作者：JohnserfSeed 在游戏中，当我们需要让角色移动到指定位置时，只需要鼠标轻轻的一点就可以完成这简单的步骤，系统会立即寻找离角色最近的一条路线。 可是，这背后的行为逻辑又有什么奥秘呢？ 你会怎么写这个寻路算法呢？ 一般我们遇到这种路径搜索问题，大家首先可以想到的是广度优先搜索算
区间dp问题，其基本思路就是 对于每段区间，他们的最优值都是由几段更小区间的最优值得到，是分治思想的一种应用，将一个区间问题不断划分为更小的区间直至一个元素组成的区间，枚举他们的组合 ，求合并后的最优值。设F[i,j]（1<=i<=j<=n）表示区间[i,j]内的数字相加的最小代价最小区间F[i,i]=0（一
ustczhng2012 目录 激活函数 Logistic Softmax Relu Tanh 损失函数 0-1损失函数 平方损失函数 绝对值损失函数 对数损失函数 代价函数 均方误差 均方根误差 平均绝对值误差 交叉熵误差 激活函数 Logistic 二分类的sigmoid函数，如果叠加实现多分类，分类结果不是互斥的。
https://ac.nowcoder.com/acm/contest/8688/E 给定一串数字a b c d e，删除某个数的代价是左右和的平方，eg: 删b，代价是(a+b+c)2 ，求最小代价 解： dp[i][j]代表从i~j的最小代价，不会删除i和j（因为靠边凑不了3个） dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i][h]+dp[h][j]+(a[i]+a[h]+a[j])2) 注意d
概念 强连通图：如果在一个有向图中任意两个顶点可以相互到达，则称这张图为强连通图； 弱连通图：反之，若不满足强连通图的定义，但是将所有的有向边修改为无向边后原有向图能构成连通图，则称该有向图为弱连通图。 图存储 集合的方式： 维护两个集合，即一个顶点集合V和一个边集合E。 顶点集
为什么不用二次代价函数 如果使用二次代价函数训练ANN，看到的实际效果是，如果误差越大，参数调整的幅度可能更小，训练更缓慢。 函数 对w求导 对b求导
为了获得1000美元的基因组，是否以牺牲质量为代价?新系列的长读测序的崛起 作者:Theral Timpson根据2010年发表在《生物信息技术世界》(Bio-IT World)上的一篇文章，“1000美元基因组”这个词早在2001年就出现了。威斯康辛大学的大卫·施瓦茨声称，他是在美国国家人力资源研究所的一次
https://mp.weixin.qq.com/s/mqD0Iu4HePvQBS8J03OXLA By 超神经 场景描述：利用机器学习、深度学习和大数据、云计算等技术，实现版权监测、登记及维权，打击盗版行为，终结盗版时代。 关键词：机器学习 深度学习 大数据 自然语言处理 打击盗版 今天，思否 CEO 的一篇文章，让 CSDN 陷入舆论中
TopCoder SRM 570 Div1 CurvyonRails 题意: 一个\(n\times m\)的网格图，其中有一些点需要建铁路，有一些点为关键点，在关键点上修直铁路会产生1的代价，求最小的代价 由于\(n,m\leq 25\)显然不可以插头\(\text{dp}\)。。。 考虑轨道联通实际上类似网络流的形式 考虑一个常见的思路: 网格
问题定义 输入： 人的集合P = {P1,P2,...,Pn}，其中，P1<P2<...<Pn 工作的集合J = {J1,J2,...,Jn}，J是偏序集合，也就是说，J中某些元素之间存在序关系 矩阵[Cij]，Cij表示工作Jj分配给Pi的代价 输出： 每个人都被分配到某一工作，不同人分配到不同工作，且满足以下条件：如
问题描述 拷贝大切片一定比小切片代价大吗？ 解答 并不是，拷贝所有切片的代价都是一样的。 看一下源码，就很清楚了： type slice struct { array unsafe.Pointer len int cap int } 因为切片的底层有三个字段(一个 unsafe.Pointer，两个 int)。 其中 unsafe.Pointer 指向的是切片
题目 Description n个人在做传递物品的游戏,编号为1-n。游戏规则是这样的：开始时物品可以在任意一人手上，他可把物品传递给其他人中的任意一位；下一个人可以传递给未接过物品的任意一人。即物品只能经过同一个人一次，而且每次传递过程都有一个代价；不同的人传给不同的人的代价值之间
