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算法——简单背包问题

目录题目——简单背包问题题目描述输入输出样例输入样例输出解题完整代码相关题目题目——简单背包问题题目描述设有一个背包可以放入的物品重量为S，现有n件物品，重量分别是w1，w2，w3，…wn。

刘小白.·2020-07-14 21:06

递归——平分石头

问题c:【递归入门】平分石头时间限制:1Sec内存限制:128MB提交:27解决:20[提交][状态][讨论版][命题人:外部导入]题目描述有一n个石头，它们的重量分别是W1,…,Wn.写一个程序，把它们分成两堆

你看起来很好吃哦·2020-07-14 19:29

Tensorflow自定义损失函数

tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input')w1

MrLeaper·2020-07-14 15:32

zufeoj_平分石头

cid=1222&pid=28题目描述有一n个石头，它们的重量分别是W1,…,Wn.写一个程序，把它们分成两堆，使得两堆石头的重量差最小。输入输入n(1≤n≤20)表示石头的个数。

Mongo_girl·2020-07-14 14:05

关于梯度下降算法的理解

以一个例子来说明，给定一组x0,x1还有y，我们要求一个函数h(x）=w0x0+w1x1；求出两个参数w0，w1,使之拟合的更好。

liang23333·2020-07-14 13:22

哈夫曼树（数据结构）

创建n个根节点，权值为{w1,w2,,,,wn},带到森林{T1,T2,,,,Tn};从森林中选取权值最小的两颗二叉树，

菜椒123·2020-07-14 03:13

20180301【W1】复盘日志

1，从本篇文章中我学到的最重概念不管你是谁，经历过了什么，你仍然可以依赖陌生人的善意，仍然不能放弃自己内心的善良和感恩。2，我在本片文章中学到的怦然心动的单词①nemerousadj.许多的，很多的②almightyadj.全能的；有无限权力的③lntriguevt.激起...的兴趣3，在本片文章中我最喜欢的一句话"ButIhatetoseeamanstandoutintherain,"headd

浅夏忆汐h·2020-07-14 02:42

js 获取每月有几周，当前时间在当月第几周，今天周几等方法

month:月day:日getWeeks(year,month,day){constd=newDate()//该月第一天d.setFullYear(2018,6,1)letw1=d.getDay()if(w1

轨迹257·2020-07-14 00:31

第5讲时序逻辑电路基础知识：基础知识、锁存器和触发器——计算机逻辑基础

废话不多说，现在开始时序电路结构模型外部输入信号：x1…xn外部输出信号：z1…zm驱动信号（存储电路的输入信号：即组合电路的部分输出信号）：w1…wm状态

兔老大SNOWBALL·2020-07-13 21:42

自己，他人和团队—《DISCover自我探索》有感 43 W1

看这本书是受到圈妈的影响，她在群里提到了DISC理论同时推荐了这本书，而我对自我定位这个方面一向都有兴趣，之前都是零零碎碎的看一些文章，从没有完完整整的了解过某一套理论。正如海峰老师在书后的对常见问题的回答中提到的那样，DISC理论简单易懂，容易复制，看完前半本书之后就让我对四种特质有了一个大概的印象。但是等真正对行为进行分类的时候（模块七的团队演练）就发现其实我对四种特质的了解只是表面而死板的（

流浪的棉花糖·2020-07-13 20:50

Pytorch设立计算图并自动计算

importnumpyasnpN,D_in,H,D_out=64,1000,100,10#随机创建一些训练数据x=np.random.randn(N,D_in)y=np.random.randn(N,D_out)w1

weixin_33755554·2020-07-13 17:17

文本分类,数据挖掘和机器学习

朴素贝叶斯算法的公式只有一个其中P(d|Ci)=P(w1

jiutianhe·2020-07-13 06:26

赫夫曼树和赫夫曼编码

假设现在有n个权值w1,w2,...,wnw_1,w_2,...,w_nw1,w2,...,wn，如何构造一颗有n个叶子节点的二叉树使得二叉树的带权路径长度（∑k=1nwk∗lk\sum_{k=1}^nw_k

