NOIP算法总结

洛谷P1014 [NOIP1999 普及组] Cantor表 题解

题目C++：#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,k=1;cin>>n;while(n>k){n=n-k;k++;}if(k%2==0)cout<<n<<"/"<<(k+1-n);elsecout<<k+1-n<<"/"<<n;return0;}
程一轩上海学生·2022-12-27 17:22

机器学习之算法总结

传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对常用算法做常识性的介绍，没有代码，也没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的。人工智能领域知识面广泛，推荐专注于人工智能在线教育的平台—深蓝学院。深蓝学院由中科院自动化所毕业博士团队创建，虽成立半年，但在业界已颇具口碑。1.机器学习算法:1.1问题分类:根据问题本身的特
IT_xiaobaibai_·2022-12-27 09:18

洛谷千题详解 | P1022 [NOIP2000 普及组] 计算器的改良【C++、Python、Java语言】

博主主页：Yu·仙笙专栏地址：洛谷千题详解目录题目背景题目描述输入格式输出格式输入输出样例解析：C++源码：Python源码：Java源码：----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Yu·仙笙·2022-12-26 13:23

洛谷千题详解 | P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截【C++语言】

博主主页：Yu·仙笙专栏地址：洛谷千题详解目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例解析：C++源码：C++源码2：-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Yu·仙笙·2022-12-26 13:52

洛谷千题详解 | P1021 [NOIP1999 提高组] 邮票面值设计【C++、Pascal语言】

博主主页：Yu·仙笙专栏地址：洛谷千题详解目录题目描述输入格式输出格式输入输出样例解析：C++源码：pascal语言：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Yu·仙笙·2022-12-26 13:52

刷题记录:牛客NC16541[NOIP2013]车站分级

传送门:牛客题目描述:一条单向的铁路线上，依次有编号为1,2,…,n的n个火车站。每个火车站都有一个级别，最低为1级。现有若干趟车次在这条线路上行驶，每一趟都满足如下要求：如果这趟车次停靠了火车站x，则始发站、终点站之间所有级别大于等于火车站x的都必须停靠。（注意：起始站和终点站自然也算作事先已知需要停靠的站点）例如，下表是5趟车次的运行情况。其中，前4趟车次均满足要求，而第5趟车次由于停靠了3号
yingjiayu12·2022-12-26 09:14

c++ stl常用算法总结

std::sort将容器元素进行排序,会改变容器顺序,默认从小到大排序voidsort(RandomItfirst,RandomItlast);comp:returnstrueifthefirstargumentislessthanthesecond.struct{booloperator()(inta,intb)const{returnastd::pairequal_range(ForwardI
zmhzmhzm·2022-12-25 19:31

[日记&做题记录]-Noip2016提高组复赛 倒数十天

写这篇博客的时候有点激动为了让自己不颓还是写写日记存存模板Nov.82016今天早上买了两个蛋挞吃了一个然后就做数论(前天晚上还是想放弃数论但是昨天被数论虐了wocnoip模拟赛出了道杜教筛)然后白天就脑补了几道积性函数把例题过了一遍
躲不过这哀伤·2022-12-25 19:56

双目深度估计算法总结

双目深度估计算法总结基于人工特征的：1.AD-census:（1）代价计算：（2）代价聚合：它基于一个假设：相邻的颜色相近的像素有相近的视差值。
Chinese_OG·2022-12-25 04:29

洛谷刷题部分代码（C语言）

P1055[NOIP2008普及组]ISBN号码#includeintmain(){chara[13];scanf("%s",a);intm,n,i;m=(a[0]-'0')*1+(a[2]-'0')*
不废江河954·2022-12-25 03:50

智能优化算法总结-数字孪生下的车间调度-APS预告

获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！文章目录总结智能优化算法部分粉丝问题答疑车间调度数据集强化学习求解调度问题时agent很难学习到东西，问题在哪？数字孪生和车间调度高级计划与排程APS预告总结智能优化算法  之前仅做了一个非常简单的阶段性的总结，这里又全面地进行了一次summary，帮助希望利用智能优化算法用于解决实际优化问题的童鞋。下图中是本公众号内准备推送的各种智能优化方法，其中标红的为比
松间沙路hba·2022-12-24 22:25

Lime算法总结--可解释性机器学习算法总结

一.引言前面我们进行了CAM、GRAD-CAM算法的介绍，本文我们继续介绍一种算法:Lime（LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations）二.算法介绍Lime算法是基于局部代理模型来对单个样本进行解释。假设对于需要解释的黑盒模型，取关注的实例样本，在其附近进行扰动生成新的样本点，并得到黑盒模型的预测值，基于新的数据集训练可解释的模型来得到对黑盒模型良好
南京比高IT·2022-12-24 14:51

