题目描述 在一个长方形框子里，最多有N（0≤N≤6）个相异的点，在其中任何一个点上放一个很小的油滴，那么这个油滴会一直扩展，直到接触到其他油滴或者框子的边界。必须等一个油滴扩展完毕才能放置下一个油滴。那么应该按照怎样的顺序在这N个点上放置油滴，才能使放置完毕后所有油滴占据的
GEMM与AutoKernel算子优化 随着AI技术的快速发展，深度学习在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型能否成功在终端落地应用，满足产品需求，一个关键的指标就是神经网络模型的推理性能。一大波算法工程师为了算法的部署转岗算子优化工程师。优化代码并不是一件简单的事，要求工程师既要精
思路： 1. 暴力解法（字典）。 创建 ’a‘-’z‘ 的字典数组，第一次遍历字符串s，将 s 中字符存储到字典中，统计出现次数。 第二次遍历字符串s，从字典中获取次数，返回结果。 class Solution { public char firstUniqChar(String s) { if (s.equals(""))
感知机 感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性判别模型。根据数据特征分为正负两类，是神经网络与支持向量机的基础。 F(x) = sign(w*x +b) w:权值，b:偏置量 F(x) = 1 (x>=0) F(x) = -1 (x<0) 根据超平面 w*x +b=0 将数据集分为两类。 感知机学习策略 数据集的线性可分，如果存在
problem D. Districts Connection time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output There are n districts in the town, the i-th district belongs to the ai-th bandit gang. Initially, no districts are co
Navigator Bounding consumer preferenceCounting problems with Poisson distributionCVX code Logistic regressionReference Bounding consumer preference We model consumer preference in the following way. We assume there is an underlying utility function:
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)理论部分 SVM简介 SVM由一个叫做Vapnik的前苏联人发明于70年代中期。当时处于冷战期间，欧美与苏联不互通，等到苏联解体后，Vapnik来到美国，才逐渐发表了自己的研究成果。 SVM是一个小样本的方法，其原因是超平面的选取只与支持向量有
202009-1 称检查点查询 题目背景 2020年6月8日，国务院联防联控机制发布《关于加快推进新冠病毒核酸检测的实施意见》，提出对“密切接触者”等八类重点人群“应检尽检”，其他人群“愿检尽检”。 问题描述 某市设有n个核酸检测点，编号从1到n,其中i号检测点的位置可以表示为一个平面整数
线性分类-逻辑回归 逻辑回归和线性回归之间有何联系，又有什么样的不同之处？ 不同点：逻辑回归是用来进行分类任务的，而且是典型的二分类，线性回归是用来进行预测的，二者任务的性质是不同的。 联系：逻辑回归是将线性回归的输入值再通过一个激活函数映射成一个概率值，用概率值的大小来进
线性回归 一元线性回归 假设对于观测对象x和y我们收集到了一批数据x={x1,x2,x3,…,xn} ，y={y1,y2,y3,…yn} 我们希望找到一个一元线性函数(一个因变量y和一个自变量x) yi=f(xi)=wxi+b 使得函数（模型）预测出来的值和原来的值的误差平方和 S=∑i=1n(f(xi)−yi)2 最小，也即是它们的
范数 一、什么是回归问题？二、常用回归模型评估指标有哪些？1、绝对误差： y i −
背景 对于两类问题，给定数据，使用线性函数，如何分类？ 方案1（只看黑色分界线，红色不用管） 方案2（只看黑色分界线，红色不用管） 哪一个更好？ 第二个好，将两类数据分得更开，而且： 建模 有了目标之后，我们要对上面那个更好的分界面进行数学描述：即希望拥有更大的间隔。间隔就是红色区域的宽度