曹二·2020-07-13 03:04

动态规划01背包算法详解

01背包问题：01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的重量为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为V1V2至Vn。01背包是背包问题中最简单的问题。

apple1414·2020-07-13 02:42

数据结构之树（七）——哈夫曼树及哈夫曼编码

假设有n个权值{w1，w2，...，wn}，构造一棵有n个叶子结点的二叉树，每个叶子结点带权wk，每个叶子的路径长度为lk，我们通常记作，则其中带权路径长度WPL最小的二叉树称做哈夫曼树。

BackkomCoder·2020-07-13 01:49

哈夫曼树与哈夫曼编码

二.最优树的构造：(以二叉树为例)(a).根据给定的n个权值为{w1,w2,...wn}，构造n棵二叉树的集合F={T1,T2,...Tn}，其中，每棵二叉树中均只含有一个带权值为wi的根结点，左右子树均为空

THISGUY87·2020-07-13 01:55

Matlab点滴之2维作图

matlab中画直线的最简单方法plot([x1x2],[y1y2])一线段两点（00）（34）plot([03],[04])matlab中设置坐标范围plot(w1,w2);axis([0.01.00.01.0

zhangll98·2020-07-12 19:30

Tensorflow搭建一个简单的神经网络

例如x=,y_=,w1=,w2=,a=,y=,3.反向传播：训练网络参数：定义损失函数，反向传播方法loss=，train_step=4.生成会话，训练steps轮例：生成如下图的神经网络模型#本函数模型没有反传

young_1995·2020-07-12 18:50

linux常用命令示例汇总

1.ping-c3-i0.1-W1-t3100.100.242.181-c发包数目,-c3三个-i,发包间隔,-i0.1,每隔0.1秒发一个包-W,发包超时时间,-W1,超时时间为1s-t,ping的ttl

killianxu·2020-07-12 17:19

2月11日苹果再发新产品是买亦或是骂自己决定

与Powerbeats3、Solo3、AirPods一样，BeatsX继续使用苹果的W1芯片，使得该设备更加智能，用户体验更加简单。

麦田里的小农·2020-07-12 17:17

【sklearn第八讲】广义线性模型

y^(w,x)=w0+w1x1+⋯+wpxp\hat{y}(w,x)=w_0+w_1x_1+\dots+w_px_py^(w,x)=w0+w1x1+⋯+wpxp其中，w=(w1,…,wp)w=(w_1,

Goodsta·2020-07-12 15:38

leaf variable & with torch.no_grad & -=

该代码没有采用torch.nn这个库，但使用了pytorch的自动求到，因此需要提前初始化参数W1和W2，手动写出y_pred和损失函数的表达式、手动更新参数。

weixin_43178406·2020-07-12 12:33

郭丝用的

前向传播,三层神经网络definit_network():network={}network['W1']=np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])network['

Coop_Multi-Agent_DRL·2020-07-12 12:11

Markdown公式、特殊字符、上下标、求和/积分、分式/根式、字体

这是一个行内公式：(W1−W2)x+b1−b2=0(W_1−W_2)x+b_1−b_2=0(W1−W2)x+b1−b2=0写法是：$(W_1−W_2)x+b_1−b_2=0$这是一个整行公式：(W1−W2

胥洪利·2020-07-12 12:00

深度学习入门(一)：神经网络的起源算法--朴素感知机

的部分读书笔记代码以及图片均参考此书目录感知机(perceptron)是什么利用感知机实现与门，与非门以及或门利用感知机实现异或门感知机的局限性感知机通过叠加层实现异或门感知机(perceptron)是什么b称为偏置，w1