NOIP数学学习笔记 Sakura_xyz

1.组合数学的基本定义与基础题型很水，可以选择性阅读。例题：洛谷P5135painting给定一个网格，每一列一个元素涂成黑色，求单调下降与单调不升的方案数，对109+710^9+7109+7取模。单调下降：显然CnmC_n^mCnm单调不升：显然Cn+m–1mC_{n+m–1}^mCn+m–1m考虑位置ai+ia_i+iai+i是单调的，且在[2,n+m][2,n+m][2,n+m]区间内，选m
Sakura_xyz·2022-12-24 14:17

四、GradCAM可解释性分析——可解释性机器学习（DataWhale组队学习）

算法流程CAM算法的精妙之处CAM算法的缺点GradCAMGrad-CAM算法的优点：Grad-CAM算法的缺点：Grad-CAM算法的改进Grad-CAM++算法Score-CAM算法LayerCAM算法总结
卡拉比丘流形·2022-12-24 14:07

动态规划背包算法（01背包和完全背包）

例题NOIP2005普及组采药题目描述辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。
litangxingxing·2022-12-24 00:23

枚举算法总结

枚举算法总结本节课我学习了枚举算法。枚举法就是按问题本身的性质，一一列举出该问题所有可能的解，并在逐一列举的过程中，检验每个可能解是否是问题的真正解，若是，我们采纳这个解，否则抛弃它。
暮晨811·2022-12-24 00:39

我的编程之算法篇

1.洛谷P1006[NOIP2008提高组]传纸条P1006[NOIP2008提高组]传纸条-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)思路分析：该题为经典的dp动态，除了起始点（1,1）和终点
L·Z1024·2022-12-23 21:44

python写入列表append换行问题_python列表append问题

company_dict_noIPO={}company_noIPOlist=[]foritemindom.iterfind('list/item'):ifitem.iterfind('StockHolderInfolist
weixin_39710561·2022-12-23 09:18

（Java）[NOIP2006 普及组] 明明的随机数

[NOIP2006普及组]明明的随机数一、题目描述二、输入格式三、输出格式四、样例输入五、样例输出六、正确代码（1）方法一（2）方法二（3）方法三七、思路与分析（1）题目分析（2）Set系列集合特点（3
xjl-ye·2022-12-23 05:54

机器学习算法总结

朴素贝叶斯：有以下几个地方需要注意：只能做分类1.如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。2.计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知，=，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次
Yngxiao123·2022-12-22 21:23

【机器学习】最大熵模型实现

文章目录数据准备最大熵模型推导改进迭代尺度IIS算法总结参考数据准备最大熵模型可以应用于多类别分类，因此这里直接使用原手写识别mnist十类的数据；即https://github.com/phdsky/
phdsky·2022-12-22 16:39

NEUQ-acm 预备队训练Week7—动态规划问题（DP）

DP动态规划问题：01背包，最长上升子序列，区间dp，概率dp递推：拆分成子问题，解决原问题P1048[NOIP2005普及组]采药题目描述辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。
是夕颜呀·2022-12-22 15:14

NEUQ-acm 预备队训练Week6—贪心问题

P1199[NOIP2010普及组]三国游戏题目描述小涵很喜欢电脑游戏，这些天他正在玩一个叫做《三国》的游戏。在游戏中，小涵和计算机各执一方，组建各自的军队进行对战。
是夕颜呀·2022-12-22 15:13

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网
月疯·2022-12-22 12:23

路径规划算法总结

路径规划算法1、Dijkstra算法从物体所在的初始点开始，访问图中的结点。迭代检查待检查节点集中的节点，该节点从初始节点向外扩展，直到达到目标节点，该算法能够保证找到一条从初始点到目标点的最短路径。2.最佳优先搜索（BFS）算法按照类似的流程进行，不同的是它能够评估任意节点到目标节点的代价（距离大小）。它选择的不是离初始点最近的节点，而是离目标点最近的节点。它用了一个启发式函数快速的导向目标节点
一只蜗牛儿·2022-12-22 07:48

基于采样的路径规划算法总结

基于采样的路径规划算法总结路径规划算法大致可以分为两类，一类是基于搜索的规划，另一类就是本文将要涉及的基于采样的规划。一般而言，基于搜索的规划（如A*）通常是运行在栅格地图上的。
Atarasin·2022-12-22 07:10

