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动态规划之背包九讲之一 — 01背包

如下：一个小偷有一个最大容纳M千克的背包，现在商店里有N件物品，每件物品的的重量分别是w1，w2，…wn，每件物品的价值为v1，v2，…，vn。求小偷能偷走的最大价值。
CHarming_lyqqq·2020-07-29 20:54

20180301【W1】复盘日志

1、从文章中学到的人的善良并未被复杂的社会磨灭，当遇到需要我们帮助的人，我们不应在袖手旁观。因为当我们需要帮助时，陌生人也会伸手帮助。2、怦然心动的单词robvt.［常于of连用］抢劫，抢夺capacityn.能力，能量flagdown挥手［打信号］使（车辆或驾驶者）停下3、最喜欢的句子butthekindestactofallwaswhentheymerelythemselves.但是最友善的举
雾浓浓hx·2020-07-29 19:38

水桶问题

有一个大水桶，能盛放的水总容积为V，设有N个小桶的水，其容积分别为w1，w2，...，wn，希望从N个小桶中选择若干桶水倒入大桶中，所选水的体积之和刚好能盛满大桶，即水的体积之和等于V。
明年十八岁·2020-07-29 12:44

Keras【Deep Learning With Python】实现多元线性回归

文章目录1example2keras实现1exampleY=w1*x1+w2*x2+b2keras实现importpandasaspdimportkerasfromkerasimportlayersdata
Li xiang007·2020-07-29 12:00

图像阈值分割：大津法（Otsu）

大津法（OTSU法）是由大津于1979年提出的，对图像I，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，平均灰度为u1。
Coder1012·2020-07-29 11:02

HMM算法在语音识别中的应用——算法学习

Treatacoustic(听觉的)inputOassequenceofindividualobservationsO=o1,o2,...,ot结果DefinesentenceasasequenceofwordsW=w1
yzbx·2020-07-29 11:13

Fiddler在selenium调试中的应用

self,driver,keyword):#单个关键词搜索验证，通过遍历搜索结果每一行的第一列是否包含搜索关键词results=driver.find_elements_by_css_selector('#w1
hslzyd·2020-07-29 07:26

数据结构——哈夫曼树、哈夫曼编码

构造哈夫曼树的过程1.根据指定的n个权值{w1,w2…wn}，构造n棵只有根节点的二叉树，这n棵二叉树构造一个森林F。
夜斗丶·2020-07-29 05:12

shell的if结构case结构

.$1>/dev/null这里因为linux的ping机制无限所以添加-c2来限制次数-i0.2ping间隔0.2秒-W1响应时间超过1秒认为do
屈冠文·2020-07-29 05:33

数据结构 —— 哈夫曼（huffman）树和哈夫曼编码及压缩

kubixuesheng/p/4397798.html2https://www.cnblogs.com/liguangsunls/p/7207265.html哈夫曼树的构造(哈夫曼算法)1.根据给定的n个权值{w1
xuws·2020-07-29 05:11

动手学深度学习（二）：循环神经网络

假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,…,wT，那么在离散的时间序列中，wt（1≤t≤T）可看作在时间步（timestep）t的输出或标签。
Smilhe_·2020-07-28 22:10

动手学深度学习（一）：回归和多层感知机

需要建立基于输入x1和x2来计算输出y的表达式：y’=x1w1+x2w2+b（w1和w2是权重，b是偏差）接下来需要寻找合
Smilhe_·2020-07-28 22:09

Huffman树的构造及编码与译码的实现

树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,..
weixin_30883777·2020-07-28 17:09

朴素贝叶斯法实现 --基于贝叶斯估计（垃圾邮件分类）

实现朴素贝叶斯的两个缺点1.在利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算p(w0|1)*p(w1|1)*p(w2|1)。
troysps·2020-07-28 12:45

WDK/DDK中掉 error C2220: warning treated as error - no ‘object’ file generated

(COMPILER_WX_SWITCH)改为MSC_WARNING_LEVEL=$(MSC_WARNING_LEVEL)$(COMPILER_WX_SWITCH)MSC_WARNING_LEVEL=/W1
tonxi·2020-07-28 12:57

信号的傅里叶级数、傅里叶变换、频谱、功率谱、能量

傅里叶变换与傅里叶级数傅里叶级数对于满足狄利克雷条件的周期信号可以进行傅里叶展开，对于周期函数f(t)，其周期为T1，角频率为w1=2π/T1,f1=1/T1，其傅里叶级数展开为：上式的右端就是所谓的傅里叶级数
非典型废言·2020-07-28 11:44

Python3.X之——卷积计算

pyimportnumpyasnpfromscipyimportsignal#主函数if__name__=='__main__':I=np.array([[1,2],[3,4]],np.float32)#输入矩阵H1,W1
衣带渐宽人憔悴·2020-07-28 07:19

【深度学习笔记】优化算法（ Optimization Algorithm）

其中深度学习不太可能陷入局部最优，因为loss函数通常涉及多个维度(w1,w2...)二、常见的优化算法1、基本算法小批量梯度下降即各种变体批量梯度下降（Ba
云若祯初·2020-07-28 03:04

