题意与解析 一条非常有趣的二分题.一开始没有懂解法,去网上看了半天全是做法没有这样做为什么是对的(或者说的很含糊).一做完回顾一下立刻有点开朗的感觉. 题意很简单,维护一个0-n-1的数列,使其选出长度大于3的子序列(可以不连续)都不能是等差数列.做法网上都有:对于一个等差数列,选出奇数位偶数位,分开放到左边右边:然后对于生成的左等差数列和右等差数列同样这么做. 这样做为什么是对的呢?我的个人理解:对于一个分开好的数列,左边的元素任意取一定是可以构成等差数列的,而只要和一个右边的就立刻无法构成等…

题目大意:给一个正整数n,构造一个0...n-1的排列,使得这个排列的任何一个长度大于2的子序列都不为等差数列. 把序列按照奇偶位置分成两个序列,这样在两个序列间就不会形成等差数列了,然后再对这两个序列进行分解,直到序列的长度小于3. 刚开始把 arithmetic progression 理解错了,以为是单调序列,后来感觉不对劲,发现原来是等差序列,可是还是不会...只好搜解题思路了,然后根据别人的思路写代码.有时写代码也会碰到困难,不知道该怎么写,就只能再参考别人代码了,这样...唉,不多说…

虽然都是算法基础,不过做了之后还是感觉有长进的,前期基础不打好后面学得很艰难的,现在才慢慢明白这个道理. 闲话少说,上VOJ上的专题训练吧:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=40741#overview 1. A UVA 10602 Editor Nottoobad 好像是俄罗斯NOI的题目,题意是给定n个字符串,然后重新安排字符串的顺序,使得最后需要打的字母总数最少.当前单词和前一个单词相同的前面部分可以不用打, 只需打…

题目 Volume 0. Getting Started 开始10055 - Hashmat the Brave Warrior 10071 - Back to High School Physics 10300 - Ecological Premium 458 - The Decoder 494 - Kindergarten Counting Game 414 - Machined Surfaces 490 - Rotating Sentences 445 - Marvelous Mazes…

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型.总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 作者表示,BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息,性能优于基于自回归语言模型的…

这两天,XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注,从实验数据看,在某些场景下,确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升.就像我们之前说的,感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后,在这条路上,会有越来越多的同行者,而XLNet就是其中比较引人注目的一位. 当然,我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作.未来两年,在两阶段新模式(预训练+Finetuning)下,应该会有更多的好工作涌现出来.根本原因在于:这个模式的潜力还没有被充分挖掘,貌似还有很大的提升空间.当然,这也意味着NLP在未来两…

概述 迁移学习可以改变你建立机器学习和深度学习模型的方式 了解如何使用PyTorch进行迁移学习,以及如何将其与使用预训练的模型联系起来 我们将使用真实世界的数据集,并比较使用卷积神经网络(CNNs)构建的模型和使用迁移学习构建的模型的性能 介绍 我去年在一个计算机视觉项目中工作,我们必须建立一个健壮的人脸检测模型. 考虑到我们拥有的数据集的大小,从头构建一个模型是一个挑战.从头构建将是一个耗时又消耗计算资源的方案.由于时间紧迫,我们必须尽快找出解决办法. 这就是迁移学习拯救我们的时候.这是一个…

HDU 5868 Different Circle Permutation(burnside 引理) 题目链接http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5868 Description You may not know this but it's a fact that Xinghai Square is Asia's largest city square. It is located in Dalian and, of course, a landm…

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数…

今天发现一个用 numpy 随机化数组的技巧. 需求 我有两个数组( ndarray ):train_datasets 和 train_labels.其中,train_datasets 的每一行和 train_labels 是一一对应的.现在我要将数组打乱并用于训练,打乱后要求两者的行与行之间必须保持原来的对应关系. 实现 一般的实现思路,应该是先将 train_datasets(或 train_labels )打乱,并记录被打乱的行号,再通过行号调整 train_labels (或 train…