算法竞赛部分算法总结（一）

本文写于2015年暑假，当年文笔稚嫩，且内容并不全面，仅供参考。总结内容包括搜索、图论、动态规划、数据结构与数论等。转载自我的个人网站https://wzw21.cn/2021/04/13/algorithms/目录搜索DFSBFS优缺点剪枝图论图的遍历最短路径最小生成树拓扑排序强连通分量二分图匹配动态规划普通的动态规划背包型动态规划状态压缩动态规划树形动态规划动态规划的优化数据结构基本数据结构树
SoYouTry·2022-12-21 23:12

《机器学习》周志华-决策树算法总结

决策树1.什么是决策树决策树(decisiontree)是一类常见的机器学习方法，亦称“判定树”。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制。例如，挑西瓜的决策过程如下图所示：中间结点是决策过程，叶结点是决策结果。根结点包含样本全集。决策树学习基本算法（是一个递归算法）为：2.划分选择一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支结点所包含的样本
鸽鸽姐姐·2022-12-21 21:04

图挖掘算法总结

一.环境准备neo4jpython包：pip3installneo4j和pip3installpy2neo（这里的py2neo是python对Neo4j的驱动库,同时这里必须是py2neo版本必须是最新版4，不然会报连接数据库的错误，老版本不兼容的问题）Java8：这里由于neo4j数据库是依赖于java8的。Neo4j_3.5.14：这里由于neo4j在中国地区下载慢，并且neo4j3.X版本才
李小肥的YY·2022-12-21 19:37

模式识别和机器学习重点算法总结篇

文章目录1，反向传播算法训练步骤总结：1.1步骤：1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means聚类算法：3.1从混合高斯密度函数估计的角度，简述K-Means聚类算法的原理：3.2K-Means聚类算法的计算步骤:3.3影响聚类性能的因素：4，谱聚类算法：4.1谱聚类算法的原理：4.2计算步
程序媛JD·2022-12-21 18:00

YOLO系列目标检测算法——YOLOX

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接
Mr.小梅·2022-12-21 16:12

初一学习编程，参加noip，来得及吗？

最近这几年，OI这块，湖南省很引人注目，比如湖南的雅礼中学，从籍籍无名到引人注目，你以为靠的是什么，诚然这些学生遇到了好学校，好老师，但是兴趣才是第一老师！你以为他们从什么时候开始学编程的吗？你以为OI和ACM大牛都是从小学开始学的吗，哦，NO！有些事从初高中才开始学的…至于怎么学习，请参考大佬施韩原在今年一月一次冬令营的公益课程，课上会有自己的算法学习方法和思想：Div2-Day4题解（沃老师）
CometOJ海上钢琴师·2022-12-21 14:16

单源最短路算法总结（拓扑、dijkstra、Floyd、Bellman-ford、SPFA） 以洛谷P1807 最长路为例

题目：前情提要：求最长路可以转换为最短路，把每条边都*-1就能把求最长路转换为求最短路，最后输出时再*-1即可（翻翻题解，大佬NB）1.拓扑排序（感觉是神）（好吧，拓扑排序只适用无环图，老老实实学其他算法吧）拓扑排序简介：https://blog.csdn.net/xxcdsg/article/details/127720727适用条件：无环图思路分析：拓扑排序能实现排到每个节点时，之前的节点均遍
xxcdsg·2022-12-21 01:13

NOIP2005循环-题解

NOIP2005循环-题解这个题目是NOIP2005的第四题，还是很不错的。乐乐是一个聪明而又勤奋好学的孩子。他总喜欢探求事物的规律。一天，他突然对数的正整数次幂产生了兴趣。
interval_package·2022-12-20 20:15

深度学习中上采样方法总结

目录1、插值1.1插值算法总结（mode参数）1.2align_corners参数讲解2、反池化2.1平均池化和反平均池化2.2最大池化和反最大池化3、转置卷积(反卷积)深度学习中下采样的方式比较常用的有两种
CV技术指南·2022-12-20 04:01

优化算法总结

SGD（StochasticGradientDescent）：随机梯度下降，每一次计算mini-batch的平均梯度，然后更新参数降低方差类SAG（StochasticAverageGradient）：随机平均梯度，该算法的梯度更新公式为：wk+1=wk−αkk∑j=1kgij(wj)w^{k+1}=w^{k}-\frac{\alpha_{k}}{k}\sum_{j=1}^{k}g_{i_{j}}
jerry_young14·2022-12-19 23:07

YOLO系列目标检测算法——YOLOS

YOLO系列目标检测算法目录-文章链接YOLO系列目标检测算法总结对比-文章链接YOLOv1-文章链接YOLOv2-文章链接YOLOv3-文章链接YOLOv4-文章链接Scaled-YOLOv4-文章链接
Mr.小梅·2022-12-19 21:00

