今天没有写题诶……看了看以前的模板……明天就要省选了>_<加油~~ 要不再去打局dota吧>_>…

BZOJ_2734_[HNOI2012]集合选数_构造+状压DP 题意:<集合论与图论>这门课程有一道作业题,要求同学们求出{1, 2, 3, 4, 5}的所有满足以 下条件的子集:若 x 在该子集中,则 2x 和 3x 不能在该子集中.同学们不喜欢这种具有枚举性 质的题目,于是把它变成了以下问题:对于任意一个正整数 n≤100000,如何求出{1, 2,..., n} 的满足上述约束条件的子集的个数(只需输出对 1,000,000,001 取模的结果),现在这个问题就 交给你了. 分析: 我…

[注],本节(上节也是)的model是一个已经训练完成的CNN分类网络. 随机数图片向前传播后对目标类优化,反向优化图片本体 def create_class_visualization(target_y, model, **kwargs): """ Perform optimization over the image to generate class visualizations. Inputs: - target_y: Integer in the range [0,…

LSTM神经元行为分析 LSTM 公式可以描述如下: itftotgtctht=sigmoid(Wixxt+Wihht−1+bi)=sigmoid(Wfxxt+Wfhht−1+bf)=sigmoid(Woxxt+Wohht−1+bo)=tanh(Wgxxt+Wghht−1+bg)=ft∘ct−1+it∘gt=ot∘ct 感觉比较新奇的一点是通过点乘矩阵使用‘门’控制数据流的取舍,和卷积神经网络的激活过程有一点点相似. 反向传播时,通过链式法则一个变量一个变量后推比较清晰. 反向传播时注意Ct节点…

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解 单个RNN神经元行为 括号中表示的是维度 向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden…

对话框和控件复选框单选框分组框示例:三原色画图 一.建立名为Demo2的MFC工程,按照下图添加控件 并修改2个Group Box Caption属性分别为颜色.外观 修改3个Check Box Caption和ID属性分别为(红色,IDC_CHK_RED).(绿色,IDC_CHK_GREEN).(蓝色,IDC_CHK_BLUE) 修改2个Radio Box Caption和ID属性分别为(矩形,IDC_RD_RECT).(圆形,IDC_RD_ROUND) 注意:radio box 必须是连续的…

题目: n个猴子围坐一圈,从第一个猴子开始数,到第m个出列,求最后一个猴子的编号. 分析: 首先想到循环,然后队列,然后堆,所以用数组模拟一个循环的列表,下标为[0-(n-1)],下标+1整除m干掉元素,否则加入队尾,干掉原来的元素, 实现: <?php echo getLastOne(6,2); function getLastOne($n,$m){ $arr=range(1,$n); $i= 0; while(count($arr)!=1){ if(($i+1)%$m==0){ unset(…

Dropout def dropout_forward(x, dropout_param): p, mode = dropout_param['p'], dropout_param['mode'] if 'seed' in dropout_param: np.random.seed(dropout_param['seed']) mask = None out = None if mode == 'train': #训练环节开启 mask = (np.random.rand(*x.shape) <…

1).Adagrad一种自适应学习率算法,实现代码如下: cache += dx**2 x += - learning_rate * dx / (np.sqrt(cache) + eps) 这种方法的好处是,对于高梯度的权重,它们的有效学习率被降低了:而小梯度的权重迭代过程中学习率提升了.要注意的是,这里开根号很重要.平滑参数eps是为了避免除以0的情况,eps一般取值1e-4 到1e-8. 2).RMSpropRMSProp方法对Adagrad算法做了一个简单的优化,以减缓它的迭代强度: ca…

通过K近邻算法探究numpy向量运算提速 茴香豆的“茴”字有... ... 使用三种计算图片距离的方式实现K近邻算法: 1.最为基础的双循环 2.利用numpy的broadca机制实现单循环 3.利用broadcast和矩阵的数学性质实现无循环 图片被拉伸为一维数组 X_train:(train_num, 一维数组) X:(test_num, 一维数组) 方法验证 import numpy as np a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]) b = np.…