转自:https://blog.csdn.net/txl199106/article/details/49227067 国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率——从IOI98试题PICTURE谈起>来煜坤:<把握本质,灵活运用——动态规划的深入探讨>齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化>邵铮:<数学模型的建立.比较和应用>石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化——论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性>杨帆:<准确性.全面性.美观性——测

title author date CreateTime categories Latex 论文elsevier,手把手如何用Latex写论文 lindexi 2019-02-13 10:38:20 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 Latex 这几天在开始写论文,准备发的是elsevier,这个网站的instruction有问题,下载的东西基本上好多的错误,所以我就写博客记录. 关于使用 Latex 的好处请看使用LaTeX写论文 - CSDN博客 在开始的时候需要先

Tree     Description Give a tree with n vertices,each edge has a length(positive integer less than 1001). Define dist(u,v)=The min distance between node u and v. Give an integer k,for every pair (u,v) of vertices is called valid if and only if dist(u

题目链接:http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1416 Zaphod Beeblebrox — President of the Imperial Galactic Government. And by chance he is an owner of enterprises that trade in secondhand pens. This is a complicated highly protable and highly comp

Let's imagine how apple tree looks in binary computer world. You're right, it looks just like a binary tree, i.e. any biparous branch splits up to exactly two new branches. We will enumerate by integers the root of binary apple tree, points of branch

Problem Description 度度熊国王率领着喵哈哈族的勇士,准备进攻哗啦啦族. 哗啦啦族是一个强悍的民族,里面有充满智慧的谋士,拥有无穷力量的战士. 所以这一场战争,将会十分艰难. 为了更好的进攻哗啦啦族,度度熊决定首先应该从内部瓦解哗啦啦族. 第一步就是应该使得哗啦啦族内部不能同心齐力,需要内部有间隙. 哗啦啦族一共有n个将领,他们一共有m个强关系,摧毁每一个强关系都需要一定的代价. 现在度度熊命令你需要摧毁一些强关系,使得内部的将领,不能通过这些强关系,连成一个完整的连通块,以保

置换的开方. 看看Pan的那篇集训论文.此处,可以想到,开方时,由于gcd(l,2),则必然有若是循环长度为偶数,必定是成对出现的.若是奇数,既可以是偶数也可以是奇数,因为,通过二次方后,循环长度为偶数的可以分裂成偶数的两个也可以是奇数的两个. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; char str[

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国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率--从IOI98试题PICTURE谈起> 来煜坤:<把握本质,灵活运用--动态规划的深入探讨> 齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化> 邵铮:<数学模型的建立.比较和应用> 石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化--论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性> 杨帆:<准确性.全面性.美观性--测试数据设计中的三要素> 周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Fast R-CNN &创新点 规避R-CNN中冗余的特征提取操作,只对整张图像全区域进行一次特征提取: 用RoI pooling层取代最后一层max pooling层,同时引入建议框信息,提取相应建议框特征: Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层,可同时输出分类结果和窗口回归结果,实现了end-to-end的多任务训练[建议框提取除外],也不需要额外的特征存储空间[R-CNN中这部分特征是供SVM和Bounding-box regres

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation &创新点 采用CNN网络提取图像特征,从经验驱动的人造特征范式HOG.SIFT到数据驱动的表示学习范式,提高特征对样本的表示能力: 采用大样本下有监督预训练+小样本微调的方式解决小样本难以训练甚至过拟合等问题. &问题是什么 近10年以来,以人工经验特征为主导的物体检测任务mAP[物体类别

题解:https://www.cnblogs.com/gmh77/p/12051260.html 集训(×) 被虐(√) Day1 二段考 Day2 绝对不鸽 没那回事 还在路上 其实就是咕了两天 晚上爽快战斗 Day3 第三场比赛,lkf和dh出的 体验极差,T2吉司机树写挂5分走人 T1其实挺清真,T2T3应该也可做 下午ll的平衡规划专题 Day4 T1正解好像要用线性基简化后高斯消元判断,然而我直接过了 T3瞎点分治水了20 T2正解dp,然后用平衡树维护凸壳 T3正解就是点分治,每次把

章·五:2019-07-15:明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户 ·昨日小结: 昨天考试又是爆零边缘,除了难过就剩难过了. T1暴力打崩了只拿了5分. T2没给分时间.最后20分钟打了个残码.没仔细观察数据范围,应该骗到手的15分菊花图和5分链都没看到. T3推了一半的式子,容斥和dp都推出来了,就差g数组辅助,但是没有时间了…… 我好失败啊…… 还是自己太渣,别找客观借口. 继续努力吧.这次考试都来了,下次考试还会远吗/恐惧.jpg ·今日进度 [0714模拟赛]A.(暴搜) 又是一道论暴搜艺术的

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

转自:http://blog.csdn.net/lanbing510/article/details/40411877 有博主翻译了这篇论文:http://blog.csdn.net/roamer_nuptgczx/article/details/45790415 Factors that affect the performance of a tracing algorithm 1 Illumination variation 2 Occlusion 3 Background clutters

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]

今天查找分布式计算的有关资料,发现Google的三大核心技术MapReduce.GFS和BigTable的论文都已经被翻译成高质量的中文,更巧的是,这三篇中译版的原发地都是CSDN的Blog.其中最新的一篇是张凌云在一个月之前发表的MapReduce论文,最早的一篇是Xu Lei发表于2005年11月的GFS论文.         这三篇论文翻译质量相当高,三位译者作出了非常了不起的.实实在在的贡献,真是应该好好感谢他们! 为了方便大家整理,我把三篇论文的地址统一列在这里: MapReduce:

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正

最近发现很多以前看的论文都忘了,所以想写点东西来整理下之前的paper,paper主要是cv(computer vision)方向的. 第一篇:Gradient-based learning applied to document recognition.这是1998年Yann Lecun的一篇大作,是研究CNN必看的一篇文章.文中提出的Le-Net5模型很好的识别了Mnist的手写体,此模型也被用到了很多银行的钞票识别上.下面来研究这篇paper的成果.文章参考:http://blog.csd