#define \(u\)的伴点集合 与\(u\)相隔一条边的且\(u\)能达到的点的集合 \(0x00~ {}~Preface\) \(HLPP(Highest~Label~Preflow~Push)\)最高标签预流推进算法是处理网络最大流里两种常用方法--增广路&预流推进中,预流推进算法的一种.据传由\(tarjan\)发明怎么又是他 ,并被其他科学家证明了其复杂度是紧却的\(O(n^2\sqrt m)\).在随机数据中不逊色于普通的增广路算法,而在精心构造的数据中无法被卡,所以是一种可以替…

Effective STL 学习笔记 Item 34: 了解哪些算法希望输入有序数据 */--> div.org-src-container { font-size: 85%; font-family: monospace; } pre.src { background-color:#f8f4d7 } p {font-size: 15px} li {font-size: 15px} 有些个算法对有序的和无序的数据都能应用,但多数情况下,他们在输入数据有序时才最有用. 下列算法要求输入数据必须有序…

原文:[HLSL学习笔记]WPF Shader Effect Library算法解读之[DirectionalBlur] 方位模糊是一个按照指定角度循环位移并叠加纹理,最后平均颜色值并输出的一种特效.效果如下图: Angle=0:BlurAmount=0.1:   Angle=45;BlurAmount=0.1; 看看源代码: ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++          //模糊的角度 float Angle : register(C0);  …

原文:[HLSL学习笔记]WPF Shader Effect Library算法解读之[Embossed] Embossed(浮雕效果)          浮雕效果主要有两个参数:Amount和Width.Amount控制浮雕边缘的对比度,Width参数控制浮雕效果的精细程度,数值越小越精细. 效果如下图所示: 源代码如下: +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ //浮雕特效 //数量,一个控制雕刻边缘对比度的参数,数值越大,对比越强 flo…

原文:[HLSL学习笔记]WPF Shader Effect Library算法解读之[BandedSwirl] 因工作原因,需要在Silverlight中使用Pixel Shader技术,这对于我来说可算是相当有难度了,首先我是个Java Web开发程序员,从来没正经地学过微软的开发语言和工具:其次,对于算法这种东西,向来有种天生的排斥,一看便头疼.不过项目逼到份上了,只能硬着头皮上,真不知道领导们是怎么想的.还是言归正传吧,记录记录自己的学习心得. 熟悉Silverlight的人都知道,SL…

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/java-study-note16.html,转载请注明源地址. IO(Input  Output)流 IO流用来处理设备之间的数据传输,对数据的操作是通过流的方式,Java用于操作流的对象都在IO包中 输入/输出流可以从以下几个方面进行分类 从流的方向划分: 输入流.输出流 从流的分工划分: 节点流.处理流 从流的内容划分: 面向字符的流.面向字节的流 字符流和字节流 字符流的由来: 因为数据编码的不同,而有了对…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…

/* Time:2015-6-18 接触网络流好几天了 写的第一个模版————Ford-Fulkerson算法 作用:求解网络最大流 注意:源点是0 汇点是1 如果题目输入的是1到n 请预处理减1 */ #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; const int INF =…

相关博文: <机器学习实战>学习笔记第三章 —— 决策树 主要内容: 一.CART算法简介 二.分类树 三.回归树 四.构建回归树 五.回归树的剪枝 六.模型树 七.树回归与标准回归的比较 一.CART算法简介 1.对于上一篇博客所介绍的决策树,其使用的算法是ID3算法或者是C4.5算法,他们都是根据特征的所有取值情况来进行分割结点的.也正因如此,这两种算法都只能用于离散型的特征,而不能处理连续型的特征.为了解决这个问题,我们使用二元切分法来对连续型的特征进行处理,所谓二元切分法,其实就是一个…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…