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【牛客】5674 A-Groundhog and 2-Power Representation

链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5674/A来源：牛客网题目描述Groundhogtookamathclass.Inthisclass,hismathteachersaid:Anypositiveintegercanberepresentedbythepowerof2{2}2.Forexample:137=27+23+20137=27+23+2^013

weixin_43983431·2020-08-13 22:46

牛客多校第9场A Groundhog and 2-Power Representation

没用过Python，现学现卖，呜呜呜。经过观察我们只要在’2’和’(‘之间加上’**’，然后再算整个式子的结果就行了？t=input()l=len(t)ans=""foriinrange(l):ans+=t[i]ifi==l-1:breakift[i]=='2'andt[i+1]=='(':ans+="**"ans=eval(ans)print(ans)还可以一行代码。orzprint(eval(

Dawn_Exile·2020-08-13 22:04

牛客（多校9）A：Groundhog and 2-Power Representation

题目链接示例1：输入2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0)输出1315题意：就是给出式子求其结果解析：就是使用递归算法从最内层开始计算到最外层结束Python代码：我们知道Python中内置函数（eval）专门求表达式的，我们只需把输入式子中‘（’替换成‘**(’至于原因：当然是2××n代表2的n次幂咯。关于eval可以参考文章print(e

Mr顺·2020-08-13 18:26

基于卷积神经网络的僵尸网络识别

www.researchgate.net/publication/316176048_Malware_traffic_classification_using_convolutional_neural_network_for_representation_learning

我小曾就是个弟弟·2020-08-13 16:33

表示学习(representation learning)的初印象

要清楚什么是表示(representation)学习，就得先知道什么是representation。在《deeplearningwithpython》一书的1.1.3节中是这么定义的，Atits

johnjim0816·2020-08-13 11:33

牛客多校第九场 Groundhog and 2-Power Representation（大整数，java）

思路：直接java模拟递归写。不过python貌似可以用语法直接写。importjava.util.*;importjava.math.*;importjava.io.*;importjava.lang.*;publicclassMain{publicstaticBigIntegerqpow(BigIntegern){BigIntegerres=BigInteger.ONE;BigIntegerz

tomjobs·2020-08-13 10:51

预训练模型BERT简单介绍

模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。1

qq_22441151·2020-08-12 12:00

Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition（人脸识别）

TowardsUniversalRepresentationLearningforDeepFaceRecognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.11841.pdf这篇论文出自美国NEC研究院。文章暂时没时间看，大致过了一遍。其中论文核心思想是：1.传统的人脸识别需要目通过高质量的原始数据来“推导”低质量图像的识别2.集成式模型通过集成多个模型的不同分布，来提

CV/NLP大虾·2020-08-12 11:39

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其发展史

文章参考了比较多博客，直接想了解bert的，可以直接看2.Bert细则文章目录1.word2vec，ELMo，BERT亮点与区别1.1发展史word2vec——>ELMoELMo——>BERT1.2.Elmo优点不足1.3.Bert特点1.4.三者对比2.BERT细则2.1.MaskedLanguageModel2.2NextSentencePredictio(NSP)2.2.Transforme

Rachel_Q·2020-08-12 10:20

关于CSAPP读到的一些(1)——Alignment（出自Machine-Level Representation of Program）

话说从来没有考虑过变量定义的顺序会给程序运行时候的效率造成多大的影响。原来一直都比较天真，暑假开始看了CSAPP，类似于计算机体系结构，但是是从编程的角度来写的，现在还在和影印版死磕中，用了一个多礼拜的时间总算读完了Machine-LevelRepresentationofProgram这一章，脑袋里面只剩下。。。GCC。。。和汇编语言。。。汗。。不过编译器真的很强大，直接造成我们只管写代码，不管

kurama_sai·2020-08-11 21:07

2020牛客暑期多校训练营（第九场）——Groundhog and 2-Power Representation

2020牛客暑期多校训练营（第九场）——Groundhogand2-PowerRepresentation输入2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0)输出1315备注Therangeofanswers:[10,10^180]，andthelengthoftheinputdatashallnotexceed20000.题目大意输入计算式，求解。其

