0-1分数规划第32页

01背包与完全背包详解

完全平方数](https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares/)先遍历物品后遍历背包先遍历背包后遍历物体状态压缩过程要考虑插入顺序的完全背包问题总结只需要知道0-

黑猫爱小鹿·2022-12-24 00:19

Numpy：np.random.random()函数

一、np.random.random((3,4))importnumpyasnpk=np.random.random((3,4))print(k)生成3行4列的浮点数，浮点数都是从0-1中随机,维度：2

despacito,·2022-12-23 17:48

numpy np.random.random()函数和random.uniform()函数

np.random.random()函数表示生成随机数组np.random.random([N,D])表示生成N行D列的随机数组，其值在0-1之间取值。

小菜的成长之路·2022-12-23 17:48

python支持向量机分类MNIST数据集

调用sklearn.svm的svc函数，将MNIST数据集进行分类，并将整体分类精度输出，这里用了两种预处理的方法（将特征值变成0或者1的数；将特征值变成0-1区间的数）效果不一样，并且分别调用了两种核函数

weixin_30487201·2022-12-23 16:36

机器学习四基于支持向量机SVM模型实现对mnist数据集的分类

代码分析：1.初始化数据①对data数据转化为0-1浮点型进行归一化处理②将label值进行二值化2.对SVM模型进行训练（1）对SV

江南无妖·2022-12-23 16:33

pytorch学习笔记之GRU

在GRU中，首先计算得到两个门控信号，分别用于控制重置和更新，用sigmoid函数将输入映射到0-1之间，作为该信息的重要性分数，之后通过哈达玛乘积的方式对数据进行重要性控制。

小卜妞~·2022-12-23 08:27

机器学习常见面试题

线性函数归一化（映射到0-1之间）零均值归一化（使分布为标准正态分布）在进行梯度下降时，如果特征量岗不一样，需要迭代多次才可能找到最优解。

Wwwwwayi·2022-12-22 21:23

bresenham直线画法及推导

首先假设所画直线斜率为0-1之间。

小文件·2022-12-22 19:48

【NLP】14 ERNIE应用在语义匹配NLP任务——Paddlehub安装、BERT推广的使用、与Simnet_bow与Word2Vec效果比较

Ernie语义匹配1.ERNIE基于paddlehub的语义匹配0-1预测1.1数据1.2paddlehub1.3三种BERT模型结果2.中文STS(semantictextsimilarity)语料处理

Yang SiCheng·2022-12-22 13:09

MySQL函数

built-in-function-reference.html5.1常用函数--数学函数SELECTABS(-8)--绝对值SELECTCEILING(9.4)--向上取整SELECTFLOOR(9.4)--向下取整SELECTRAND()--返回0-

zz神君·2022-12-22 10:03

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇

卷积神经网络的深入理解-优化目标（损失函数）篇优化目标-损失函数（持续补充）一、分类任务损失1、0-1损失2、KL散度&交叉熵损失（crossentropyloss）&softmaxloss(1)信息熵

燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

运筹学实验6 指派问题的求解

实验内容：1.Matlab编程；2.利用bintprog命令求解0-1型整数规划。

:-D:）·2022-12-22 07:49

matlab01规划问题,MATLAB求解线性规划(含整数规划与01规划)问题.pdf

MATLAB求解线性规划(含整数规划和0-1规划)问题线性规划是数学规划中的一类最简单规划问题，常见的线性规划是一个有约束的，变量范围为有理数的线性规划。

love彤彤·2022-12-22 07:15

【数学建模lingo学习】lingo实现0-1规划问题2：背包问题

lingo语言相较于matlab更加简洁，且求解速度更快，如果有不了解lingo语言的小伙伴可以通过以下视频进行学习：Lingo(1)：基础篇——基本界面与解方程_哔哩哔哩_bilibili下面我将分享一道例题来帮助大家更好地熟悉和练习使用lingo语言求解规划问题。有10件货物要从甲地运送到乙地，每件货物的重量(单位∶吨)和利润(单位:元)如下表所示。物品12345678910重量（t）6345

灯火阑珊33·2022-12-22 07:33

算法竞赛进阶指南总结（一）

|：按位或，两个相应的二进制位中只要有一个为1，则该位的值为1；^：按位异或，若参加运算的两个数的值相同，则该值为1，否则为0；~:取反，一元运算符，用来对二进制数按位取反，1-0，0-1；>：右移，用来将一个数的个二进制位全部右移

