W1 第17页

关于哈夫曼树构造的结果探讨

我们首先看哈夫曼树的构造方法描述(1)、根据n个给定的权值{w1,w2,…,wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,…,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点，其左右子树均空。

weixin_42232589·2020-09-10 20:53

复习：哈夫曼树

WPL）哈夫曼树：具有最小带权路径长度的二叉树被称为哈夫曼树，或者最优二叉树构造哈夫曼树策略：要使WPL值最小，须使权值越大的叶子节点越靠近根节点，而权值越小的叶子节点越远离根节点（1）给定的n个权值{W1

魂小猫·2020-09-10 20:46

Matlab绘图添加直角坐标轴

.^2-30;plot(x,y,'k','linewidth',2)axisoffset(gcf,'Position',[100100360420]);w1=min(y);w2=max(y);%%绘制坐标轴

weixin_30266829·2020-09-10 18:09

四元数与矩阵

加法：p+q=(w1+w2)+(x1+x2)*i+(y1+y2)*j+(z1+z2)*k乘法：p*q=（w1+(x1*i+y1*j+z1*k))*(w2+(x2*i+y2*j+z2*k))=w1*w2

读不懂的下卷·2020-09-10 17:51

哈夫曼树的构建

n个权值分别设为w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：(1)将w1、w2、…，wn看成是有n棵树的森林(每棵树

SmartZZD·2020-09-10 17:54

使用python搭建一个简易的神经网络

=100input_data=1000output_data=10x=torch.randn(batch_n,input_data)y=torch.randn(batch_n,output_data)w1

ch_musk·2020-09-10 17:56

动态规划-01背包问题

【题目名称】0/1背包一个旅行者有一个最多能装m公斤物品的背包，现在有n件物品，它们的重量分别是w1,w2,…,wn，它们的价值分别为c1,c2,…,cn。

Slayer_Zhao·2020-09-10 16:16

二维背包（java实现）

现有一个容量为W1和W2（分别对应物品两种代价）的背包，问如何选取物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大。第i个物品可以放一次。

hypocrisies·2020-09-10 16:21

动态规划算法解决二维背包问题

http://www.360doc.com/content/13/1209/19/14357424_335780208.shtml一个旅行者有一个最多装j公斤，容积k的背包，现在有n种物品，每件的重量分别是w1

虚心学习进步·2020-09-10 16:25

多重背包（动态规划）

从中任选若干件放在容量为W的背包里，每种物品的体积为W1，W2......Wn（Wi为整数），与之相对应的价值为P1,P2......Pn（Pi为整数）。求背包能够容纳的最大价值。

linyuxilu·2020-09-10 14:34

动态规划-二维背包（1）

设定承重和容积为w1[n]和w2[n]，价值v[n]。表因为是

imbamizhou·2020-09-10 14:28

如何创建哈夫曼树

1）根据n个权值（w1，w2，w3，w4......wn）构成n棵二叉树的森林F=｛T1，T2，T3.....Tn｝，其中每棵二叉树只有一个权值为wi的根节点，其左右子树都为空2）在森林F中选择两棵根节点的权值最小的二叉树

Codefans_Fan·2020-09-10 13:59

CS231n 8. Deep Learning Software 笔记 tensorflow数据类型

tf.float32,shape=(N,D))assign幅值函数改变参数值后依然保存new_w1=w1.assign(w1-learning_rate*grad_w1)#后面没出现new_w1，但是w1

ferb2015·2020-09-10 13:53

TensorFlow 实战（三）—— 实现常见公式

tf.reduce_mean（求向量的均值）等价于1N∑i=1Nxi1.对权值矩阵进行l2正则defvariable_with_weight_loss(shape,stddev,w1):var=tf.Variable

weixin_30878501·2020-09-10 10:29

动态规划和贪心算法问题（应用篇）

10-1背包问题（腾讯2014年笔试）“背包题目”的基本描述是：有一个背包，能盛放的物品总重量为S,设有N件物品，其重量分别为w1，w2，…，wn，希望从N件物品中选择若干物品，所选物品的重量之和恰能放进该背包

血江南·2020-09-10 10:48

深度神经网络DNN（一）——感知机

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2

__EasonWang__·2020-09-10 00:05

语音识别之语言模型，声学模型

设W是由w1,w2,...,wn组成的，则P（W）可以拆成(由条件概率公式和乘法公式)：P(W)=P(w1)P(w2/w1)P(w3/w1,w2)...P(wn/w1,w2,..wn-1),

才大难为用·2020-09-05 13:56

Tensorflow学习笔记（五）深度前馈神经网络

一、神经元与全连接w代表神经元的参数，为权重；w右上角的（a）a为数字代表第几层（从第几层开始），右下角a，b…代表路径，如w1，2代表第一个输入单元至下一层的第二个单元。

