题目描述 代码 #include <cstdio> #define min(a, b) ((a) > (b) ? (b) : (a)) #define max(a, b) ((a) < (b) ? (b) : (a)) int n, m; double arr[100005], sum[100005], brr[100005]; double min_v, ans, res; inline int read() { int s = 0, f = 1; char c
python信用评分卡建模（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型本文主要总结以下内容： GBDT模型基本理论介绍GBDT模型如何调参数GBD
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6454 聚类方法用于识别从营销，生物医学和地理空间等领域收集的多变量数据集中的相似对象。它们是不同类型的聚类方法，包括： 划分方法 分层聚类 模糊聚类 基于密度的聚类 基于模型的聚类 数据准备 演示数据集：名为USArrest的内置R数据集 删
题目描述 金明今天很开心，家里购置的新房就要领钥匙了，新房里有一间他自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是，妈妈昨天对他说：“你的房间需要购买哪些物品，怎么布置，你说了算，只要不超过NN元钱就行”。今天一早金明就开始做预算，但是他想买的东西太多了，肯定会超过妈妈限定的NN元。于
讲解的博客：https://blog.csdn.net/SparkFucker/article/details/83051133 最大团其实就是最大完全子图的点集，同理极大团也就是极大完全子图的点集，点集内所有的点两两之间都有边相连。 定义 （维基百科）： 在图论领域的一个无向图中，满足两两之间有边连接的顶点的集合，被称为该无向图的团
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', splitter='best', max_depth=None, min_samples_split=2,min_samples_leaf =1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None,class_we
Python编程从入门到实践-------基础入门 1、Python中的变量 2、Python首字母大写使用title()方法，全部大写upper()方法，全部小写lower()方法 3、Python中字符串拼接使用 + 号 4、Python中删除字符串的空格 删除末尾空格的rstrip(),删除开头空格的lstrip(),删除两端空
原理==书上有==懒的写了_(:з」∠)_ 写了TSP问题，用的数据还是几天前写遗传算法 模拟退火算法解TSP问题的数据，算出来的结果比前面几个算法好多了 x=[41 94;37 84;54 67;25 62;7 64;2 99;68 58;71 44;54 62;83 69;64 60;18 54;22 60; 83 46;91 38;25 38;24 42;58 69;71 71;74 7
原文链接：http://www.cnblogs.com/youth0826/archive/2013/04/09/3010315.html Best of Best系列（2）——ICCV ICCV (Computer Vision)(Average MAP score: 0.07) ICCV (Computer Vision) 2011 ( MAP score: 0.0 ) TOP Rank1 Cited by84 ORB
原文链接：http://www.cnblogs.com/youth0826/archive/2013/04/09/3010347.html Best of Best系列（4）——AAAI AAAI (Artificial Intelligence)(Average MAP score: 0.11) AAAI (Artificial Intelligence) 2012 ( MAP score: 0.0 ) TOP Rank1
意外Ⅱ Time Limit: 1000 MS Memory Limit: 32768 K Total Submit: 74(10 users) Total Accepted: 16(8 users) Rating: Special Judge: No Description 静竹的好友欧几里德暗中对其使坏，用毒蛇咬伤了静竹。还有人性的是，欧几里德把解药放到了一个密码箱里，静竹成
做了一段时间的Sequence Labeling的工作，发现在NER任务上面，很多论文都采用LSTM-CRFs的结构。CRF在最后一层应用进来可以考虑到概率最大的最优label路径，可以提高指标。 一般的深度学习框架是没有CRF layer的，需要手动实现。最近在学习PyTorch，里面有一个Bi-LSTM-CRF的tutorial实现。不
算法导论第四天学习笔记概率分析和随机算法雇佣问题指示器随机变量随机算法随机排列数组排序和顺序统计堆排序堆维护堆的性质建堆 概率分析和随机算法 雇佣问题 //伪代码 HIRE-ASSISTANT(n): best = 0; for i= 1 to n interview candidate i if candidate i is better
To evaluate the performance of our first year CS majored students, we consider their grades of three courses only: C - C Programming Language, M - Mathematics (Calculus or Linear Algrbra), and E - English. At the mean time, we encourage students by empha
1、Nginx 服务器上的 Master 和 Worker 进程分别是什么 Master 进程：读取及评估配置和维持Worker 进程：处理请求 2、怎么添加模块？ Firstly, you have to select the Nginx module during the compile. Runtime selection of module is not being supported by the Nginx server
# _*_ coding:utf-8 _*_ import numpy as np import math import operator import sys import pickle def createDataSet(): """ outlook-> 0: sunny | 1: overcast | 2: rain temperature-> 0: hot | 1: mild | 2: cool humidity->
一，鲲or鳗orGame 从浏览器里拿到game.gb 用 VisualBoyAdvance ，搜索内存变量，然后改变量就完事了，但是改变量他们说直接利用添加代码功能有bug，所以要在工具里的内存查看里面修改。 我犯了一个错误，我一直搜索best，导致一直搜出来的都是四个错误的地址，后来result和best交叉搜一下，就能确
听话人的回答 使用类似这样的表达向人表示同感： Wow! That sounds incredible. 哇！听起来不可思议。 That's awful! 太糟了。 你也可以重复别人的话，然后加上表示支持的表达。 A: My grandmother's 87. 我祖母 87 岁了。 B: Eighty-seven! That's ama
是个有码量的题 总归还是排序 看题目戳这 也愈发感受到甲级的难度和坑点 下面是通过代码 百行代码 感觉还是有些操作繁琐 命名不太对 用了个map起到桶的作用 用空间换时间 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node{ char name[15]; int c,m,e,a; int r1,
问题描述：数据处理，尤其是遇到大量数据且需要for循环处理时，需要消耗大量时间，如代码1所示。通过data['trip_time'][i]的方式会占用大量的时间 代码1 import timet0=time.time()for i in range(0,len(data.index)): data['trip_time'][i] = pd.Timestamp(data['lpep_dropoff_dateti
1012 The Best Rank 1. 注意点 一名同学同样排名下的科目优先级问题 不同同学分数相同时排名相同，注意 排名不是 1 1 2 3 4 这种， 而是 1 1 3 4 5 注意到有些同学写这个题目的时候id直接用整数来表示，感觉不是很好，比如00123、0123、123的值都是一样的(不过在这个题目中没有影响)
原文地址：https://medium.freecodecamp.org/modern-frontend-hacking-cheatsheets-df9c2566c72a The best front-end hacking cheatsheets — all in one place.（最好的前端黑客秘籍） 用心记住所有API是不可能的，因此才会有秘籍的诞生。 1.Javascript ES2015 features 2.Javascrip
一：定义 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。 二：常用超参数 k近邻算法的k，权重weight，明可夫斯基距离公式的p，这三个参数都在KNeighborsClassifier类的构造函数中。 三：共同代码 import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeigh
综述 “余既滋兰之九畹兮，又树蕙之百亩” 本文采用编译器：jupyter 决策树 (decision tree) 是一类常见的机器学习方法，顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决 策问题时一种很自然的处理机制。 例如，我们要对“是否录用他作为机器学习算法工程师？”这样
题目：编写一个程序，读入学生成绩，获取最高分为best，然后其他等级值：分数>=best-10,等级为A分数>=best-20,等级为B分数>=best-30,等级为C分数>=best-40,等级为D其他情况为F import java.util.Scanner; public class Grade { public static void main(String[] args) {
