CF8658F 题意 一个长度为 \(n\) 的序列，要分为 \(m\) 段，每段代价为段内相同数的对数，求总代价的最小值。 分析 设 \(cal(i,j)\) 表示段 \([i,j]\) 内的相同的数的对数，\(dp_i\) 表示当前最后一段以 \(i\) 为末端的最小总代价，则有转移方程： \[dp_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{dp_j+cal(i
参考简书 1.针对的问题 大型的深度神经网络存在一些不好的行为，比如记忆性和对抗样本敏感问题。当前的神经网络大多都是基于经验风险最小化（ERM原理）这个基本思想进行学习或训练的，这个思想通过最小化在训练数据的平均误差以拟合真实的数据分布进行学习，当样本容量足够大时，经验
D. Yet Another Minimization Problem 题目大意： 有两个长度相等的数组ab，可以将相同下标的ai，bi交换无限次。求以下式子的最小值。 $$ \sum_{i=1}^{n}\sum_{j = i+1}{n}(a_i+a_j)2+\sum_{i=1}^{n}\sum_{j = i+1}{n}(b_i+b_j)2 $$ 思路和代码： 这道题的关键就是化简该公式。因为a和
ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation基于对抗熵最小化的语义分割领域适应方法 0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.直接熵最小化3.2.利用对抗学习最小化熵3.3. 联合使用类别占比率的先验知识 4.实验4.1.实验细节4.2.结
1. Problem In fact, the problems E1 and E2 do not have much in common. You should probably think of them as two separate problems. A permutation pp of size nn is given. A permutation of size nn is an array of size nn in which each integer from 11
题目链接 题意大概是给n个不重复元素和一个空双端队列，要求按给出的顺序将这些元素插入队头或队尾，来保证最后得到的队列字典序最小。 思路就是贪心，刚开始用了数组纯暴力模拟的办法。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 200005 int main() { int t;
探寻文章在呈现出来之前做了哪些尝试，是否有理论支撑 文章解决了什么问题 数据增强。一般的数据增强是对图片进行旋转、镜像等操作，但是这篇文章采用了一种及其简单的方式：插值。但是怎么插值，其实最开始作者也是不知道的，最后尝试了多种插值方法才得到最终的结论。 对于插值的解释
CF868F Yet Another Minimization Problem 解法 这个题首先考虑最基础的 DP。 显然，我们可以令 \(f_{i,j}\) 表示，考虑区间 \([1,i]\)，分成 \(j\) 段的最小费用。那么我们最后求得就是 \(f_{n,k}\)。 转移也显然： \[f_{i,j}=\min\limits_{t=1}^i f_{t-1,j-1}+w_{t,i} \]其中 \(w_{t,i}
一、题目： 洛谷原题 codeforces原题 二、思路： 首先有一个非常简单的DP思路：设DP状态为 \(dp[i, j]\)，表示把前 \(j\) 个元素分成 \(i\) 个部分所需要的最小花费。则有状态转移方程 \[dp[i,j]=\min\limits_{i\leq j'\leq j} \{dp[i-1,j'-1]+cost(j',j)\} \]在这里，\(i\) 是阶段，\(i\) 和
题面传送门 显然有一眼\(O(n^2k)\)的dp：设\(dp_{i,j}\)为分了\(i\)段，分到第\(j\)个时的最小值。 那么可以\(O(n)\)暴力转移。 因为每种颜色相互独立，所以我们对每种颜色分别考虑。 如果\([i,j]\)中有\(x\)个，\([i',j']\)中有\(y\)个，\([i,j']\)中有\(z\)个，那么\([i',j]\)里有\(x+y-z\)
LXI.CF868F Yet Another Minimization Problem 这种题一般来说只有决策单调性一种优化方法。不过，决策单调性可以有很多种应用，例如单调队列或是斜率优化。这题可以选择比较少见的分治优化。 明显，可以设\(f[i][j]\)表示前\(i\)个位置分成\(j\)段的最大收益。显然，暴力是\(O(n^2k)\)的
description 点击查看题目 solution code 设 d p i , j
我一直在尝试通过最小化卡方使线性模型适合一组应力/应变数据.不幸的是,使用下面的代码不能正确最小化chisqfunc函数.它在初始条件x0处找到最小值,这是不正确的.我浏览了scipy.optimize文档,并进行了测试,以尽量减少其他已正常运行的功能.您能否建议下面的代码修复方法,或者建议我
Mathematica有一个二次(也可能是其他)函数的符号求解器,例如： Minimize[2 x^2 - y x + 5, {x}] 将产生以下解决方案： {1/8 (40-y^2),{x->y/4}} SymPy或衍生库是否支持此功能？或者我必须自己实施？ 非常感谢您的意见！解决方法:我不确定这种方法的一般性,但以下代码： import sympy from
我正在尝试解决一个优化问题,我需要创建一个基准组合中具有最小跟踪误差的投资组合,并且它受到一些限制： import scipy.optimize as opt import numpy as np def random_portfolio(n): a = np.random.random(n) a /= a.sum() return a portfolio_weights = [1 for i