柠檬巧克力、·2020-08-26 23:26

python中的装饰器

print("----内部函数-----")func()returninnerdeff1():print("----f1----")deff2():print("----f2----")innerFunc=w1

SeventhBlue·2020-08-26 23:18

背包问题——“完全背包”详解及实现（包含背包具体物品的求解）

-----EditbyZhuSenlinHDU完全背包是在N种物品中选取若干件（同一种物品可多次选取）放在空间为V的背包里，每种物品的体积为C1，C2，…，Cn，与之相对应的价值为W1,W2，…，Wn.

wumuzi·2020-08-26 15:51

Otsu's method大津法/最大类间方差(Otsu)

大津法/最大类间方差(Otsu)作者：intrepid大津法由大津(otsu)于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1

wen417557721·2020-08-26 15:27

luogu P2053 [SCOI2007]修车（费用流提前计算）

即将第i位车主的车由第j位维修人员倒数第k个维修所花的时间（费用）当作k×tik×t_ik×ti,jjj（对于一个修车工先后用W1−WnW_1-W_nW1−Wn的几个人，花费的总时间是Wn∗1+Wn−1

繁凡さん·2020-08-26 15:14

51NOD 1449——砝码称重（贪心算法）

题目如下：现在有好多种砝码，他们的重量是w0,w1,w2,...每种各一个。问用这些砝码能不能表示一个重量为m的东西。样例解释：可以将重物和3放到一个托盘中，9和1放到另外一个托盘中。

say_c_box·2020-08-26 14:57

图像分割：1.基于阈值的图像分割方法(ostu法）

原理简介：对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为w0，均值为u0，背景点占图像比例为w1，均值为u1。则整个图像的均值为u=w0*u0+w1*u1。

艾伦maki_jo·2020-08-26 13:59

软件纵横谈笔记(3)硬件断点与单步

DR3)当中的一个,然后DR7(对设置的硬件断点进行描述)设置一些标志位,比如我们要监视的这个地址是对它写的时候停下来,还是读写的时候都停下来;监视的长度是多少,R/W0,Len0是对断点0的设置,R/W1

bluewind1230·2020-08-26 13:30

施密特正交化（Gram–Schmidt process）

先来看下k=2时的情况，此时，v1=w1。因为我们想得到一个与v1相垂直的向量v2，于是可以让w2向v1的方向上做投影。即，如下图所示。此时，。当k=3时，v1和v2的找法

白马负金羁·2020-08-26 12:36

【動態規劃】物品裝箱問題

设有n种物品，记作A1、A2、…、An，对应于每个Ai（1intf[10010],w1[110],v1[110],w2[110],v2[110],n,m;intmax(inta,intb){returna

Whjpji·2020-08-26 09:51

01背包空间优化

参考http://www.2cto.com/kf/201301/184347.html条件1每件物品的体积为w1,w2……wn2相对应的价值为v1,v2.

穷人黄六·2020-08-26 07:31

Structured SVM

Howtosolvethe“argmax”problemGiventrainingdata,howtofindF(x,y)1.问题1F(x,y)=w1∗ϕ1(x,y)+w2∗ϕ2(x,y)+⋯F(x,y

weixin_43654661·2020-08-25 17:54

20180228[W1]

1，从本篇文章中我学到的最重要的概念不管你是谁，你都可以接受并且给予陌生人的关爱2，我在本片文章中学到的怦然心动的单词quaint诱人的charm魔力，魅力，吸引力well-mannered有礼貌的，彬彬有礼的，行为端正的3，在本片文章中我最喜欢的一句话Nomatterwhoyouare,youcanstilldependonthekindessofstrangers.4，我在学习今天材料中遇到的

赵慧1号·2020-08-25 14:41

元素级&向量级显式&隐式

bit-wiseVSvector-wise假设隐向量的维度为3维，如果两个特征(对应的向量分别为(a1,b1,c1)和(a2,b2,c2)的话）在进行交互时，交互的形式类似于f(w1*a1*a2,w2*

小亚呀·2020-08-25 11:57

python高级-装饰器

一个装饰器的情况：@w1@w1，装饰的函数是w1,将f1作为参数返回，f1=funcreturn返回inner，所以fi=innerf1()其实调用的是inner，然后func()，其实调用的是f1所以输出结果是

Rose_Lan·2020-08-25 09:49

深度学习入门笔记（一）

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重(w是weight的首字母)。图中的圆圈称作神经元或者节点。输入信号呗送往神经元时，会被分别乘以固定的权重(w1x1,w2x2)。

cookie·2020-08-25 09:23

Hackerrank Subsequence Weighting（单调set 数状数组）

Asubsequenceofasequenceisasequencewhichisobtainedbydeletingzeroormoreelementsfromthesequence.YouaregivenasequenceAinwhicheveryelementisapairofintegersi.eA=[(a1,w1

