很水的DFS. 为什么放上来主要是为了让自己的博客有一道DFS题解,,, #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ][],ans,flag; char sx; void dfs(int x,int y){ ){ flag=; a[x][y]=; dfs(x-,y); dfs(x+,y); dfs(x,y-); dfs(x,y+); dfs(x-,y-); dfs(x+,y-); dfs(x-,y+); dfs(x+,y+); } } int m

题面 \(\text{Flood Fill}\) 模板题. \(\text{Flood Fill}\) 可以快速求出一个图中连通块的个数. 大概就是遍历每一个点,如果它没有被遍历过且是一个新连通块,那么就将答案 \(+1\),然后从这个点向四周扩展. 主要使用 \(\text{BFS}\) 实现. 由于每个点都只会被遍历 \(1\) 次,因此时间复杂度是 \(O(n \times m)\) . #include <bits/stdc++.h> using namespace std; cons

题目链接 https://www.luogu.org/problemnew/show/P1596 题目描述 Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <= 100; 1 <= M <= 100) squares. Each square contains eit

P1596 [USACO10OCT]湖计数Lake Counting 题目描述 Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <= 100; 1 <= M <= 100) squares. Each square contains either water ('W'

来之不易的2017第一发ac http://poj.org/problem?id=2386 Lake Counting Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 31474   Accepted: 15724 Description Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is repr

数据同步 启动postman 后在右上角可以登录账号,登录后就可以同步自己的api测试脚本,连上网在办公区在家都可以同步. 创建测试集 1.点击collections,点击add folder 2.create后,可以在左侧看到创建的文件夹,可以在该文件夹下再建文件夹 3.还可以进行分享.编辑.复制.下载.删除等

Lake Counting Time Limit: 1000MS     Memory Limit: 65536K Total Submissions: 17917     Accepted: 9069 Description Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <=

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation

Lake Counting Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 28966   Accepted: 14505 Description Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x M (1 <= N <= 10

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

1751: [Usaco2005 qua]Lake Counting Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MB Submit: 168  Solved: 130 [Submit][Status] Description Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle of N x

题目 3385: [Usaco2004 Nov]Lake Counting 数池塘 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Description     农夫约翰的农场可以表示成N×M(1≤N,M≤100)个方格组成的矩形．由于近日的降雨, 在约翰农场上的不同地方形成了池塘．每一个方格或者有积水(’W’)或者没有积水(’．’)．农夫约翰打算数出他的农场上共形成了多少池塘．一个池塘是一系列相连的有积水的方格,每一个方格周围的八个方格都被认为是与这个方格相连

3385: [Usaco2004 Nov]Lake Counting 数池塘 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 22  Solved: 21[Submit][Status][Discuss] Description     农夫约翰的农场可以表示成N×M(1≤N,M≤100)个方格组成的矩形．由于近日的降雨, 在约翰农场上的不同地方形成了池塘．每一个方格或者有积水(’W’)或者没有积水(’．’)．农夫约翰打算数出他的农场上共形成了多少池

1751: [Usaco2005 qua]Lake Counting Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 190  Solved: 150[Submit][Status][Discuss] Description Due to recent rains, water has pooled in various places in Farmer John's field, which is represented by a rectangle

启动postman 后在右上角可以登录账号,登录后就可以同步自己的api测试脚本,连上网在办公区在家都可以同步. 创建测试集 1.点击collections,点击add folder 2.create后,可以在左侧看到创建的文件夹,可以在该文件夹下再建文件夹 3.还可以进行分享.编辑.复制.下载.删除等

---恢复内容开始--- 一.python单元测试实例介绍 unittest框架又叫PyUnit框架,是python的单元测试框架. 先介绍一个普通的单元测试(不用unittest框架)的实例: 首先构造一个方法:count.py #coding=utf-8 def add(a,b): return a+b; def minus(a,b): return a-b 然后构建一个单元测试的方法:testCount.py,(也可以创建一个类,类里面有多个测试方法) #coding=utf-8 impo

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 上一节我们对数据集进行了了解,知道了数据集大小.特征个数及类型和数据分布等信息.做数据

1 redis的安装 1.1   安装redis 版本说明 本教程使用redis3.0版本.3.0版本主要增加了redis集群功能. 安装的前提条件: 需要安装gcc:yum install gcc-c++ 1.下载redis的源码包. 2.把源码包上传到linux服务器 3.解压源码包 tar -zxvf redis-3.0.0.tar.gz 4.Make 5.Make install [root@bogon redis-3.0.0]# make install PREFIX=/usr/loc

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 满足和优化指标 Stisficing and optimizing metrics 有时候把你要考虑的所有事情组合成单实数评估指标,有时候并不容易,这时候使用满足和优化指标很重要. 假设以下是一个猫分类器,在我们已经考虑准确度的情况下,我们还要考虑运行时间(即区分一张猫图片所用的时间) 我们的做法是在满足运行时间的条件下,最大限度的提高准确度.例如我们这里选取运行时间必须满足小于100ms的条件

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可