机器学习之OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码及实战

首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1
a flying bird·2020-07-28 03:32

20180301【W1】复盘日志

1、从文章中学到的生而为人善良是可以选择的选择善良在他人需要帮助的时候予人玫瑰不带着恶意揣测他人种下善果总会在未来的某一天带给你惊喜。2、怦然心动的单词motton.座右铭格言strandedadj.处于困境的尤指孤立无援capacityn.能力才能力量3、最喜欢的句子butthekindestactofallwaswhentheymerelythemselves.但是最友善的举动是，他们是那样的
小辫子_·2020-07-28 01:43

数据挖掘OneHotEncoder独热编码和LabelEncoder标签编码

拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1*x1+w2*x2，因为x1的取值太大了
CC丶Z·2020-07-27 20:39

简单有限元分析python实现——二维1单元4节点刚度矩阵求解然后得到4个节点的位移和力

2020数值分析作业，已成功实现功能，可直接复制代码就能实现1、先给出大概的理论推导过程这里取高斯点坐标为Ɛ=-Ƞ=1/，权重为W1=W2=12、边界条件和解题思路如下3、源代码双手奉上frommathimport
力学猿·2020-07-27 18:51

机器学习（二）——预测房价第一篇

1.线性回归这是一个很简单很简单的一个模型，就是一个线性方程，其有斜率ｗ１以及截距ｗ0。当然我们也可以拟合多条这样的线，但是我们会选择那条线作为我们最终拟合的线呢？
QuinnChuh·2020-07-27 17:54

【2018寒假集训 Day1】【位运算】桐桐的运输方案

桐桐的运输方案（transp）【问题描述】桐桐有N件货物需要运送到目的地，它们的重量和价值分别记为：重量：W1，W2，…，Wn；价值：V1，V2，…，Vn；已知某辆货车的最大载货量为X，并且当天只能运送一趟货物
苟岂·2020-07-27 16:46

神经网络—单层感知器

单层感知器1.人体神经网络2.由人体神经网络构建人工神经网络输入节点：x1，x2，x3输出节点：y权向量：w1，w2，w3偏置因子：b激活函数:去掉偏置因子b=x0w0，将图转换为3.单层感知器学习规则逐步更新权值
Climb_Ma·2020-07-27 15:15

神经网络基础学习笔记（一）感应机（人工神经元）

2.6小结第二章：感应机（人工神经元）感知机作为神经网络起源的算法二.感知机概念：感知机其实就是流与不流的问题，流就是1不流就是0、0对应“不传递信号”，1对应“传递信号”x1，x2是输入，y是输出，w1
忆_恒心·2020-07-27 12:39

浅谈methodology 13 W1

参考书目为《practicalEnglishlanguageteaching》因本书没有译本，所以只能啃原版看，今年之所以开始看这类书目，是想给自己今年重返社会定个位…Methodology从属于curriculum,令俩部分分别是syllabusdesign和evaluation，三部分各司其职，相辅相成，具体每部分如下图所示图片发自App由此可见，methodology就是课堂之上的techn
刘佳玲pp·2020-07-27 12:30

BFS和DFS的实现

广度优先搜索BFS基本思想：首先访问起始顶点v，接着由v出发，依次访问v的各个未访问过的邻接顶点w1,w2,…,wi，然后再依次访问w1,w2,…,wi的所有未被访问过的邻接顶点；再从这些访问过的顶点出发
是个努力精啊！·2020-07-16 06:29

Breadth-First Search ------ 广度优先搜索算法（BFS）

1.广度优先搜索的思想：①访问顶点vi；②访问vi的所有未被访问的邻接点w1,w2,…wk；③依次从这些邻接点（在步骤②中访问的顶点）出发，访问它们的所有未被访问的邻接点;依此类推，直到图中所有访问过的点的邻接点都被访问
qq_36098284·2020-07-16 06:23

概率统计与机器学习：极大后验概率以及正则化项

条件：（1）实验所有的可能结果是有限的；（2）每一种出现的结果的概率是等可能的举例：假设有一个根据身高H和衣服颜色饱和度S两个参数的模型来估计一个人是男的还是女的性别识别系统模型：y=w1∗H+w2∗S
Kelisita·2020-07-16 06:14

笔记：ML-LHY-1 Regression Gradient Descent

{n=1}^{N}\left(\hat{y}_{n}-\left(b+w\cdotx_{n}\right)\right)^{2}L(w,b)=n=1∑N(y^n−(b+w⋅xn))2更一般的有(W=(w1
zzig·2020-07-16 05:22

感知器与梯度下降（二）

从上一篇中，我们得到了误差函数的表达式：误差函数是关于权重W的函数，画一个三维的图如下，误差函数是关于权重W1和W2的函数，在某一点上误差E的梯度是对w1和w2的偏导数的矢量和的反方向（相反数），如下图右侧所示
呵呵镜·2020-07-16 02:22