你的王叔叔·2020-08-11 11:47

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Motivation已有的利用contrastivelearning做unsupervisedvisualrepresentationlearning要么受限于GPU不能使用大batch，要么不能保证query和key一致因此本文提出了MomentumContrast(MoCo)，利用队列和moving-averagedencoder构建一个动态字典ReviewUnsupervised/self-

爆米花好美啊·2020-08-11 04:19

Distributed Representation of Words and Phrases and their Compositionality

AbstractSkip-gram模型是一个学习高质量的词分布向量表示的方法，这个向量可以捕获许多细微的语法和语义关系。在本文将提出一些策略用来提高训练的词向量的质量和提高训练速度。提出对高频词语进行下采样，加速训练过程和提高词向量质量（特别出现频率低的词）通过负采样替代层次softmax（能够提高高频率词汇的词向量质量）提出一个简单的从文本中发现短语，从而学习出短语向量的方法Hierarchic

xiholix·2020-08-11 03:19

读书报告GQN---Neural scene representation and rendering

《Neuralscenerepresentationandrendering》读书报告论文题目：论文标题：Neuralscenerepresentationandrendering作者：S.M.AliEslami,DaniloJimenezRezende,etal.期刊：Science发表时间：2018/06/15数字识别码：10.1126/science.aar6170论文提要：场景表征是指将视

失去斗志的菜鸟·2020-08-10 19:39

2020牛客暑期多校训练营（第九场） Groundhog and 2-Power Representation

原题题目描述输入计算式，求解。其中2(x)2(x)2(x)表示222的xxx次方，式中每一项都对应着答案在二进制表示下的数位为111的位。样例1输入2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0)输出1315样例2输入2(2(2)+2+2(0))+2(2+2(0))+2(0)输出137思路因为数字很大，所以要用高精度。用一个数字hhh来统计括号有没有匹

火箭勇士热火·2020-08-10 15:58

PEAX: Interactive Visual Pattern Search in Sequential Data Using Unsupervised Deep Representation Le

论文传送门视频代码作者哈佛大学工程与应用科学学院FritzLekschasDanielHaehn（马萨诸塞大学）HanspeterPfister诺华生物医学研究所BrantPetersonEricMa哈佛大学医学院NilsGehlenborg摘要我们介绍了PEAX，一种基于特征的新颖技术，用于在序列数据（例如时间序列或映射到基因组序列的数据）中进行交互式视觉模式搜索。由于存在很大的搜索空间，模式的

algzjh·2020-08-10 15:54

RSATree: Distribution-Aware Data Representation of Large-Scale Tabular Datasets for Flexible Visual

论文传送门视频作者浙江大学HonghuiMeiWeiChenYatingWeiYuanzheHuShuyueZhouBingruLin中南大学YingZhaoJiazhiXia摘要分析师通常会调查从统计数据汇总中得出的数据分布，这些统计汇总由图表（如直方图和合并的散点图）表示，以可视化和分析大型数据集。聚合查询是通过这样的过程隐式执行的。数据集时常会非常大；因此，应通过计算预定义的数据立方体来加快

algzjh·2020-08-10 15:53

2020牛客暑期多校训练营Groundhog and 2-Power Representation(高精度，递归)

Groundhogand2-PowerRepresentation题目描述样例input:2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0)output:1315题目大意给定一个计算式，定义2(a)=2a2(a)=2^a2(a)=2a。计算结果。分析分析数据范围，赤裸裸的高精度。但是题目又更恶心了一点，它把幂换成了括号，因此需要括号匹配之后递归求解。我要

Zc_Ethan·2020-08-10 13:44

A-Groundhog and 2-Power Representation（2020牛客暑期多校训练营（第九场））

A-Groundhogand2-PowerRepresentation（2020牛客暑期多校训练营（第九场））输入描述:Givenastring,indicatingthepowerrepresentation.输出描述:Outputtheoriginalnumber.输入2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0)输出1315题意就是算这个输入公

看身后·2020-08-10 13:33

2020暑期牛客多校训练营第九场（A）Groundhog and 2-Power Representation（高精度）

Groundhogand2-PowerRepresentation原题请看这里题目描述：土拨鼠参加了数学课。在这堂课上，他的数学老师说：任何正整数都可以用2{2}2的幂表示。例如：137=27+23+20137=2^7+2^3+2^0137=27+23+20。幂用括号表示。即，a(b){a(b)}a(b)代表ab{a^b}ab。因此，137{137}137可以表示为137=2(7)+2(3)+2(

