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设计师早上好
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极客Array
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
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浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
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- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 音视频知识图谱 2022.04
关键帧Keyframe
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看《音视频面试题集锦2022.04》。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱。下面是2022.04月知识图谱新增的内容节选:1)图谱路径:**采集/音频采集/声音三要素/响度******主观计量响
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
MATLAB
BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如网络是用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是非线性关系的话,用别的非线性传递函数,多层网络时,每层不一定要用相同的传递函数,可以是三种配合,可
- 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用
快乐的小荣荣
神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说,input为向量,最简化情况下,可以假设input的各个维度,a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因,在于通过足够复杂的非线性函数,来模拟任何的分布。所以,神经网络必须要用非线性函数。
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 【物联网技术大作业】设计一个智能家居的应用场景
Dream_Chaser~
期末复习智能家居物联网技术期末大作业
前言:本人的物联网技术的期末大作业,希望对你有帮助。目录大作业设计题(1)智能家居的概述。(2)介绍智能家居应用。要求至少5个方面的应用,包括每个应用所采用的设备,性能,功能。(3)画出智能家居应用图,并设计使用。大作业设计题设计一个智能家居的应用场景。要求:(1)智能家居的概述。答:智能家居,又称为智能住宅或家庭自动化,是指运用综合布线、网络通信、安全防范、自动控制及音视频等技术,将家居设施集成
- 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】
一蓑烟雨紫洛
nlprnnlstmgrunlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响2、R
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SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer等深度学习技术,自动识别和分类农作物的病害,帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多:农作物病害的类型多样,不同病害在同一作物上的表现差异很大,同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响:天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现,使得病害检
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在抖音平台中搬运短视频的人非常多,经常能看到一些视频,别的平台中也会出现,但是又会有所不一样,其实是进行了二次编辑,那么抖音搬运视频怎么做才不会违规呢?➤推荐网购薅羊毛app“氧惠”,一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接,下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台,更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。(应用市场搜“氧惠”下载,邀请码:521521,全网优惠上氧惠!)➤由于信息差的
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深度学习生成对抗网络
对抗生成网络(GAN,GenerativeAdversarialNetwork)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据,通过两个神经网络相互对抗,来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述,包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discrimina
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如何在Python中安装Keras库?Keras是一个简单易用的神经网络库,由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能,可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员,肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中,我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1:安装Python要使用Keras库,您需
- 如何理解深度学习的训练过程
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Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库,它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现,特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
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本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
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学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
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3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络,我们通常会处理MNIST数据集,这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是,完全用NumPy来实现神经网络(包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新)是一个相当复杂的任务,因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法(
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YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换,代码如下:defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
- FFmpeg安装与使用教程
vvvae1234
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FFmpeg是一个强大且灵活的命令行工具,用于处理音频和视频文件。无论是视频格式转换、音频提取还是视频编辑,FFmpeg都能够轻松完成。掌握FFmpeg,将为你的视频处理工作提供极大的便利。在本教程中,我们将详细介绍FFmpeg的安装和使用,包括一些实用的操作案例,帮助你更好地理解如何使用这个强大的工具。2.FFmpeg简介2.1什么是FFmpegFFmpeg是一个开源的音视频处理库,提供了丰富的
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目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- 如何实现视频数据的PES打包和传输?
音视频牛哥
软件开发音视频ps打包数据psrtppsH.264gb28181ps大牛直播SDK
实现视频的PES(PacketizedElementaryStream)打包和传输涉及多个步骤,主要包括视频数据的编码、PES打包、以及通过网络协议的传输。以下是大概的实现思路:一、视频数据编码原始视频数据获取:获取需要传输的原始视频数据,这些数据可能来自摄像头、文件或其他视频源。视频编码:使用视频编码器(如H.264、H.265等)对原始视频数据进行编码,生成编码后的视频码流(ES,Elemen
- Android平台轻量级RTSP服务模块技术接入说明
音视频牛哥
大牛直播SDK轻量级RTSP服务android音视频轻量级RTSP服务AndroidRTSP服务AndroidRTSP服务器安卓RTSP服务器大牛直播SDK
技术背景为满足内网无纸化/电子教室等内网超低延迟需求,避免让用户配置单独的服务器,大牛直播SDK在推送端发布了轻量级RTSP服务SDK。轻量级RTSP服务解决的核心痛点是避免用户或者开发者单独部署RTSP或者RTMP服务,实现本地的音视频数据(如摄像头、麦克风),编码后,汇聚到内置RTSP服务,对外提供可供拉流的RTSPURL,轻量级RTSP服务,适用于内网环境下,对并发要求不高的场景,支持H.2
- 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
FFmpeg123
Pytorchcnn深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
- 【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩(可设置压缩比)【含Matlab源码 4358期】
Matlab武动乾坤
Matlab图像处理(进阶版)matlab
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 音视频入门基础:WAV专题(11)——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts_time、dts_time的实现
cuijiecheng2018
FFmpeg源码分析音视频技术音视频ffmpeg
=================================================================音视频入门基础:WAV专题系列文章:音视频入门基础:WAV专题(1)——使用FFmpeg命令生成WAV音频文件音视频入门基础:WAV专题(2)——WAV格式简介音视频入门基础:WAV专题(3)——FFmpeg源码中,判断某文件是否为WAV音频文件的实现音视频入门基础:W
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理