.细水长流.·2022-12-21 23:17

【机器学习】（十五）预处理和缩放：StandardScaler、RobustScaler、MinMaxScalar、Normalizer

MinMaxScalar：移动数据，使所有特征都刚好位于0-1之间。Normalizer：对每个数据点进行缩放，使

王亿亿·2022-12-21 15:21

LLL算法解决0-1背包问题

crypto题目fromCrypto.Util.numberimport*fromnumpyimportdotmsg=getRandomNBitInteger(32)flag=b'flag{sha256(msg)}'tmp_m=bin(msg)[2:]f_list=[]foriinrange(32):f_list.append(int(tmp_m[i]))M=[19620578458228,396

skatexu·2022-12-21 01:13

Vuepress2.X从0-1保姆级入门教程

Vuepress2.X从0-1保姆级入门教程前言本文使用默认主题帮助大家从0-1搭建自己的文档站。

passwordgloo·2022-12-20 18:26

【ML06】Learning Rate 学习率

学习率就是一个常量，如果用在梯度下降GradientDescent里的话，一般为一个0-1之间的常数值。而学习率理解起来，就是你每一步梯度下降的大小。

脚踏实地的大梦想家·2022-12-20 11:37

随机变量的方差

设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]}为X的方差，记为D(X)或Var(X),即D(X)=Var(x)=E{[X-E(X)]2}标准化(0-1)分布的方差均匀分布的方差方差的性质二项分布的方差设随机变量

孤舟听雨·2022-12-20 10:02

概率论中常见的几种分布

1.基本特征（1）离散型名称符号表示式子表达期望方差0-1分布X~B(x,p)pp(1-p)二项分布X~B(n,p)npnp(1-p)几何分布X~GE(p)1/p(1-p)/p^2泊松分布X~P(λ)λλ

驼驼学编程·2022-12-20 09:33

Unity Shader零基础入门4：纹理贴图与法线贴图

贴图左下为原点，范围为0-1。

qq_21315789·2022-12-19 22:44

损失函数小结 - Loss function

1.2Sigmoidyi=1/(1+e−xi)y_i=1/(1+e^{-x_i})yi=1/(1+e−xi)这个的意义是让单个神经元结点输出0-1的概率值，用于多个结点的话，就是多标签

disanda·2022-12-19 11:13

css设置导航栏透明度时，不影响文字透明度的方法。

设置透明度的方法：1、使用background-color:rgb(0,0,0,0.5)，最后一项取值在0-1之间，数值越小越透明。

大聪明学前端·2022-12-19 10:59

【PyTorch】深度学习实践之用Softmax和CrossEntroyLoss解决多分类问题（Minst数据集）

本文目录多分类问题：实际上求解的是随机事件的分布问题引入网络设计Loss：课后练习1：交叉熵损失vsNLL损失解答：MNIST问题：模型设计：实现代码：1.准备数据转为格式为C*W*H值为0-1的Tensortransform

zoetu·2022-12-19 09:56

训练集与测试集分布差距

一位老铁的说法：第一，分布差距大是重要特征数值差距大，比如一个是0-1，另外一个0.5-2，如果是这种情况无解，你能做的只能扩大训练集合，因为重要特征一旦偏离，哪怕数学上都是有交集，现实上下文都是差距极大的

MinyounZhang·2022-12-19 04:02

进化计算（八）——MOEA/D算法详解Ⅱ

MOEA/D论文阅读笔记ⅡMOEA/Dvs.MOGLS（Neighbor&TEP）MOGLSMOGLSvs.MOEA/D(Complexity)多目标0-1背包问题—MOKP两种算法的MOKP具体实施修复方法

南木长·2022-12-18 16:48

机器学习14 线性回归代码实现（boston房价）

文章目录线性回归表示模型参数属性方法补充：0-1规划（去量纲/归约）不受单位的影响！

dd112474·2022-12-18 11:27

0-1背包，完全背包概括

0-1背包：1.二维dp数组，外层物品，内层背包or外层背包，内层物品均可2.滚动dp数组，外层物品，内层背包（倒序遍历）完全背包（滚动dp数组）：正序遍历1.外层物品，内层背包，表示组合问题2.外层背包

陈xr·2022-12-17 16:16

【算法设计与分析】期中考试复习：代码和经典题目分治、二分、动态规划

动态规划：矩阵相乘，数塔，最长公共子序列，0-1背包。

karshey_v·2022-12-17 01:05

pytorch实现BiLSTM代码

LSTM整体架构图如下：遗忘门如下：第一个遗忘门得到的结果是不是全都属于0-1的数，相当于不同的权重。

一名不想学习的学渣·2022-12-16 22:54

python使用random函数生成随机数

python使用random函数来生成随机数，常用的方法有：importrandom#生成0-1之间的数（不包括0和1）random.random()#生成1-5之间的随机整数（包括1和5）random.randint

weixin_34405354·2022-12-16 13:15

numpy，pytorch生成随机数，随机分布总结

文章目录一、numpy的随机数生成生成指定形状的0-1之间的随机数生成指定范围内的随机整数生成指定分布的随机整数生成指定区间的均匀分布按照指定

新嬉皮士·2022-12-16 13:43

算法笔记（7）-朴素贝叶斯算法及Python代码实现

贝叶斯公式贝努利朴素贝叶斯适合于符合贝努利分布的数据集，贝努利分布也称为“二项分布”或者是“0-1分布”。

编程研究坊·2022-12-16 09:03

彻底搞懂0-1背包问题（动态规划）

看了很多网上的博客，发现对于0-1背包问题很多讲的都很专业，初学者学起来还是比较吃力，今天我就用最简单最形象的语言来描述一下0-1背包问题，为什么不能用贪婪算法，而要选择使用动态规划。