2018summerljy·2020-08-10 13:53

（4）Neural Networks: Representation

MachineLearning系列，转载自http://blog.csdn.net/xuexiang0704/article/details/8934300以下内容源自coursera上的machinelearning，同时参考了Rachel-Zhang的博客(http://blog.csdn.net/abcjennifer)在讲完了logisitcregression和linearregress

Miibotree·2020-08-09 20:57

CenterMask: Single Shot Instance Segmentation with Point Representation

论文：CenterMask:SingleShotInstanceSegmentationwithPointRepresentation目录0.简介1.CenterMask结构CenterNet：ObjectsasPointsCenterMask2.LocalShapePrediction3.GlobalSaliencyGeneration4.MaskAssembly5.LossFuction0.简

长颈鹿大侠·2020-08-09 20:00

2020牛客暑期多校训练营（第九场）A.Groundhog and 2-Power Representation

2020牛客暑期多校训练营（第九场）A.Groundhogand2-PowerRepresentation题目链接题目描述Groundhogtookamathclass.Inthisclass,hismathteachersaid:Anypositiveintegercanberepresentedbythepowerof222.Forexample:137=27+23+20137=2^7+2^3

旺崽·2020-08-09 11:43

《Same Representation,Different Attentions:Shareable Sentence Representation》阅读笔记

之后会不定期分享论文笔记。摘要不同的任务句子表示不同，而且句子表示受限于不多的训练数据。论文提出一个橘子表示的模型可以用于多种任务。所有任务分享相同的句子表示，每个任务可以从共享的句子表示中利用attention机制抽取任务特定的信息。每个任务注意力机制的问题向量可以是静态的参数也可以是动态的。论文在16个不同的文本分类任务中做实验，并取得了很好的效果。背景词向量在多个任务中已经有成熟的表示，比如

Herumw·2020-08-09 06:37

机器学习：sklearn数据集与机器学习组成

其实机器学习可以表示为：Learning=Representation+Evalution+Optimization。我们就可以将这样的表示和李航老师的说法对应起来。

幸福清风·2020-08-09 03:38

机器学习入门（6）——神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

非线性假设（Non-linearHypotheses）无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。普通的逻辑回归模型，不能有效地处理巨多的特征，这时候我们需要神经网络。神经元与大脑（NeuronsandtheBrain）如果你能把几乎任何传感器接入到大脑中，大脑的学习算法就能找出学习数据的方法，并处理这些数据。从某种意义上来说，如果我们能找出大脑的学习算法，然

StriveQueen·2020-08-08 21:38

牛客网Groundhog and 2-Power Representation

链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5674/A来源：牛客网题目描述输入计算式，求解。其中2(x)表示2的x次方，式中每一项都对应着答案在二进制表示下的数位为1的位。比如说：1315=210+28+25+2+1=2(2(2+2(0))+2)+2(2(2+2(0)))+2(2(2)+2(0))+2+2(0).输入描述:Givenastring,indicat

mdID（WWWZZZQQQ）·2020-08-08 19:00

DSP数的表示：定点数乘法

本文翻译自https://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/multiplication-examples-using-the-fixed-point-representation

苗小熊·2020-08-08 18:11

DSP数的表示：定点小数Q 格式表示和加法

格式举例符号扩展Q格式加法使用保护位（guardbit）防止溢出总结本文翻译自https://www.allaboutcircuits.com/technical-articles/fixed-point-representation-the-q-format-and-ad

苗小熊·2020-08-08 18:40

Representation Flow for Action Recognition —— 翻译

RepresentationFlowforActionRecognition——翻译Abstract摘要1Introduction简介2RelatedWorks相关工作3Approach方法3.1ReviewofOpticalFlowMethods回顾光流方法3.2RepresentationFlowLayer特征流层RepresentationFlowwithinaCNNCNN中的特征流Comp

