这题解决了我一直以来不明白的一个模型，就是将序列变成等差的最小代价 题库链接 https://www.jisuanke.com/contest/7652?view=challenges 2020 campday7 的I也是这个模型 /* 不妨假设：a[1]一开始就在第一个目标位置，那么整个序列就变成a[i]=a[i]-(i-1)*k 新的a[i]表示第i个物体
蓝桥：完美的代价 题目 问题描述 回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。 交换的定义是：交换两个相邻的字符 例如mamad
引言 KMP算法应该是看了一次又一次，比赛的时候字符串不是我负责，所以学到的东西又还给网上的博客了…… 退役后再翻开看，看到模板，心想这不是\(O(n^2)\)的复杂度吗？ 有两个循环也不能看做是\(O(n^2)\)的，这要用到摊还分析． 模板 这里用到的模板是算竞上的 calc_next() Next[1] =
问题描述 回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。小龙龙认为回文串才是完美的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。 交换的定义是：交换两个相邻的字符 例如mamad 第一次交换 ad : ma
—— 大牛：杨庆雄 NOTE 这篇paper是基于树来优化(性能角度)双边滤波？ 思想是否阔以直接应用到视频流之类的refine中？ The proposed method can be naturally extended to the time domain for enforcing temporal coherence without deteriorating the depth edges when all the v
—— 一篇曾经在middlebury上达到SoT的论文，代价聚合用的guided filter，逻辑清晰，性能不够快，但paper从更高的角度来看计算机视觉中的立体匹配、光流以及图像分割，值得一读 嗯，读完了，有种任督二脉被打通的感觉，把这两年多接触到的词，陌生的，熟悉的，全都连起来了 前言 作者指出以下几个领域
**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小，并且此时的参数值就是最佳参数值。 定义 假设存在一个代价函数 fun：\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\) 通过不断地调整\(\theta_{0}\)和\(\theta_{1}\)是函数\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\)取
1.模型描述 拟合函数 \(h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1} x\) \(x=(x^{(1)},x^{(2)}...x^{(m)})\)训练集 \(h=(h^{(1)},h^{(2)}...h^{(m)})\)训练集 共m个样本 参数 \(\theta_{0}\)是回归系数 \(\theta_{1}\)是常数项,均是未知的 在线性模型中，就是找到一个样本\((x^(i),y^(i))
传送门 描述 设有N堆石子排成一排，其编号为1，2，3，…，N。 每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这N堆石子合并成为一堆。 每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也
最新的战略指挥决策 不惜一切代价 守住自己的家庭的电磁和其它辐射环境，阻止任何来历不明的设备 和线路进入家里面。。。。。 2020 我们不战而胜
题目大意 给你一个\(n\)个点的环，每条边有方向，改变第\(i\)条边的方向代价为\(w_i\)，问将其改为强连通图的最小代价。\(n\leqslant100\) 题解 求出把边全部改为顺时针和全部改为逆时针的代价，较少的输出即可 卡点 无 C++ Code： #include <cstdio> #include <iostream> #include <algor
任务安排 好吧，就只有这道水题. 感觉自己不用博客写出来理解就好像很不深，那这里就不手懒了... 这里我们显然第i批任务前面的时间卡住我们了，导致我们必须设两维，然后就炸了... 这里的思路也是我刚刚接触，代价提前付.. 具体点就是我们考虑当前的操作会对之后的状态产生什么影响，提前加上
1. 什么是代价函数？ 假设有训练样本(x, y)，模型为h，参数为θ。h(θ) = θTx（θT表示θ的转置）。 （1）概况来讲，任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间的差异的函数都可以叫做代价函数C(θ)，如果有多个样本，则可以将所有代价函数的取值求均值，记做J(θ)。因此很容易就可以得出以
Classification（分类） 1、问题背景： 特殊的样本点会使得分界点发生漂移，影响准确性。 Hypothesis representation（假设函数表达式） 1、Logistic regression Model（逻辑回归模型）： （1）Sigmoid function / Logistic function S型函数/逻辑函数： （2）g(z)图像： （3）hθ(x) 表示在给定参数θ对
1217 Play With Chips 玩筹码 题目描述 数轴上放置了一些筹码，每个筹码的位置存在数组 chips 当中。 你可以对 任何筹码 执行下面两种操作之一（不限操作次数，0 次也可以）： 将第 i 个筹码向左或者右移动 2 个单位，代价为 0。 将第 i 个筹码向左或者右移动 1 个单位，代价为 1。 最开始的
原文链接：https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter2/chapter2 第二章 模型评估与选择 数据集的划分 数据集的划分：训练集大约占样本的2/3~4/5 bootstrap部分。给定一个包含m个样本的数据集D，采样产生数据集D'，每次有放回地从D中取一个样
C: 回文时间限制: 1 s 内存限制: 128 MB 题目描述 给定一个字符串，你可以对字符串做任意改动，你可以在任意地方增加一个字符、删除一个字符或者改变一个字符。但是不同的操作所花费的代价也是不同的，增加和删除所付出的代价为1，直接改变一个字符所花费的代价为2，问最
A*算法（二）启发式算法1. 启发式函数的使用2. 权衡代价函数3. 衡量单位4. 精确的启发式函数4.1 预计算的精确启发式函数4.2 线性精确启发式算法5. 网格地图中的启发式算法5.1 曼哈顿距离5.2 对角线距离5.3 欧几里得距离5.4 平方后的欧几里得距离5.5 Breaking ties Breaking ti
先无良宣传一下博客 \(wwwwww\) 文章列表 - 核融合炉心 - 洛谷博客 知识点: 树形\(DP\) , \(DFS\) 分析题意: 易证 , 随意选择一个不为叶节点的点为根 对答案没有任何影响 证明:由题, 着色方案 应该保证 根结点到每个叶子的简单路径上 都至少包含一个有色结点（哪怕是这个叶子本
生成树，即对图的dfs过程中，我们会得到一棵生成树，在所有不同的生成树中，会存在一些边上权值和最小的树，我们叫其最小代价生成树。 最小代价生成树常见算法有两种 prim (点少) bool vis[maxn]; int cost[maxn]; int prim(int u) { memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i=
Q：为什么会提及关于代价函数的理解？ A：在 ML 中线性回归、逻辑回归等总都是绕不开代价函数。 理解代价函数：是什么？作用原理？为什么代价函数是这个？ 1、代价函数是什么？ 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上
目录 一元线性回归模型 一元线性回归代价函数图像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特点 参考资料 在《深度学习面试题03改进版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中讲到了多种改进的梯度下降公式。而这篇文章和03篇描述的不是一个事情，我们
Description 村子间的小路年久失修，为了保障村子之间的往来，法珞决定带领大家修路。对于边带权的无向图 G = (V, E)， 请选择一些边，使得1 <= i <= d， i号节点和 n - i + 1 号节点可以通过选中的边连通，最小化选中的所有边 的权值和。 Input 第一行三个整数 n, m，d,表示图的点数
机器学习是什么？ 一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。我认为经验E 就是程序上万次的自我练习的经验而任务T 就是下棋。性能度量值P呢，就是它在与一些新的对手比赛时，赢得比赛的概率。 目前存在几
先解释一下checker.cpp，它的判定标准是2e7，即答案超过2e7就认为代价过大了。 首先，很容易想到的办法是直接对其快排，从外到内交换区间即可，然而这样会被邪恶的出题人给卡掉（当然其实随便一组大数据都能卡）。 由于一次操作可以翻转而不仅仅是交换，所以要将一个区间分成两块仅仅需要经左右两
