哈夫曼编码与哈夫曼算法 哈弗曼编码的目的是,如何用更短的bit来编码数据. 通过变长编码压缩编码长度.我们知道普通的编码都是定长的,比如常用的ASCII编码,每个字符都是8个bit.但在很多情况下,数据文件中的字符出现的概率是不均匀的,比如在一篇英语文章中,字母“E”出现的频率最高,“Z”最低,这时我们可以使用不定长的bit编码,频率高的字母用比较短的编码表示,频率低的字母用长的编码表示. 但这就要求编码要符合“前缀编码”的要求,即较短的编码不能是任何较长的编码的前缀,这样解析的时候才不会混淆.

“队列进出图上的方向 线段树区间修改求出总量 可持久留下的迹象 我们 俯身欣赏” ----<膜你抄>     线段树很早就会写了,但一直没有总结,所以偶尔重写又会懵逼,所以还是要总结一下. 引言 在生活和竞赛中,我们总是会遇上一些问题,比如说令人厌恶的统计成绩,老师会想询问几个人中成绩最低的是谁...... 于是问题出现了.   e.g.1(暴力膜不可取) 已知班上有50个学生,学号分别为1-50,老师想问学号为a-b之间的最低分是多少 比如 2 5 3 4 1中 2-4 之间的最小值为 3

BZOJ_1503_[NOI2004]郁闷的出纳员_权值线段树 Description OIER公司是一家大型专业化软件公司,有着数以万计的员工.作为一名出纳员,我的任务之一便是统计每位员工的 工资.这本来是一份不错的工作,但是令人郁闷的是,我们的老板反复无常,经常调整员工的工资.如果他心情好 ,就可能把每位员工的工资加上一个相同的量.反之,如果心情不好,就可能把他们的工资扣除一个相同的量.我 真不知道除了调工资他还做什么其它事情.工资的频繁调整很让员工反感,尤其是集体扣除工资的时候,一旦某位

global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00

文件链接 Karp在1977年的论文,讲述了一种\(O(nm)\)的算法,用来求有向强连通图中最小平均权值回路(具体问题请参照这里) 本人翻译(有删改): 首先任取一个节点 \(s\) ,定义 \(F_k(v)\) 为从 \(s\) 到 \(v\) 恰好经过 \(k\) 条边的最短路(不存在则为 \(\infty\) ), \(\lambda^*\) 表示答案,则 Theorem 1 \[\tag{1}\label{theorem}\lambda^* = \min_{v \in V} \max_

看这篇文章的前提:已经看了PRML中的Adaboost的算法流程 看懂下面的内容必须牢牢记住:Adaboost使用的误差函数是指数误差 文章主要目的:理解样本抽样的权值是为什么那样变化的. 得出的结论:训练第m个基分类器ym时,样本n的抽样权重是fm-1在样本n上的指数误差 当ym将第n个样本分对了时,则权值保持不变,否则权值增加exp{αm}(>1)倍   (1) (2) (3) (1)表示分类器fm的误差函数是指数误差函数 (2)表示分类器fm是一系列的基函数(yl,即基分类器)的加权和,α

权值分块,离散化非常蛋疼,只能离散化搞…… 需要支持操作:删除<=某个值得所有权值==打标记 O(sqrt(n)) 码长和我的平衡树差不多……速度快3倍左右. #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; #define N 201001 struct Point{int v,p;}tmp[N]; bool oper

luogu3224 永无乡(动态开点,权值线段树合并) 永无乡包含 n 座岛,编号从 1 到 n ,每座岛都有自己的独一无二的重要度,按照重要度可以将这 n 座岛排名,名次用 1 到 n 来表示.某些岛之间由巨大的桥连接,通过桥可以从一个岛到达另一个岛.如果从岛 a 出发经过若干座(含 0 座)桥可以 到达岛 b ,则称岛 a 和岛 b 是连通的.现在有两种操作:B x y 表示在岛 x 与岛 y 之间修建一座新桥.Q x k 表示询问当前与岛 x 连通的所有岛中第 k 重要的是哪座岛,即所有与

题目描述 从前有n只跳蚤排成一行做早操,每只跳蚤都有自己的一个弹跳力a[i].跳蚤国王看着这些跳蚤国欣欣向荣的情景,感到非常高兴.这时跳蚤国王决定理性愉悦一下,查询区间k小值.他每次向它的随从伏特提出这样的问题: 从左往右第x个到第y个跳蚤中,a[i]第k小的值是多少.这可难不倒伏特,他在脑袋里使用函数式线段树前缀和的方法水掉了跳蚤国王的询问.这时伏特发现有些跳蚤跳久了弹跳力会有变化,有的会增大,有的会减少.这可难不倒伏特,他在脑袋里使用树状数组套线段树的方法水掉了跳蚤国王的询问.(orz 主席