闲余_梦想·2020-08-08 00:07

百度飞桨顶会论文复现（5）：视频分类论文之《Representation Flow for Action Recognition》篇

这次老师在课上总共领读了4篇分类论文，我这里分享其中的一篇论文，是关于使用神经网络对光流进行学习。课程地址是：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340。论文地址是：https://arxiv.org/abs/1810.01455。Github地址是：https://github.com/piergiaj/repres

10点43·2020-08-07 23:43

RESTful风格的springMVC

一、概念了解REST得知道5个名字：1、资源Resource资源就是服务器上获取到的东西都可以说是资源，一条用户记录，一个用户的密码，一张图片等等都是2、资源的表述Representation就是资源的格式

wangyong2018·2020-08-07 22:47

持续学习——Continual Unsupervised Representation Learning——NeurIPS2019

AbstractUnsupervisedcontinuallearning(learningrepresentationswithoutanyknowledgeabouttaskidentity)Introduction挖坑写法，however,mostofthesetechniqueshavefocusedonasequenceoftasksinwhichboththeidentityofthe

leiitbe23·2020-08-06 12:47

文本匹配开山之作-DSSM论文笔记及源码阅读（类似于sampled softmax训练方式思考）

源码阅读训练数据中输入有负样本的情况输入数据合并正负样本与计算余弦相似度softmax操作与计算交叉熵损失使用一个batch中其他Doc构造负样本输入数据构造负样本并计算余弦相似度softmax操作与计算交叉熵损失总结前言基于表征(Representation

XiangJiaoJun_·2020-08-06 12:40

基于表征(Representation)形式的文本匹配、信息检索、向量召回的方法总结（用于召回、或者粗排）

文章目录总结文本匹配的两种做法Representation-Based类模型Interaction-Based模型Representation-Based改进方法从信息交互方面思考BERT类模型Pre-train

XiangJiaoJun_·2020-08-06 12:40

Could not find acceptable representation解决办法

https://blog.csdn.net/helloman0908/article/details/84654341Couldnotfindacceptablerepresentation时间2014-07-1002:00:55ITeye-博客原文http://jackface.iteye.com/blog/2090185Spring4.0.x通过@ResponseBody标签返回JSON数据的

那年白马啸西风·2020-08-05 16:27

【论文笔记】VLAD特征：Aggregating local descriptors into a compact image representation

摘要大尺度的图像搜算需要考虑三个约束：精确性，效率，存储使用。我们首先提出一个简单但有效的方式，去将局部图像描述子聚合成一个有限维的向量，可视为一个简化的Fisherkernel表示。然后，我们联合优化降维和索引算法，尽可能的保留向量比较的质量。我们的结果展示：我们的方法在一个用20byte表示的图像上，与BOF(词袋向量特征)有相当的精确性，但是我们在搜索效率上有着巨大的提升。1.导言-词袋模型

十月岑·2020-08-05 11:52

开发java web报错：The origin server did not find a current representation for the target resource or is n

本人环境：win10eclipse+tomcat8+jdk1.8解决方案：第一步：查看tomcat服务器。双击窗口中服务器，看到serverlocations选项为灰色，不可选，且为第一个：第二步：删除服务器里面的项目，重启服务器。发现第二个可选。重新build后，访问还是不能访问，报同样的错误，但是localhost:8080已经可以访问了。不报错了。第三步：检查jsp文件。确认jsp文件是否是

sd63528912·2020-08-05 02:15

【SSH】The origin server did not find a current representation for the target resource

背景新建项目—引入jar包—编写相应代码，按视频步骤走，结果总是出不来界面：尝试（1）把tomcat放到无中文的路径中，失败。（2）仔细查对配置文件，失败。（3）建立一个新项目，做一步运行一次页面。发现是jar包的问题。一将jar包们放入bin目录下，就报上面的错误，所以小编索性就先不加jar包了，先往下敲代码。解决在接下来的写代码中，我无意中发现了一个大秘密！咦？哪来的jar包？后来经过我小脑瓜

玫瑰与鹿°·2020-08-05 02:26

The origin server did not find a current representation for the target resource 报错404 @ResponseBody

报错404查过前端提交参数，格式，代码，字符没发现什么问题后用postman提交后发现还是404，猜测应该是后端的问题，但是后端返回数据又是正常的，控制台有输出返回的结果集，就算debug也能看到数据，那问题就应该在前端和后端中间出的差错喽！所以。。。前端是AJAX提交看看@ResponseBody的作用，我这里不使用model或request(百度后)1、@ResponseBod是作用在方法上的

