ACM训练集

Win10下C++开发环境搭建

所以先搭个开发环境，再对着书学习，这里记录一下在Windows10环境下的搭建过程，IDE用的Clion，因为习惯了IDEA和PyCharm，所以延续下来，编译环境工具选择msys2，依赖包管理用具选择Pacman
卷儿哥·2024-01-21 05:57

java数据结构与算法基础-----排序------快速排序

java数据结构与算法刷题目录（剑指Offer、LeetCode、ACM）-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完)：https://blog.csdn.net/grd_java/article
殷丿grd_志鹏·2024-01-21 02:43

java数据结构与算法刷题-----LeetCode977. 有序数组的平方

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殷丿grd_志鹏·2024-01-21 02:41

MSYS2/MinGW-w64安装

exe，安装文件夹（全英文字母不要有汉字字符或空格）例如D:\msys64；运行MSYS2shell（msys2_shell.cmd）以初始化MSYS2，关闭shell；修改D:\msys64\etc\pacman.d
feiyunw·2024-01-21 00:19

阿克曼小车调试日常

dev/ttyUSBxb）都锁了，还需要增加一个joy901（/dev/ttyUSBjoy）（1号车应该锁过了）(1)插上新设备，执行命令（$代表命令行，不用输入）$ls/dev/ttyUSB*//有时是ACM
Perishell·2024-01-21 00:17

重构改善既有代码的设计-学习（一）：封装

例如：organization={name:"AcmeGooseberries",country:"GB"};应该被重构为：classOrgani
玉面大蛟龙·2024-01-20 21:10

java数据结构与算法刷题-----LeetCode566. 重塑矩阵

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殷丿grd_志鹏·2024-01-20 17:59

java数据结构与算法刷题-----LeetCode283. 移动零

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殷丿grd_志鹏·2024-01-20 17:59

java数据结构与算法刷题-----LeetCode209. 长度最小的子数组

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殷丿grd_志鹏·2024-01-20 17:58

java数据结构与算法刷题-----LeetCode59. 螺旋矩阵 II

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殷丿grd_志鹏·2024-01-20 17:27

决策树在商业保险中的应用

决策树在商业保险中的应用决策树在商业保险中的应用⼀、业务背景二、数据探索性分析2.1、导入数据和安装包2.2了解数据特征的分布情况2.3了解数据特征与标签之间的相关性强弱三、数据清洗3.1删除不需要的列3.2拆分训练集和测试集
哆啦A梦呀·2024-01-20 17:23

pytorch图片分类神经网络代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%%#下载训练集
jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

ac自动机模板

易理解版本：//http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?
多行不译必自闭·2024-01-20 15:34

作文评分相关工作

Page首先收集了一部分人工评分后的作文(训练集),利用当时并不发达的自然语言处理技术,从作文
aneutron·2024-01-20 15:13

过拟合/欠拟合、偏差/方差

方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声：
褚骏逸·2024-01-20 12:11

acmer之路（3）四月第一周日志

这一周加入了院足球队，好久都没有感受到在赛场上奔腾的感觉了。不过正好赶上清明，因此也算有充足的时间来码代码。这个月一共码了20题，排名终于冲进了四万名。四月第一周（1）.png四月第一周（2）.pngID2015偶数求和#includeintmain(){intn,m,k;inti,j;inta[101];a[0]=0;intsum,sum1;intcount;while(scanf("%d",&
跌跌撞撞小红豆·2024-01-20 09:43

深度学习的基本概念汇总

1.batchsizebatchsize是指在训练集中取的样本数，batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。
-day day up-·2024-01-20 07:01

Datawhale AI夏令营 机器学习组学习日记（任务1）

赛题数据由约62万条训练集、20万条测试集数据组成，共包含13个字段。
m0_49558200·2024-01-20 06:10

集成学习算法（Bagging 思想、Boosting思想）及具体案例

概述：是机器学习中的一种思想，通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器1、Bagging思想有放回的抽样（booststrap抽样）产生不同的训练集，从而训练不同的学习器；通过平权投票
小林打怪中·2024-01-20 02:52

