TensorFlow』SSD源码学习_其一:论文及开源项目文档介绍 『TensorFlow』SSD源码学习_其二:基于VGG的SSD网络前向架构 『TensorFlow』SSD源码学习_其三:锚框生成 『TensorFlow』SSD源码学习_其四:数据介绍及TFR文件生成 『TensorFlow』SSD源码学习_其五:TFR数据读取&数据预处理 『TensorFlow』SSD源码学习_其六:标签整理 『TensorFlow』SSD源码学习_其七:损失函数 『TensorFlow』SSD源码学习…

Fork版本项目地址:SSD 一.输入标签生成 在数据预处理之后,图片.类别.真实框格式较为原始,不能够直接作为损失函数的输入标签(ssd向前网络只需要图像就行,这里的处理主要需要满足loss的计算),对于一张图片(三维CHW)我们需要如下格式的数据作为损失函数标签: gclasse:           搜索框对应的真实类别  长度为ssd特征层f的list,每一个元素是一个Tensor,shape为:该层中心点行数×列数×每个中心点包含搜索框数目 gscores:           搜索框…

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…

数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱序(shuffling), 和最大训练迭代数(epoch limits) 文…

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数…

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…

原文链接:https://arxiv.org/pdf/1607.04423.pdf 本片论文主要讲了Attention Model在完形填空类的阅读理解上的应用. 转载:https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/73649251 在进行论文仿真的时候用到了TFRecords进行数据的读取操作,所以进行深入学习.这两天看了一下相关博客,结合该代码记录一下TFRecords的相关操作. 首先说一下为什么要使用TFRecords来进行文件的读写,在…

这个过程主要分为三个步骤: 数据预处理 数据处理就是把数据按照一定的格式写出来,以便网路自己去读取数据 1准备原始数据 我的cloth数据一共是四个类别,每个类别有衣服47张,一用是188张图片,这些大小不一的原始图片转换成我们训练需要的shape. 原始数据放在同一个文件夹下面: 2 编程实现 制作Tfrecords,读取Tfrecords数据获得iamge和label,打印验证并保存生成的图片. #将原始图片转换成需要的大小,并将其保存 #==========================…

如果有图会很好理解,最近太忙,以后再加吧 #首先有一个需要读取的文件名列表 #然后将文件名列表通过函数string_input_producer放进文件名队列. #有时候因为数据量太大,需要把他们放进不同的tfrecord文件中 filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv","file1.csv"]) #对不同格式的文件有不同的reader reader = tf.TextLineReade…

贴一张自己画的思维导图  数据集准备 kaggle猫狗大战数据集(训练),微软的不需要FQ 12500张cat 12500张dog 生成图片路径和标签的List step1:获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data/Cat下所有的猫图路径名,存放到cats中,同时贴上标签0,存放到label_cats中.狗图同理. train_dir = 'D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data' def get_fi…

点此进入比赛 \(A\):Ivan the Fool and the Probability Theory(点此看题面) 大致题意: 给一个\(n\times m\)的矩阵\(01\)染色,使得不存在某个同色连通块大小超过\(2\). 这道题看似很神仙,实际上仔细想一想.推一推性质,还是比较简单的. 先考虑第一行,这是一个\(1\times m\)的矩阵,可以设\(f_{i,0/1}\)为第\(i\)个格子所填与上个格子不同/相同的方案数,则:\(f_{i,0}=f_{i-1,0}+f_{i-1…

Preface 这场CF真是细节多的爆炸,B,C,F都是大细节题,每道题都写了好久的说 CSP前的打的最后一场比赛了吧,瞬间凉意满满 希望CSP可以狗住冬令营啊(再狗不住真没了) A. Ivan the Fool and the Probability Theory 原谅我脑子不如陈指导好想不出来正解,然后打了个暴力3min找到规律做掉了... 然后讲一下正确的做法(陈指导教我的): 考虑我们用DP做出\(1\times m\)的矩阵的答案记为\(f_m\),考虑用它填了第一行 然后我们考虑第一…

题目都不是很难,就是最后一题有点毒瘤 第一题:牛妹爱整除 这个你把一个进制数进行拆分,拆分成若干位,然后在取模,这样会发现如果是x进制的数,那么对x+1这个进制转化即满足条件. 举个例子:一个x进制数abc  a*x*x+b*x+c 那么(a*x*x+b*x+c)%k  满足于 (a+b+c) 相等 则x=k+1,那么x%k==1  所以 a*(x%k)*(x%k)%k+b*(x%k)%k+c%k==(a+b+c)%k 代码很简单,有需求可以直接去牛客找 第二题:吃桃 这个是一个树的题目,直接d…

考虑到要是自己去做一个项目,那么第一步是如何把数据导入到代码中,何种形式呢?是否需要做预处理?官网中给的实例mnist,数据导入都是写好的模块,那么自己的数据呢? 一.从文件中读取数据(CSV文件.二进制文件.图片或其他格式) 读取文件,都需要一个阅读器reader和一个转换解码操作decode,不同格式的文件对应不同的接口API. 1)CSV文件:用的文件读取器和解码器是 TextLineReader 和 decode_csv . 下面代码来自TensorFlow官网,加了注释. filena…

文章主要来自Tensorflow官方文档,同时加入了自己的理解以及部分代码 数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱…

A - Train Problem I Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 1022 Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays. A lot of student want to get back to…

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 23574    Accepted Submission(s): 8907 Problem Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays. A lot of studen…

题目传送门 /* 题意:几个判断,车上的人不能 <0 或 > C:车上初始和结束都不能有人在 (为0):车上满员时才有等候的人 水题:难点在于读懂题目意思,状态不佳,一直没搞懂意思,在这题卡住了 主要要理解have to wait 的意思 */ #include <cstdio> #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> #include <string>…

题目链接:http://acm.split.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1022 Problem Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays. A lot of student want to get back to school by train(because the trains in the Ignatius Train Stati…