白猫黑猫·2020-08-05 01:42

JavaWeb【404，The origin server did not find a current representation for the target resource······】

JavaWeb【status：404，Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresourceorisnotwillingtodisclosethatoneexists.】本人是新手小白，在刚开始学JavaWeb开发的时候遇到了这个问题。所以随手写了博客记录下来。一般来说出现404的情况有很多，但我自己所遇到的有两种：4

规则固态长方体物质空间移动工程师·2020-08-05 01:29

Tomcat报错：The origin server did not find a current representation for the target resource

关于Tomcat报错：Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresourceorisnotwillingtodisclosethatoneexists.的问题。这个错就是Tomcat没有找到你的项目，在新建服务的时候需要修改Tomcat的安装路径和部署路径，默认如下；我们要修改成自己本地的安装路径和Tomcat默认的执

MeggieLi·2020-08-05 01:19

关于Tomcat启动成功后index.jsp无法正常显示的问题（The origin server did not find a current representation ）

首先我遇到的是这样的错误：Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresourceorisnotwillingtodisclosethatoneexists.百度翻译给的中文结果是这个意思：OrthServer没有找到目标资源的当前表示，或者不愿意透露目标资源。就是找不到index.jsp的意思呗，在网上查了很多教程，有

小Gd·2020-08-05 01:48

IDEA Web出现The origin server did not find a current representation....问题的解决方法

初学JavaWeb时，浏览器打开项目时出现了Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresourceorisnotwillingtodisclosethatoneexists.的错误，我相信这个错误遇到的人还是挺多的，因为我就是因为这个搞了半天，在网上找了很多的解决方法都不行，后来突发奇想会不会是url链接的问题。我的j

Coinis·2020-08-05 01:32

HTTP status 404 -The origin server did not find a current representation for the target resource

Tomcat在eclipse一运行时在eclipse就会弹出如图所示的消息：HTTPStatus404–NotFoundTheoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresource网上有很多错误的原因，我这个比较特殊，网上没有看到我这种错误原因和解决办法，所以今天给大家分享一下，希望有用。错误原因：我也不知道….错误情况：H

__Forever__·2020-08-04 23:45

ArcGIS制图表达Representation实战篇2-河流渐变与符号旋转

ArcGIS制图表达Representation实战篇2-河流渐变与符号旋转by李远祥上一章节主要是从实战中使用规则和几何效果，如何分解制图规则。

李远祥·2020-08-04 15:47

稀疏表示（sparse representation）和字典学习（一）

近十几年来，稀疏（sparsity）已经成为信号处理及其应用领域中处于第一位的概念之一。近来，研究人员又致力于过完备（overcomplete）信号表示的研究。这种表示不同于许多传统的表示。因为它能提供一个广阔范围的生成元素（atoms）。而冗余（redundant）信号表示的魅力正在于其能经济地（紧致）的表示一大类信号。对稀疏性的兴趣源自于新的抽样理论-压缩传感（compressedsensin

青莲太初·2020-08-04 10:36

PHP5和7中的zval全介绍，内存管理，类型，引用计数（2）

转自：http://0x1.im/blog/php/Internal-value-representation-in-PHP-7-part-2.html本文第一部分和第二均翻译自NikitaPopov(

uxff·2020-08-04 08:13

PHP5和7中的zval全介绍，内存管理，类型，引用计数（1）

转自：http://0x1.im/blog/php/Internal-value-representation-in-PHP-7-part-1.html本文第一部分和第二均翻译自NikitaPopov(

uxff·2020-08-04 08:12

A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels论文笔记

Abstract当input到CNN的培训数据来自互联网，他们的标签通常是模棱两可和不准确的。本文介绍一个轻的CNN框架，能在具有大量噪声标签的大规模面部数据中学习到紧凑的嵌入。CNN的每个积层都有maxout进入，输出结果会得到一个最大特征图（MFM），MFM通过竞争关系抑制神经元，能分离噪声信号和信息，信号也起着特征选择的作用。一个由五个卷积层和四个网络组成的网络在网络（NIN）层中实现减少c

橘子he风车·2020-08-04 06:34

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