学习心得:一种不破坏原数组排序的排序方法——指针数组|小白编程题——初进ACM

指针数组在排序算法中的应用基本思路排序算法虽然好用，但会破坏掉原有数组的顺序。有时候，我们并不想这样（例如在使用结构体、共用体）。这时候，我们可以创建一个指针数组，分别指向原数组中的每个元素，对指针数组进行排序。基本思想就是在冒泡排序时定义的中间临时变量是一个指针变量，冒泡时交换的是指针，即可在不破坏原有数组的顺序下得到排序结果。若想调用排序前的直接调用原数组，若想调用排序后的数组，只需要对排序后
椰萝Yerosius·2024-01-19 23:30

Monitor 二维差分，前缀和

题目链接http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?
lt36·2024-01-19 23:53

打扰了！做了线雕多久能完全恢复，线雕多久能恢复自然！

线雕操作会对皮下针道产生一定的创伤这一点毋庸置疑，而面部线雕的恢复过程分为血肿期、血肿吸收消散期、组织再塑形期三个阶段，在这三个阶段，一旦有皮下组织受损，受伤区域溢出ACMETEA与血小板融合，完成血凝
chongtingyi·2024-01-19 18:28

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。
wo~he!·2024-01-19 16:21

深度学习进行数据增强(实战篇)

本文章是我在进行深度学习时做的数据增强,接着我们上期的划分测试集和训练集来做.文章目录前言数据增强有什么好处？
笔写落去·2024-01-19 13:31

如何提高专注力

所以我也一直在寻找训练集中注意力的办法。最近在试下面的这个“想象+冥想”的办法，效果不错。
tianyaohao·2024-01-19 13:51

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。
lindorx·2024-01-19 12:12

SpringBoot整合Kafka

一、首先下载windows版本的Kafka官网：ApacheKafka二、启动Kafkacmd进入到kafka安装目录：1：cmd启动zookeeer.
学会用脚编程·2024-01-19 12:59

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进
木舟笔记·2024-01-19 12:14

杭电acm1257 最少拦截系统

最少拦截系统TimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):48045AcceptedSubmission(s):18835ProblemDescription某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到
cwhong·2024-01-19 10:02

2024.1.18 寒假训练记录（1）

期末考试期间没怎么刷题，空下来就看看某乎，看了不少退役ACMer的记录和建议，觉得自己对于题目的思考还是太浅了，很多题目搞懂就过去了（甚至没有搞懂也就过去了），也没有去思考到底这些想法是怎么来的，这期间看到的一句话对我感触很深
Texcavator·2024-01-19 10:14

图像数据增广

结合多种图像增广方法三、使用图像增广进行训练1、下载数据集2、读取图像并增广3、多GPU训练四、总结一、常用的图像增广方法具体使用哪种数据增广方式取决于测试集中可能出现什么样的数据，数据增广本质上就是让训练集的数据尽可能取接近测试集的数据
奉系坤阀·2024-01-19 09:14

Attend-and-Excite: Attention-Based Semantic Guidance for Text-to-Image Diffusion Models——【论文笔记】

本文是发表于SIGGRAPH（SpecialInterestGrouponComputerGraphicsandInteractiveTechniques）上的一篇文字，被收录于ACMTrans.Graph
我是浮夸·2024-01-19 08:20

基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析

2.训练/测试集划分对数据集进行划分，设置划分比例为训练集:测试集=4:1。由于数据集的同一类标签集中
mqdlff_python·2024-01-19 08:13

利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门

随后，数据被分为70%的训练集和30%的测试集，以便于后续的模型训练和评估。在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处
AI普惠大师·2024-01-19 06:17

Pyspark 安装(Mac M2版)

设备：MacM2安装过程安装HomeBrewMac上用来管理安装包的，可能早期的Macos自带但是起码我个人的Mac是需要安装的(以下安装方法个人为测试，之前这个包已经装过了)zsh和bash应该是都可以的
矮人三等·2024-01-19 06:35

