题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/370/A 题目意思:根据rook(每次可以移动垂直或水平的任意步数(>=1)),bishop(每次可以移动对角线上的任意步数(>=1))和king(每次垂直.水平或对角线的一步(=1))的走法,给出起始位置和结束位置.求出这三种棋子分别从起始位置走到最终位置的最少步数. rook bishop king 首先,先解释下面所说的直线和斜线. 直线:是坐标轴上与x轴平行或与y轴平行的情况的直线. 斜线:图…

久仰Bishop的大作“Pattern Recognition and Machine Learning”已久,在我的硬盘里已经驻扎一年有余,怎奈惧其页数浩瀚,始终未敢入手.近日看文献,屡屡引用之.不得不再翻出来准备细读一番.有条件的话也要写写读书笔记的,要不基本上也是边看边忘. 我在V盘分享了pdf: http://vdisk.weibo.com/s/oM0W7 Bishopde网页,这里可以下载PPT和程序: http://research.microsoft.com/en-us/um/pe…

http://codeforces.com/contest/370/problem/A 题意:车是走直线的,可以走任意多个格子,象是走对角线的,也可以走任意多个格子,而国王可以走直线也可以走对角线,但是每次只能走一个格子. 思路:这个题的车和国王不难理解,车是如果两个点在同一列或者同一行上那么走一步即可到达,剩下的走两步都可到达.国王是走两个点的行和列的差值的最大值,也就是说king=max(fabs(r1-r2),fabs(c1-c2)):表示我一直错在象上,错了六遍....竟然还没掉rati…

这个题目挺有意思的,给定 起终点,要你求车,象,王分别最少要走多少步 车横竖都能走,而且每步任意走几格,所以它是最容易处理的,如果在同行或者同列,就是1,否则就是2 象要找下规律,象任意对角线都能走,而且每步任意走几格,这个时候,发现图上的黑白色块给了很大提示,如果两个本身在同一对角线,就是1,如果不在,就要判断下是否在同一色块,是就是2,否则,就走不到,输出0,至于判断是否为同一色块,非常简单,代码中给出. 其实王也是非常简单的,八个方向都能走,但是每次只能走一步,只是我好脑残,连象的规律都找…

此题看似很简单,但实际上有不少细节,WA点不少.分情况处理即可. #include<cmath> #include<cstdio> #include<string> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; bool inMap(int x, int y){ return x…

其实今天只花了一点点时间来学习这本书, 如果模型的参数过多,而训练数据又不足够多的话,就会出现overfitting. overfitting可以通过regularization来解决,贝叶斯方法也可以避免overfitting的出现,实际上在贝叶斯模型里,模型的有效参数数量会自动地根据训练数据集大小来确定. regularization的思想是,对误差函数加入惩罚项,使得系数不会很大.在李宏毅视频中,也讲了这个问题,但是每太理解和明白. 模型的复杂程度应该由要解决的问题的复杂度来决定,而不是测…

用一个例子来讲述regression. 采用sin(2*pi*x)加入微弱的正态分布噪声的方式来获得一些数据,然后用多项式模型来进行拟合. 在评价模型的准确性时,采用了误差函数的方式,用根均方误差的方式来表示误差函数. 很明显,如果模型选错了,无论你怎么拟合,都不可能找到合适的结果.所以,当你面对一堆数据的时候,到底该怎么选择模型呢?(好像台大李宏毅的视频里面讲了,选择模型需要对应的行业领域知识). 文中还提到了,训练数据的数量和模型参数数量的关系问题,一种观点认为训练数据集的数据量不应该小于模…

Preface 模式识别这个词,以前一直不懂是什么意思,直到今年初,才开始打算读这本广为推荐的书,初步了解到,它的大致意思是从数据中发现特征,规律,属于机器学习的一个分支. 在前言中,阐述了什么是模式识别之后,立刻就提到了贝叶斯方法,感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置.至于为什么,我现在还没体会到. 随后又提到了几个术语:approximate inference algorithms.variational Bayes.expectation propagation,以及model…

今天遇到一个问题是往 SQL Server 中导入像m².m³这样的单位数据,可是在 SQL Server 中查看到的都是 m2.m3,于是在网上查了一下资料,顺便摘录下来供日后查阅. 一  Windows 系统下快速键入一些特殊字符 ALT+小键盘0153        ™ ALT+小键盘0169        © ALT+小键盘0174        ® ALT+小键盘0177        ± ALT+小键盘0178        ² ALT+小键盘0179        ³ ALT+小键…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…