HarryXxc·2022-12-16 07:13

0-1规划下的数独问题

数独显然是一个0-1规划问题.虽然这个什么凸分析还是啥的分析有这个优化的方法,但是,你DFS也不是完全一点不可能的对吧.嗯,既然这样的话,我们就要去解决这样一个更细致的问题了.数独这个问题他的解的存在性

River Chandler·2022-12-15 14:06

Pytorch的损失函数BCELoss(), BCEWithLogitsLoss(), nn.CrossEntropyLoss()区别

)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求sigmoid到0-

#苦行僧·2022-12-14 07:16

语音信号加窗分帧及matlab实现

帧长10~30ms，交叠分段方式，为了帧之间平滑过渡，保持连续性，帧移/帧长范围在0-1/2之间。

一弦-sring·2022-12-13 09:30

机器学习笔记——logistic回归（logistic regression）

我们可以从下图看出对于分类问题，如果我们采用传统的回归算法并不能获得很好的效果假设称述由于输出的值是0和1，因此我们很自然想到将假设函数的值映射到0-1之间，我们又sigmoid函数恰好能够很好的解决这个问题

Veropatrinica·2022-12-12 22:03

内容范围：正态分布，泊松分布，多项分布，二项分布，伯努利分布

伯努利分布伯努利分布(两点分布/0-1分布)：伯努利试验指的是只有两种可能结果的单次随机试验。如果对伯努利试验独立重复n次则为n重伯努利试验。伯努利分布函数为：二项分布二项分布：二项分布是

zenRRan·2022-12-12 13:01

目标检测常用损失函数

在求分类时会遇到0-1损失，交叉熵损失，在求回归框的时候需要用到L1损失、L2损失以及各种IoU损失。而我们本身又不是很了解这些损失函数，网上的教程大多是走数学推理的路子，让人费解。

@会飞的毛毛虫·2022-12-12 12:00

numpy.random系列函数

1.np.random.random()函数参数np.random.random((1000,20))这个就代表生成1000行20列的浮点数，浮点数都是从0-1中随机。

@赵贝塔·2022-12-12 08:27

python实现pagerank

0.3333,0.5,1,0]]#原始矩阵U=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1]]#全部都为1的矩阵f=[1,1,1,1]#物征向量alpha=0.85#a值0-

hello小工·2022-12-12 08:12

Pytorch ——Tensor与PIL相互转换

主要运用ToTensor()方法转为tensor，并把灰度范围从0-255变换到0-1之间，还可以运用其它一系列方法，如：transform.Normalize(mean,std)可以进行

Cater Chen·2022-12-11 18:16

分类变量编码python处理

此外，分类变量还可以分为为二分类与多分类，如性别、是否为“XX”等为二分类，可以直接转化为0-1变量，其余即为多分类。在处理上，二分类可以转化为0-1变量或虚拟变量直接用于数学运算，而多分类变

#温室里的土豆·2022-12-11 00:24

逻辑回归（Logistic Regression）

通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指数等指标，判断一个人是否换糖尿病，Y=0表示未患病，Y=1表示患病，这里的响应变量是一个两点（0-1）分布

解放后顶顶顶·2022-12-11 00:17

python逻辑回归（logistic regression LR) 底层代码实现 BGD梯度下降算法 softmax多分类

函数实现了基本逻辑回归的二分类，感兴趣的童鞋点击###python逻辑回归（logisticregressionLR)底层代码实现BGD梯度下降算法二分类#####了解sigmoid二分类逻辑回归>>目录逻辑回归前言一、多0-

啥都会点的大秀·2022-12-10 20:29

在Python中创建、生成稀疏矩阵（均匀分布、高斯分布）

文章目录一、前言二、准备工作三、稀疏均匀分布随机矩阵四、稀疏高斯分布随机矩阵五、总结一、前言在Python中产生稀疏矩阵一般使用的是scipy包中的sprase.rand方法，但是产生的是0-1区间内的均匀分布的数

Z.Q.Feng·2022-12-10 19:02

注意力机制模块

对全局池化后的特征条进行两次全连接操作，第一次全连接操作生成一个较为短的特征条，之后用一个非线性的ReLU激活函数进行处理，第二次全连接层使特征长条恢复到输入的channel数，之后用Sigmoid激活函数让每个特征通道的权值固定在0-

香菇炸酱面·2022-12-10 14:06

关于图像的灰度值范围是0-1还是0-255的正确理解运用

规则一：程序运行之前：是由于数据类型不一样：如果是double类型的，可以取0～1内的任意值，对应到uint8类型取值在0～255的整数范围（黑到白渐变）；如果是binary类型的，就取0或1（或白或黑）。规则二：运行之后在对灰度矩阵进行代数运算时必须将矩阵的数据类型化为一致，推荐根据规则一（255或0）进行选择（方便迭代），之后调用im2double和im2uint8函数即可。

凢柆·2022-12-09 20:40

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