0x00000001 0.数据结构和算法，开始第一次学习总结

文章目录数据结构和算法总结动机后续学习总结参考资料（暂时这么多，贪多嚼不烂）总结思路数据结构和算法总结动机之前写过并且刷过题目，感觉有一定进步。但是知识太零散。
0xCCCC·2022-12-19 19:47

「LibreOJ NOIP Round #1」数列递推（找规律+结论）

「LibreOJNOIPRound#1」数列递推题目大意给出递推式qi=qi−1∗K+qi−2q_i=q_{i-1}*K+q_{i-2}qi=qi−1∗K+qi−2，其中NNN次询问，每次q0,q1,Kq
ZSJZ_liuzian·2022-12-19 19:06

「LibreOJ NOIP Round #1」数列递推

descriptionsosusosu虐爆OI之后成为了一名文化课选手。一天，他做作业碰到了一堆数列问题，每道题给出的数列都是以下形式：给定一个下标从000开始，无限长的整数列ai{a_{i}}ai，i∈Ni\inNi∈N，已知a0,a1a_{0},a_{1}a0,a1的值，以及递推式ai+2=kai+1+aia_{i+2}=ka_{i+1}+a_{i}ai+2=kai+1+ai，i∈Ni\inN
TS15oi·2022-12-19 19:06

目标检测的各种算法总结

这里是引用腾讯云博客文章：一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD文章目录一、目标检测常见算法二、传统的目标检测算法2.1从图像识别的任务说起2.2物体检测（ObjectDetection）三、候选区域/窗+深度学习分类3.1R-CNN横空出世3.2SPPNet3.3FastR-CNN3.4FasterR-CNN四、基于深度学习的回归方法4.1YO
librahfacebook·2022-12-19 12:45

数据挖掘算法总结,总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等

数据挖掘算法总结θ  tech\theta\;techθtech总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等1.ID3介绍：ID3算法是一种分类决策树算法，通过一系列规则将数据分类成决策树的形式
dxmato·2022-12-19 08:25

寻找值得学习的强化学习自定义

二、车间调度问题的转化2.1.状态空间2.2动作空间2.3奖惩函数2.4环境三、深度强化学习算法3.1动作探索策略3.2激活函数的选择3.3DDPG算法总结前言标题：基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究作者
古道西风瘦码·2022-12-18 18:19

洛谷P1980 [NOIP2013 普及组] 计数问题（用一层循环解决双重循环的问题）

P1980[NOIP2013普及组]计数问题https://www.luogu.com.cn/problem/P1980?
DEER OWL MAGPIE·2022-12-18 16:13

第一章 路径规划算法概述

传统路径规划算法1.1Dijkstra算法1.2A*算法1.3D*算法1.4人工势场法二、基于采样的路径规划算法2.1PRM算法2.2RRT算法三、智能仿生路径规划算法3.1神经网络算法3.2蚁群算法3.3遗传算法总结前言随着半导体技术和人工智能的快速发展
住在地球上的海边·2022-12-18 16:52

机器学习算法总结

机器学习两个核心任务：任务一：如何优化训练数据—>主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能—>主要用于解决过拟合问题KNN定义：给定一个训练集，对新输入的未知样本，通过计算与每个训练样本的距离，找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例大多属于某个类，该样本就属于某个类应用场景：分类/回归问题算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离值进行排序选取最小的k个距离，并统计这k个
程序汪赵可乐·2022-12-18 02:14

fft算法总结

前言电赛期间总结的FFT算法一、fft是什么？FFT（FastFourierTransformation）是离散傅氏变换（DFT）的快速算法。即为快速傅氏变换。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。二、使用步骤电赛时总结的fft算法，经过实际测试，可用！#include#include#include#include#defineLN10#defineN
莫小可可·2022-12-17 21:14

NOIP2015求和

[NOIP2015普及组]求和题目背景NOIP2015普及组T3题目描述一条狭长的纸带被均匀划分出了nnn个格子，格子编号从111到nnn。
lxjEL·2022-12-17 19:05

深度学习笔记——算法总结

一、分类问题KNN(距离度量)DT(ID3-信息增益,C4.5-信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART,残差)ANN(BP,SGD,sigmodorsoftmax)SVM(对偶,kernel)NaiveBayes(Bayes公式)LR(sigmod,SGDorBFGS)EM(隐变量，极大似然估计，E
R3·2022-12-17 11:39

图像超分算法总结

SRCNN原理整个网络分为三个部分：特征提取非线性映射重建损失函数是MSE。优化器是SGD。超分辨率是在Y通道上进行测试的。实验训练集：91张图片，每个步长14取块大小为33的子图像。共有24800张图像。测试集：Set5在Set5上面的评估在Set14上面的评估yjn8
南妮儿·2022-12-17 08:44
上一页 36 37 38 39 40 41 42 43 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他