基本原理 在摊还分析(amortized analysis)中, 通过求数据结构的一个操作序列中的所有操作的平均执行时间, 来评价操作的代价. 摊还分析不同于平均情况分析, 它并不涉及概率, 可以保证最坏情形下每个操作的平均性能. 常用的三种技术: 聚合分析(aggregate analysis), 记账法(account
题目描述 艾斯洛克希望你送给她一个长度为\(N\)的合法括号序列，保证\(N\)是偶数。你在序列的第\(i\)位放左括号的代价为\(A_i\) ，放右括号的代价为\(B_i\)。艾斯洛克不想让你太麻烦，所以希望你支付最小的代价。不过才不是担心你呢！真的不是哦！虽然众所周知，但艾斯洛克还是给了你合法括号
题目描述 \(\\\) \(\\\) \(Solution\) 这题目描述就离谱bushi 考场翻来覆去读了几遍题没看懂kkkkk 大概翻译一下题目意思就是：给你一个序列 \(d\)，如果当前读到 \(d_i\) ，就跳到 \(d_i + a_i\) ，目标是最后正好跳到 \(n + 1\) ；对于 \(a_i\) 可以修改为 \(a_i +- y\) ，修改代价为 \(y(
题目描述 小Z是个特别堕落的小朋友，上数学课的时候经常有奇奇怪怪的想法。 小Z的的包里有块nm的长方形木板，小Z想把木板全部切成11的小正方形（用来玩拼图）。但木板本身并不均匀，因此从不同的线切割下去要花不同的代价。而且对于一块木板，切割一次以后就被分割成两块，而且由于不能把
1195. 最小总代价 题目描述 n个人在做传递物品的游戏,编号为1-n。 游戏规则是这样的：开始时物品可以在任意一人手上，他可把物品传递给其他人中的任意一位；下一个人可以传递给未接过物品的任意一人。 即物品只能经过同一个人一次，而且每次传递过程都有一个代价；不同的人传给不同的
题目大意： 两个硬币，给定初始位置a和b，q次操作，每次操作可将其中的任意一个移到位置x，代价为距离。所有位置在1-n之间。求最小代价。 n,q<=2e5 题目解法： 最朴素的状态f[i][j][k]表示i次操作后两个硬币分别在j,k的最小代价。观察发现j,k中必有一个是这次操作中规定的移动到
支持向量机模型的代价函数： 如果有一个正样本 y=1y=1y=1，其实仅仅要求 θTxθ^TxθTx 大于等于0，就能将该样本恰当分出，这是因为如果θTxθ^TxθTx >0 的话，代价函数值为0；类似地，如果有一个负样本，则仅需要 θTxθ^TxθTx<=0 就会将负例正确分离。但是，支持向量机的要求更高，不仅仅
T1： 其实就是个模拟。。。 细节蛮多的 T2： 统计一下f[i],g[i]分别表示以i为右端点/左端点的回文串的个数，\(ans=\sum f[i]*g[i+1]\) manacher跑一下，然后差分的加一下等差数列就行了 T3： 对于\(w_{i,j} + w_{j,i}\)建一个点， 对于每个位置建一个点，代价为 \(−a\) 对于每个字符建一个点，代
#include<iostream> using namespace std; /* （烽火传递） 烽火台是重要的军事防御设施，一般建在险要处或交通要道上。 在两座城市之间有n个烽火台，每个烽火台发出信号都有一定的代价。 为了使情报准确地传递，在连续的m个烽火台中至少要有一个发出信号。 现输入n、m和每个烽火台发出信
机器学习评估方法及性能度量 1.方法 2.度量 机器学习评估方法及性能度量 1.方法 已知数据集\(D\)有限, 需分出一部分用作训练, 剩下的一部分用作测试. 按比例留出. 训练集和测试集保持\(D\)中类别的比例. 以二分类任务为例, 常见做法是将大约\(2/3\)~\(4/ 5\)的样本用作训练,
性能度量 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型繁华能力的评价标准，这就是性能度量。在给定样例集，其中是示例的真实标记，要评估学习器的性能，就是要把学习器输出的结果与真实标记进行比较。 1. 均方误差 在回归任务中最常用的性能度量是“均
1. 神经风格迁移最近，卷积神经网络最有趣的应用是神经风格迁移来看几个例子，比如这张照片，照片是在斯坦福大学拍摄的如果想利用右边照片的风格来重新创造原本的照片，右边的是梵高的星空神经风格迁移可以生成下面这张照片 这仍是斯坦福大学的照片，但是用右边图像的风格画出来为了描述如
资料：https://www.cnblogs.com/guxuanqing/p/9610780.html 一、基础原理 1、从起点开始，向周围八个方向扩展。测试新扩展的点的路径代价，路径代价由已走的路径和距离终点的期望加和而成。这个路径代价是选择路径的标准。 2、有两个表open、close。 close：生成并且考察过的点，存在
