题面： 在森林中见过会动的树，在沙漠中见过会动的仙人掌过后，魔法少女LJJ已经觉得自己见过世界上的所有稀奇古怪的事情了 LJJ感叹道“这里真是个迷人的绿色世界,空气清新、淡雅,到处散发着醉人的奶浆味；小猴在枝头悠来荡去,好不自在；各式各样的鲜花争相开放,各种 树枝的枝头挂满
一道十分可做的纸糊串题 题面 首先涉及到匹配那一定用AC自动机来解决 可以想到在s串的末尾节点上打个1，t串末尾打个-1，那么把c串在上面跑匹配，最终统计的结果就是$s的出现次数-t的出现次数$ 定义状态$f[i][j]$表示在c串的第i个位置,AC自动机上的第j个节点的最大结果 在AC自动机上跑，能
是不是每做道线段树进阶都要写个题解。。根本不会写 Description 给定一棵n个节点的有根树，编号依次为1到n，其中1号点为根节点。每个点有一个权值v_i。 你需要将这棵树转化成一个大根堆。确切地说，你需要选择尽可能多的节点，满足大根堆的性质：对于任意两个点i,j，如果i在树上是j的祖
感谢线段树进阶，给了我重新做人的机会。---------------某不知名OIer，Keen_z Description 题目描述 在森林中见过会动的树，在沙漠中见过会动的仙人掌过后，魔法少女LJJ已经觉得自己见过世界上的所有稀奇古怪的事情了 LJJ感叹道“这里真是个迷人的绿色世界,空气清新、淡雅,到处散发
例1：题目: 从左下走到右上有多少种走法 #include<stdio.h> int a[7][7]; int main() { a[5][1]=1; for(int j=1;j<=5;j++) { for(int i=5;i>=1;i--) { if(i==5&&j==1) a[i][j]=1; else a[i][j]=a[i
点此看题面 给定一棵\(n\)个点的树，每条边有一个长度。 第\(i\)个点上原本有\(x_i\)个人，需要有至少\(y_i\)个人，求所有人移动总路长的最小值。 \(n\le2.5\times10^5,\sum y_i\le\sum x_i\le10^6\) 模拟费用流 显然一个点上原有的\(\min\{x_i,y_i\}\)个人是不会动的。 因此\(x_i>y_
其中动量系数一般取（0,1），直观上理解就是要是当前梯度方向与前一步的梯度方向一样，那么就增加这一步的权值更新，要是不一样就减少更新。
最近双11又快到了 有女朋友的忙着帮女朋友清空购物车 有男朋友的忙着叫男朋友帮清购物车 而小编就比较牛逼了 小编沉迷学习，已经无法自拔。 那么今天小编又给大家带来什么好玩的东西呢？ 没错 那就是小编通过 夜夜修仙，日日操劳 终于修成的正果 用起来很牛逼，说出去很装逼的 最小生成
[六省联考2017]分手是祝愿 先考虑我们的最优策略是什么：每次先关掉编号最大的还亮着的开关，直到所有灯都熄灭。（因为最大的灯无论如何也都要熄灭的）。先判断一下初始局面还需要多少步，如果小于等于 \(k\) 则直接输出，否则一定是操作到某个恰好为 \(k\) 步的状态，然后再操作 \(k\) 步。 可
参考1
一.权值 一元线性回归：有两个 感知机：多个 二.几何意义 一元线性回归：二维 感知机：多维度 三. 一元可以把线性回归看成感知机的特殊情况。 只进行一次数据计算， 四. 一元线性回归的权值是确定的 感知机：不确定，会随数据的计算轮数发生变化 五. 一元线性回归最终的预测值不确定 感知
来源：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333 一 AdaBoost算法过程 给定训练数据集：，其中用于表示训练样本的类别标签，i=1,...,N。Adaboost的目的就是从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类器。 相关符号定义：
图总结 思维导图 重要概念笔记 假设图中有n个顶点，e条边，则 含有e n(n-1)2条边的无向图称作完全图; 含有c-n(n-l)条弧的有向图称作有向完全图; 若边或弧的个数e<nlogn，则称作稀疏图，否则称作稠密图。 遍历： 从给定图中任意指定的顶点(初始点)出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中
