题面 给你一个 \(n\) 个节点的树，每个点都有一个权值 \(a_i\) 定义 \(dist(u, v)\) 为 \(u\) 和 \(v\) 两点之间的权值。 找到一个 \(u\)，使得： \[\sum_{i = 1}^{n} dist(i, u) a_i \]最大，求出这个最大值。 solution 换根 \(dp\) 任取一个点 \(u\) 当做根。 那么它的价值就是 \(\sum_
本文采用批量梯度下降BGD、随机梯度下降SGD、小批量梯度下降MBGD、和正则方程，四种思路来构造不同的线性回归预测器。 我们经常会用到梯度下降法来对机器学习算法进行训练。也就是批量梯度下降法BGD，随机梯度下降法SGD，小批量梯度下降MBGD法。
746. 使用最小花费爬楼梯 数组的每个下标作为一个阶梯，第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i]（下标从 0 开始）。 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。 请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开
C++解决最小花费爬楼梯问题（爬楼梯升级版） 问题描述 问题分析 这个题像极了0-1背包问题。实际上还是动态规划问题，从子问题来看，就是看走一步到达的阶梯所要求的体力花费和走两步到达的阶梯所要求的体力花费哪一个更小，总的来看就是看这些子问题的和哪个更小（0-1背包则是看哪个更
题目链接： Traveling Salesman among Aerial Cities - AtCoder abc180_e - Virtual Judgehttps://vjudge.net/problem/AtCoder-abc180_e 题目大意： 给出计算两个城市之间cost的方法，输入n个城市的x，y，z坐标，求出从第一个城市遍历所有城市之后回到该城市的最小cost和 思路： 这个计算cost
网络流24题(十八) 十八、分配问题 题目描述 有 nn 件工作要分配给 nn 个人做。第 ii 个人做第 jj 件工作产生的效益为 c_{ij}cij 。试设计一个将 nn 件工作分配给 nn 个人做的分配方案，使产生的总效益最大。 输入格式 文件的第 1 行有 1 个正整数 n，表示有 n
数组的每个下标作为一个阶梯，第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i]（下标从 0 开始）。 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。 请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从下标为 0 或
Optimal Insertion 题解 怎么一群人都可以在考场上切这道题呀 首先，我们观察到一个性质，我们最终得到的序列 c c c中，来自 b
（一）决策边界 1、Logistic回归函数（也叫sigmoid函数）中hc塔(x)的值是：给定x和参数C塔时y=1的估计概率。 如果这个值>=0.5，我们最终预测y=1； 如果这个值<0.5，我们最终预测y=0。 也就是说： 如果z(C塔x)大于0，最终预测y=1; 如果z(C塔x)小于0，最终预测y=0。 2、举例 例1：假设我们有这样一个训
写成刷表，更好理解一些。 对于树 \(T=(V,E)\) ，定义 \(u\in V,son(u,i)\) 为点 \(u\) 的第 \(i\) 个儿子，\(cnt(u)\) 为点 \(u\) 的儿子个数。 简单的说，要计算的就是这个东西： \[cost=\sum_{u\in V} \sum_{1\le i\le cnt(u)} size(son(u,i))\times \sum_{1\le j\le i} son(u,j) \]\[co
题目：数组的每个下标作为一个阶梯，第 i 个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i]（下标从 0 开始）。 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力值，一旦支付了相应的体力值，你就可以选择向上爬一个阶梯或者爬两个阶梯。 请你找出达到楼层顶部的最低花费。在开始时，你可以选择从下标
假设\(a\)是\(b\)的倍数，而且\(a / b\) 是质数 我们根据所含质数种类奇偶来建图，如果是奇数的话，就和\(s\)连边，如果是偶数的话就和\(t\)连边 \(s\)是源点，\(t\)是汇点 \(a\)如果能分解为奇数个质数相乘，那么\(a\)到\(b+n\)连一条容量为\(inf\)，费用为\(c[a]*c[b]\)的边 \(a\)如果能分解
一、程序及函数 1.引导脚本ex3.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 3 | Part 1: One-vs-all % Instructions % ------------ % % This file contains code that helps you get started on the % linear exercise. You will need to complete the following
题目在下方。读题目，有点儿费解，但是基本思路就是每次选择最小的棍子和第二小的棍子，加起来，丢回棍子堆里，然后继续重复，直到只剩下一个整的棍子。很容易想到用堆。 import heapq class Solution: """ @param sticks: the length of sticks @return: Minimum Cost to C
T1:a Problem: 给定
源数据： data = [['API Management',10,"Apr-21"],['App Configuration',12,"Aug-21"],['Application Gateway',13,"Feb-21"],['Automation',13,"Apr-21"],['Azure Analysis Services
2.5 Video: Cost Function Intuition-1 In the previous video, we gave the mathematical definition of the cost function. In this video, let's look at some examples, to get back to intuition about what the cost function is doing, and why we want to use i
训练时间统计 1 引入time模块 import time 2 在epoch循环开头处加入 begin = time.time() 3 在epoch循环末尾处加入 time_cost = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_cost // 60, time_cost % 60))
刘老师讲的十分细节，易于理解，大家可以去学习，课堂地址，废话不多说，直接上代码。 梯度下降算法课堂代码: # 梯度下降算法 import matplotlib.pyplot as plt x_data = [1.0,2.0,3.0] y_data = [2.0,4.0,6.0] w = 1.0 def forward(x): return x * w #计算损失函数MSE def co
题干 首先放入最后运行正确的答案 class Solution { public int minCostClimbingStairs(int[] cost) { //到达楼顶的最低花费 = Math.min(到达次一层的最低花费+次一层的花费值，到达次二层的最低花费) int[] dp = new int[cost.length]; dp[0]=cos
装饰者模式 用于多个类可以相互组合，甚至多数量，多类品组合，而组合完，我们还要访问它们的某个都拥有的属性；这种多变的场景就非常适合装饰者模式 比如以下例子： 咖啡馆： 咖啡品类：无因咖啡、黑咖啡、意大利咖啡等 调料品类： 牛奶、豆浆、巧克力等 客户可以点一杯咖啡 + 若干牛奶、豆浆、咖
介绍 装饰者提供比继承更有弹性的替代方案。 装饰者用用于包装同接口的对象，不仅允许你向方法添加行为，而且还可以将方法设置成原始对象调用（例如装饰者的构造函数）。 装饰者用于通过重载方法的形式添加新功能，该模式可以在被装饰者前面或者后面加上自己的行为以达到特定的目的。 正
1、原子整数累加和原子累加器性能比较 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; import java.util.concurrent.atomic.LongAdder; import java.util.function.Consumer; import java.util.function.Supplier; p
1087 All Roads Lead to Rome (30 分) Indeed there are many different tourist routes from our city to Rome. You are supposed to find your clients the route with the least cost while gaining the most happiness. Input Specification: Each input file contains
字节跳动在北京有 N 个工区，形成一个环状，Bytebus 是往返在各个工区的通勤车，按工区的顺序行驶，其中第 i 个工区有汽油 gas[i] 升。你有一辆油箱容量无限的 Bytebus，从第 i 个工区开往第 i+1 个工区需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个工区出发，开始时油箱为空，可以使用当前工区的