[BZOJ3065]带插入区间K小值 Description 从前有n只跳蚤排成一行做早操,每只跳蚤都有自己的一个弹跳力a[i].跳蚤国王看着这些跳蚤国欣欣向荣的情景,感到非常高兴.这时跳蚤国王决定理性愉悦一下,查询区间k小值.他每次向它的随从伏特提出这样的问题: 从左往右第x个到第y个跳蚤中,a[i]第k小的值是多少.这可难不倒伏特,他在脑袋里使用函数式线段树前缀和的方法水掉了跳蚤国王的询问.这时伏特发现有些跳蚤跳久了弹跳力会有变化,有的会增大,有的会减少.这可难不倒伏特,他在脑袋里使用树状数

权值线段树. 我们只用维护一个人是否存在,以及他当前排名,而不关心工资的具体值,这个可以直接算. 不难发现,如果不考虑新的员工,所有员工的工资的差值是不变的. 而加进来一个新的员工时,其工资为\(x\),假设当前工资变化量为\(delta\),那么这个新员工与原来员工工资\(x_i\)的工资差就是\(x-x_i-delta\). 根据这点,我们不难想到对所有员工仅维护\(x_i-delta\)这个东西,询问时加上当前的\(delta\)即可. 即维护一颗权值线段树,维护\(x_i-delta\)

标题解法是吓人的. 图上修改询问,不好用数据结构操作.尝试转化为树来维护.发现(不要问怎么发现的)最小生成树在这里比较行得通,因为最近异色点对一定是相邻的(很好想),所以只要看最短的一条两端连着异色点的边,而分析一下kruskal的过程,发现满足这种要求的最小边一定会被加进去(因为相邻异色点总要联通),所以不管颜色怎么修改,答案一定在最小生成树上.于是,问题转化为了一棵树.````` 修改一个点的颜色,不妨只关心他和他儿子之间的所有边.由于要查询和自己颜色不同的儿子的最小权值,与颜色有关,所以可

激活函数的选择: 西格玛只在二元分类的输出层还可以用,但在二元分类中,其效果不如tanh,效果不好的原因是当Z大时,斜率变化很小,会导致学习效率很差,从而很影响运算的速度.绝大多数情况下用的激活函数是ReLu,带泄露的ReLu效果更好,但并不常用. 使用非线性激活函数的原因:如果用线性激活函数,那么隐藏层就会失去作用. 西格玛激活函数的斜率: tanh激活函数: ReLU: Leaky ReLU: 权值w初始化的值不能全为0,因为如果全为0,那么隐藏层的每个单元都是对称的了,即每个单元都做相同的

文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 stochastic weight averaging(swa) 随机权值平均 这是一种全新的优化器,目前常见的有SGB,ADAM, [概述]:这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法,而且不会要求额外的计算量,可以用到Pytorch的优化器中. 随机权重平均和随机梯度下降SGD相似,所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本. 1.1 原理与算法 swa算法流程: [怎么理解]: 对\(w_{swa}\)做了一个周期为c的滑动平均.每迭代c次,就会对这个

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia

在网页开发中经常会碰到需要动态监听输入框值变化的情况,如果使用 onkeydown.onkeypress.onkeyup 这个几个键盘事件来监测的话,监听不了右键的复制.剪贴和粘贴这些操作,处理组合快捷键也很麻烦.因此这篇文章向大家介绍一种完美的解决方案:结合html5标准事件 oninput 和 IE 专属事件 onpropertychange 事件来监听输入框值变化.,对于检测 textarea, input:text, input:password 和 input:search 这几个元素

注意:用到了jquery需要引入jquery.min.js. 需求: 1.每个地方需要分别打分,总分为100; 2.第一个打分总分为40; 3.第二个打分总分为60. 注意:需要判断null."".isNaN()(是否是数字:如输入的是字母"a").输入数值大小范围不能超过规定的总分; 如果为null."".isNaN为true.输入数值大小范围超过规定的总分则将文本框赋值为空并将input对应的数值赋值为0参与计算总分. 文本框输入数值的时候总

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1459 题意:中文题诶- 思路:带权值的最短路,这道题数据也没啥特殊,spaf,floyd, dijkstra 都可以过,我这里就写个dijkstra好了．．． dijkstra算法和最小生成树的prime有点像,prime算法是将所有点分成两个点集s, w,初始时s中只有一个点,然后依次将w中距离s集合最近的点加入s集合中,直至w为空集．． 这两个算法的区别

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初

题目大意: 有一棵树,求距离为2的点权的乘积的和以及最大值. 思路: 枚举每一个点,则与其相邻的点互为距离为2的点.该部分的最大值为点权最大的两个点的积,和为点的权值和的平方减去每个点的平方,这样每条边都被跑了两次,所以复杂度为O(n). 用邻接表存储要开双倍数组(无向),当然像cyk大神一样直接跑边就不用考虑这个了. 代码: 邻接表: #include<cstdio> ,M=; ],last[M<<],head[M<<]; void add(int x,int y)