弦图 基础定义及性质 邻域：同“邻居” 导出子图：边集包含所有两端点都在点集中的边。 团 弦图：任意长度大于 3 的简单环，都存在环上不相邻两个点有边。 弦图的子图仍然是弦图 点割集：定义点集 \(A\) 为 \(u,v\) 的点割集当且仅当删掉 \(A\) 后 \(u,v\) 不连通。如果不存在 \(A' \s
1.应用举例 交通网络问题——从甲地到乙地之间是否有公路连通？在有多条通路的情况下，哪一条路最短？ 交通网络用有向图来表现： 顶点—>表示地点 弧——>表示两个有路连通， 弧上的权值—>表示两地点之间的距离、交通费或途中所花费的时间 最短路径： * 在有向网中A点
思路 每次可以选择给定区间的步数进行跳跃，并且要求达到的点权值为0. 考虑一个点能达到，那么要求这个点满足两个要求 1.当前权值为0 2.[i-ma,i-mi]这个区间存在可以跳到的点 第一个条件直接判断即可，第二个条件呢？ 我们可以用前缀和保存能到达的点的数量，那么就可以O(1)算出区间中
闲着无聊打了一下 发现我非常的愚蠢 a签到 b我写了个数位dp 其实上界松了的时候答案直接是一半，这样可以写起来更简单 c题大概是二分之后再O(n)搞一下 被k=0卡的怀疑人生，一度以为是爆ll d题考虑整数分块+对数据分块 对于整数分块之后,我们要维护的是i-k,i-2k,i-3k,i-4k,对于k<=sqrt
哈夫曼树 哈夫曼树是一种最优二叉树，其定义是：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若树的带权路径长度达到最小，这样的树就达到最优二叉树，也就是哈夫曼树，示例图如下： 基本概念 深入学习哈夫曼树前，先了解一下基本概念，并以上面的哈夫曼树图为例 路径：树中一个结点到另一个结点之间
小灰 程序员小灰————— 第二天 —————————————————概念1：什么是路径？在一棵树中，从一个结点到另一个结点所经过的所有结点，被我们称为两个结点之间的路径。上面的二叉树当中，从根结点A到叶子结点H的路径，就是A，B，D，H概念2：什么是路径长度？在一棵树中，从一个结点到另
小灰 程序员小灰 ————— 第二天 —————————————————首先看看第一个例子，有下面这样一个带权图：它的最小生成树是什么样子呢？下图绿色加粗的边可以把所有顶点连接起来，又保证了边的权值之和最小：去掉那些多余的边，该图的最小生成树如下：下面我们再来看一个更加
哈夫曼（David Huffman） 著名的 哈夫曼编码 发明人 戴维·霍夫曼于1999年10月17日因癌症去世，享年74岁，他发明了著名的的 霍夫曼编码，除了霍夫曼编码以外，他还涉及出二叉最优搜索树的算法，因为其效率最高，所以被命名为霍夫曼算法，是动态规划的一个范例 这个牛逼的男人活到了74岁，程序员
CF1305G - Kuroni and Antihype 题目大意 有\(n\)个人，每个人有一个权值\(a_i\) 每个人可以自己选择放入集合，不获得分数 或者一个已经在集合中的人\(i\)可以把一个\(a_i \ \text{and}\ a_j=0\)的\(j\)放入集合，并且获得\(a_i\)的分数 求最大得分总和 模型分析 按照原题的模型分析，
在BN出现之前，权值初始化决定了神经网络的初始优化位置，如图6。 正向传播时，神经元的输出会被作为激活函数的输入来进行激活判断。如果神经元的输出不合适，则难以优化（恒为0或1），神经元的输出应当控制在均值为0，方差为1的范围内比较合适。 为了使神经元输出控制在这个范围内，如此处神经元
牛客小白月赛28 I-迷宫 二维dp+背包 题意思路Code（384MS） 传送门： https://ac.nowcoder.com/acm/contest/16081/I 题意 有 一 个 n
预训练加微调 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） 使用不同的激活函数 使用batchnorm 使用残差结构 使用LSTM网络 一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？ 目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从