ACM模式与核心代码模式

文章目录ACM模式输入函数模板（Python）获取输入数据三种情况的输入数据输出函数模板链表的输入输出二叉树二叉树的输入输出核心代码模式参考文献蓝桥杯解决算法问题采用的ACM模式。
累了就睡醒了就学·2024-01-19 05:11

矿大计算机学院周裕浩,计算机学院学子在第45届ACM-ICPC亚洲区决赛获佳绩

参赛队伍及指导老师合影12月12-13日，第45届ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛在上海大学顺利举办。
春天里的小蜜蜂·2024-01-19 04:43

2017 ACM-ICPC 亚洲区（西安赛区）网络赛

哎，题目难度挺大的，我们就做了三个题目。深深的见识到自己的水平不行啊，膜拜清北上啊！分别是B题：#include//AC题目只是输出题目中的任意正确解就行#includeintmain(){intT;scanf("%d",&T);charstr[2010];while(T--){scanf("%s",str);intLen=strlen(str);for(inti=1;i<=233;i++){//
前进前进·2024-01-19 04:13

day4-过拟合，欠拟合

内容包括：训练误差和泛化误差训练集，交叉验证集，测试集k折交叉验证过拟合和欠拟合过拟合的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集，交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型
wamgz·2024-01-19 02:23

hosts文件修改方法（不重启）

3.DNS刷新方法1.hosts文件路径C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts2.文件格式ip+空格+域名或者ip+制表符+域名102.54.94.97rhino.acme.com38.25.63.10x.acme.com
什么都干的派森·2024-01-19 01:04

大创项目推荐 深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别
laafeer·2024-01-18 23:09

C++ 完成Client分页显示log

std::stringXClient::Input(){//清空缓冲//cin.ignore(4096,'\n');stringinput="";for(;;){chara=getchar();if(acmds
樊家小丹丹·2024-01-18 22:55

GitHub上的那些开源小游戏

1、Pacman（吃豆人游戏）项目演示地址：https://passer-by.
ZackSock·2024-01-18 17:41

书生·浦语大模型实战营第三次课堂笔记

Ft:完成传统自然语言处理算法的微调核心思想：在一个新的较小的训练集上，进行轻量
Unicornlyy·2024-01-18 10:20

doracms框架填坑

微信截图_20180906212559.png困扰我一晚上的原因：数据库没有导完~整！u=2942669971,3321944430&fm=173&app=25&f=JPEG.jpg
泪滴在琴上·2024-01-18 09:40

[Python] scikit-learn指max_error函数介绍和使用案例

在完全拟合的单输出回归模型中，训练集上的max_error将为0，尽管这在现实世界中极不可能发生，但该度量显示了模型拟合时的误差程度。
老狼IT工作室·2024-01-18 07:14

基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统

，在我之前的文章中已经做过不少关于裂缝检测、分割识别相关的工作，这里主要就是基于DeepLabV3Plus实现焊缝的分割识别，首先看下效果：接下来看下数据集：标注可视化如下所示：随机划分总体数据集创建训练集
Together_CZ·2024-01-18 07:12

ACM-ICPC/CCPC/JSCPC板子总结（不断更新ing）

ACM-ICPC/CCPC/JSCPC板子Team:Threealchemists（三个炼金师）@zhoubo,18CS,SuzhouUniversityofScienceandTechnology@huangyangbang
bogedaye·2024-01-18 06:52

2020-02-14摘要

训练集与验证集模型训练的过程其实就是在求【参数】的过程，我们先假定某类【模型】（比如决策树模型），然后用【训练集】来训练，学习到对应的最优的【参数】。
酸菜鱼_02a6·2024-01-18 04:52

PCA实例及代码

在模型学习的过程中，训练集的维度较多会引起训练时间的增大，且得到的模型结构庞大，故需减少特征数量，但同时能够避免信息的丢失。将特征数量从几百上千降低到几十的过程就是数据降维。
morie_li·2024-01-18 01:22
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