Low丶Coder·2020-08-25 04:11

iOS开发TableView等控件翻转

转换前P1（X1,Y1,W1,H1）;转换后P2（X2,Y2,W2,H2）;已知：H1=W2,W1=H2;锚点是中心点，所以可以得到以下公式X2+W2/2=X1+W1/2;Y2+H2/2=Y1+H1/2

知之未道·2020-08-25 02:16

哈弗曼树及其构造

树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，

maowenge·2020-08-25 00:56

python 等比例缩放图片自写

若是宽=imgHeight:#正常截取图像w1=(zoomWidth-512)//2#图像坐标为

JC Zhao·2020-08-24 23:03

20180301【W1】复盘日志

1、从文章中学到的人在陌生的环境中生活，陌生人和你并不相识，但我们都在这个环境里生活，我们之间善意的相处和帮助才能更好被这个社会温柔相待。2、怦然心动的单词runcontraryto违背riskvt.使遭受危险；冒失去…之险；冒…危险flagdown挥手［打信号］使（车辆或驾驶者）停下3、最喜欢的句子Indeed,nomatterwhoyouare,youcanstilldependontheki

追随我心777·2020-08-24 23:20

打造消费者信得过的宠物服务企业和产品

标准认证和维权双赢系列公益活动震撼发布2020年8月19日上午，适逢第二十三届亚洲宠物展盛大开幕之际，标准认证和维权双赢系列公益活动发布会在上海新国际博览中心W1馆舞台区隆重举办。

唐天下文化·2020-08-24 18:15

20180301【W1】

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念Thereisalwaysthekindnessofstrangersintheworld.世界上总存在着陌生人的善意2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词strandedadj.处于困境的solelyadv.唯一地，仅仅conquervt.克服，制服，驾驭3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话Ifound,however,that

北极彡·2020-08-24 18:34

数三五组20180301［W1］复盘日志汇总

学号姓名链接2017101332陈美月陈美月2017101310涂涛涂涛2017101320杨婷婷杨婷婷2017101315李依纯李依纯2017101329赵慧赵慧2017101344郭媛郭媛2017101318康格格康格格2017101309田志宏田志宏

332三七就是二十一·2020-08-24 18:31

PLS系列003 单因变量线性PLS

在此，我们将但因变量进行简化计算推导过程：①样本数据XXX与YYY标准化预处理②记t1{{t}_{1}}t1是XXX的第1个成分有t1=Xw1{{t}_{1}}=X{{w}_{1}}t1=Xw1，其中w1

zhulinniao·2020-08-24 05:39

【shell案例】判断主机是否在线

然后用ping命令来判断这个ip是否可以ping的通，在平的时候需要-c1和-w1最后根据判断结果输出信息shell源码方法一：#!/bin/bash

辛舒展·2020-08-24 04:10

节操君？

newwoman();manm1=newman();manm2=newman();w1.inHeart(m1);//狗血三角if(m1.inHeart(w2)){//百合盛放if(w2.inHeart(w1

墨bai2333·2020-08-24 04:46

隐性马尔科夫链

一个事件序列发生的概率可以用下面的概率论里面的乘法公式展开P(w1,w2,…wn)=P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1w2)…P(wn|w1w2…wn-1)乘法公式的证明非常有意思，它本身就是一个递推的过程

chain33·2020-08-24 03:11

BP神经网络及其Python实现

importnumpyasnpdefSigmoid(v):y=1/(1+np.exp(-v))returnydefTrainWByBP(W1,W2,X,D):alpha=0.9[M,N]=np.shape

小游园·2020-08-24 02:00

了解感知机

使用感知机实现与非门#与门defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return1#AND(0,0)#稍加改变使用偏置偏置是决定什么时候可以激活

九三四五·2020-08-24 02:45

linux shell example

这个是用来读取DHT22传感器温度的Linux脚本...sudomodprobew1-gpiosudomodprobew1-thermchmod666/sys/bus/w1/devices/(thesenserid

lichundilove·2020-08-24 00:08

eNSP练习telnet

图:AR3260(G0/0/0)-------AR3260(G0/0/0)例:[Huawei]sysnamew1[w1]intg0/0/0[w1-GigabitEthernet0/0/0]ipadd192.168.1.1255.255.255.0

weixin_33971130·2020-08-23 20:26

动态规划实例（七）：01背包问题最大价值

在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2……Wn，与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。注意：在本题中，所有的体积值均为整数。

Pd-pony·2020-08-23 19:19

推荐频道

W1