霍夫变换 直线变换 霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。 1.直线检测 1.1 直线坐标参数空间 在图像x−y坐标空间中，经过点(xi,yi)的直线表示为： yi=axi+b(1) 其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过
令人头秃的支持向量机SVM(一）SVM分类 任务概念1.超平面2.距离3.支持向量4.优化目标 解得w,b对偶问题 总结 任务 有一天老师分配给我们一项任务：给定训练样本集，样本集包含不同类别，可能是二分类，可能是多分类，这里我们以二分类为例，训练集如下：
无人驾驶算法——Baidu Apollo代码解析之ReferenceLine Smoother参考线平滑 Apollo 参考线平滑类reference_line_provider.cc 代价函数cos_theta_ipopt_interface.ccfem_pos_deviation_ipopt_interface.cc 约束约束条件：边界条件： Date: 2020/12/15 Editor:萧潇子（Jesse）
目录Outliney∈Rdy∈Rdyi∈[0,1]yi∈[0,1]yi∈[0,1],,∑ydi=0yi=1yi∈[0,1],,∑i=0ydyi=1yi∈[−1,1]yi∈[−1,1] Outline y∈Rdy∈Rd 多分类一般为概率 yi∈[0,1],i=0,1,⋯,yd−1yi∈[0,1],i=0,1,⋯,yd−1 多分类一般要求各个分类和为1 yi∈[0,1],∑ydi=0yi=1,i=0,1,
目录梯度提升树一、梯度提升树学习目标二、梯度提升树详解2.1 梯度提升树和提升树三、回归梯度提升树流程3.1 输入3.2 输出3.3 流程四、梯度提升树优缺点4.1 优点4.2 缺点五、小结 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：h
文章目录 1. 简介2. 怎么把图喂到神经网络里面呢3. 为什么需要GNN4. 训练GNN遇到的问题5. 后面的内容安排6. GNN要做的事，常用数据集和基准7. 第一种实现GNN的方法(Spatial-based GNN)7.1 NN4G 1. 简介 Graph Neural Network（GNN） 图:rb-tree(红黑树)是一种特殊的图，由节点
【总结】深度学习中的损失函数 1. 铰链损失/合页损失 Hinge Loss SVM常用损失函数 函数表达式 L ( y ,
背景 传统的联邦学习在数据异构(non-iid)的场景中很容易产生“客户漂移”(client-drift)的现象，这会导致系统的收敛不稳定或者缓慢 贡献 提出了考虑到client sampling和数据异构的一个更接近的收敛边界 证明即便没有client sampling，使用全批次梯度(full batch gradients)，传
试题编号： 202009-1 试题名称： 称检测点查询 时间限制： 1.0s 内存限制： 256.0MB 题目背景 2020 年 6 月 8 日，国务院联防联控机制发布《关于加快推进新冠病毒核酸检测的实施意见》，提出对“密切接触者”等八类重点人群“应检尽检”，其他人群“愿检尽检”。 问题描述 某市设有 n 个核
目录1.定点数一位乘法1.1定点原码一位乘法1.2定点补码一位乘法1.3定点原码二位乘法1.4定点补码二位乘法2.浮点数加减法运算 1.定点数一位乘法 1.1定点原码一位乘法 原码相乘，积符号同号得正、异号得负，数值为两数绝对值之积。 例：X=0.1101，Y=0.1011，求两数之积 解：取双符号位 部分积
地图上有 N 个目标，用整数Xi,Yi表示目标在地图上的位置，每个目标都有一个价值Wi。 注意：不同目标可能在同一位置。 现在有一种新型的激光炸弹，可以摧毁一个包含 R×R 个位置的正方形内的所有目标。 激光炸弹的投放是通过卫星定位的，但其有一个缺点，就是其爆炸范围，即那个正方形的边必须和
统计学习方法--------------感知机笔记 1. 感知机模型 感知机的思想是将所有的数据简单地分成两类，一类对应一个输出类别，例如是/否、正负、男女等。这要求感知机模型处理的数据集是线性可分的，即存在一个超平面能够将所有的数据分在超平面两侧，每侧对应一个输出结果。 通过判断测试