Tensorflow笔记Graph

blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78646401还不错模型接口设置保存过程importtensorflowastfw1=tf.Variable(20.0,name="w1
劲草浅躬行·2020-07-16 01:32

图--广度优先遍历

在G中任选一顶点v为源点，则广度优先遍历可以定义为：首先访问出发点v，接着依次访问v的所有邻接点w1，w2，…，wt，然后再依次访问与wl，w2，…，wt邻接的所有未曾访问过的顶点。
heavenboya·2020-07-15 23:28

Breadth-first Search(广度优先搜索)专题1

基本思想是：首先访问顶点v，然后由v出发，依次访问v的各个未被访问过的顶点w1,w2,w3…wn。然后再访问wi(wi是w1,w2,w3…wn中的一个)未被访问过的邻接点。
makeadate·2020-07-15 23:19

Codeforces Round #541 (Div. 2) 题解

#541(Div.2)题目链接：https://codeforces.com/contest/1131A.SeaBattle题意：给出两个矩形的宽和高，满足第一个矩形的左上顶点为(0,0)，右下顶点为(w1
dft539533·2020-07-15 22:20

W1复盘日志

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念不管你是谁，你都可以得到陌生人的帮助，这个世界还是有爱的2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词flagdown使(车辆或驾驶者)停下gamblen.冒险，担风险的事capacityn.能力，才能，力量3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话ItoldthemhowproudIwastoliveinacountrywherepeople
246任晶璐·2020-07-15 21:45

01背包动态规划两种解决方案的比较

009年5月18日15:1401背包问题描述：一个旅行者有一个最多能用M公斤的背包，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P1,P2,...,Pn.若每种物品只有一件求旅行者能获得最大总价值
瓶盒·2020-07-15 21:28

一文带你AC十道题【滑动窗口】

发送方和接收方分别有一个窗口大小w1和w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。我们
fe_lucifer·2020-07-15 20:06

arm64汇编篇-常用指令篇

CMPw0,w1CMP（compare）的意思是比较的意思相当于将w0减去w1但是不会改变两个寄存器的值即两个寄存器不会变化，但是其结果会影响cpsr状态寄存器的标记值（nzcv）。
Clement_Gu·2020-07-15 20:51

神经网络之：感知器

1.感知器工作机制：上图中有x1，x2和x3输入，一般情况下我们可以引入权重w1,w2和w3来表示输入对输出的重要性，这时可以计算w1*x1+w2*x2+w3*x3，即分配权重后的总和∑jwjxj。
aikunjiao3421·2020-07-15 20:59

Machine Learning Algorithm 人工神经网络

w1和w2代表自变量上的权值。a的计算如下：可以看到，括号里的计
Day_and_Night_2017·2020-07-15 17:48

01背包问题

题目描述：有n个物品，每个物品有两个属性：一个是体积wiw_iwi,一个是价值v1v_1v1，可以表示为：(w1,v1),(w1,v1),…,(w1,vn){(w_1,v_1),(w_1,v_1),…,
菜小白—NLP·2020-07-15 16:48

神经网络基础知识--感知器，S型神经元，梯度下降法，神经网络架构

他引⼊权重，w1,w2,…，表⽰相应输⼊对于输出重要性的实数。神经元的输出，0或者1，则由分配权重后的总和∑jwjxj⼩于或者⼤于⼀些阈值决定。和权重⼀样，
杭爱山plus·2020-07-15 15:28

获取每个月有几周，开始到结束的时间

newDate();//whatdayisfirstdayd.setFullYear(year,month-1,1);//设置时间为2018-01-01letw1=d.getDay();//这天是周几if(w1
Deidei☀️·2020-07-15 13:30

14、编写脚本测试 192.168.4.0/24 整个网段中哪些主机处于开机状态,哪些主机处于关机状态(多进程版)

编写脚本测试192.168.4.0/24整个网段中哪些主机处于开机状态,哪些主机处于关机#状态(多进程版)#定义一个函数,ping某一台主机,并检测主机的存活状态myping(){ping‐c2‐i0.3‐W1
zjh1164678116·2020-07-15 12:05

输出图案（六）---输出空心矩形

输入矩形的宽和高\n");scanf_s("%d%d",&w,&h);if(wintmain(){intw,h,i,j;printf("输入矩形的宽和高\n");scanf_s("%d%d",&w,&h);if(w1
aaronymhe·2020-07-15 11:49

背景分割

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；背景点数占图像的比例为w1，平均灰度
可乐0221·2020-07-15 10:07

SqlServer多个最大值、最小值查询方法

最近在分析一些数据，就拿天气信息举例说明这是天气记录表Weather我们现在要做的就是查询历史上所有破纪录的高温天气分析：创建一个临时表W1，找出Weather表中比W1日期小的记录，同时满足当前W1的温度大于
xianweizuo·2020-07-15 10:59

回溯法求解子集和问题

问题描述给定n个不同的正整数集合w=（w1，w2，…，wn）和一个正整数W，要求找出w的子集s，使该子集中所有元素的和为W。
Lix_Demon·2020-07-15 07:43
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