连理o·2020-07-12 12:34

控制系统伯德图、带宽及动态响应的关联性

在任一w1频率下，系统幅值a大于0。换句话说就是当输入信号频率为w1时，系统对输入信号的增益为a（输出信号幅值）。相位P可正可负：若P>0,表示输出信号超前输入信号P相位；若Pinf。

shoot-I·2020-07-12 11:23

图之遍历--广度优先遍历

基本思想是：1、从图中某个顶点V0出发，并访问此顶点；2、从V0出发，访问V0的各个未曾访问的邻接点W1，W2，…,Wk;然后,依次从W1,W2,…,Wk出发访问各自未被访问的邻接点；3、重复步骤2，直到全部顶点都被访问为止

hongjie_lin·2020-07-12 10:39

scikit-learn 1.1 广义线性模型（Generalized Linear Models）

数学上表示为：其中，向量w=(w1,w2...wp)表示系数（或者说是某个特征的权重），w0表示线性函数的截距。

weixin_30699465·2020-07-12 06:03

snowNLP 情感分类判定

snowNLP情感分类判定通过读源码判定过程如下1.分词，得到w1,w2,w3,.....,wn2.贝叶斯判定构建neg,pos数组A、B数组=log(属于该数组的词-所有词)+log(分词w1~wn在该数组

Angela㐅cc·2020-07-12 06:54

Exercises for making sentences

[w1]请翻译下列句子，注意五大基本句型的使用。1时光飞逝2我热的受不了3我给你发了封邮件4这本书花了我10元。5你可以把门开着。6第一步总是最重要的。

王虹亮·2020-07-12 03:41

围住神经猫,迷宫最短路径算法分析

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。

yc_czl·2020-07-12 03:28

向量、矩阵乘法的几何意义（二）矩阵乘法（Matrix Multiplication）

以二维平面空间为例，设X=(x1,x2,…,xn),xi=(xi1,xi2)T,i=1,2,…,n为样本矩阵，w=(w1,w2)T为向量（二维平面中的一个有向线段）。

tina_lulu_21·2020-07-12 01:55

opencv DNN模块 +tensorflow

在该网络中，设置输入结点的名字为：conv1/input，输出结点的名字为：conv1/y，（输入输出结点的名称必须设置）建立网络结构：x*w1*w2=y，w1，w2均为随机数，其中

rj_monck·2020-07-11 21:21

学习数据结构--第五章：图（图的遍历操作）

按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问依次且仅访问一次其实树的层次遍历和图的广度优先搜索类似，可以把这个二叉树看成一个图2.广度优先搜索(BFS)**广度优先搜索**首先访问起始顶点v接着由v出发依次访问v的各个未被访问过的邻接顶点w1

阳光盐巴~·2020-07-11 20:25

01背包问题(C语言)--动态规划

01背包问题题目描述一个旅行者有一个最多能装m公斤的背包，现在有n中物品，每件的重量分别是W1、W2、……、Wn，每件物品的价值分别为C1、C2、……、Cn，需要将物品放入背包中，要怎么样放才能保证背包中物品的总价值最大

LFuser.·2020-07-11 20:45

sklearn_线性回归

是为了当特征只有一个时也能通用多个特征：k1*房子面积+k2房子面积+b多个特征：w1房屋面积+w2房屋面积+。。。+bw表示每个特征的权重。b表示偏置项，可以理解为w0x1什么是线

风口上猪啊猪·2020-07-11 19:24

山东大学机器学习实验报告实验1 模式分类上机练习

（c）若设p（w1）=0.8，p（w2）=p（w3）=0.1，再对以上测试点进行分类。这道题的思路完全与P35的例1一样，所以会做例1，这道题就会

dodo_o·2020-07-11 19:10

机器学习笔记（三）

一、线性模型的基本形式线性模型一般形式：f（x）=w1*x1+w2*x2+……+wm*xm+b；x=（x1，......，xm）是属性描述的示例。

coding_BasketBallers·2020-07-11 18:48

聪明是一种生活态度《孩子为何失败》Chap1-2 44-Light w1 20170205

新的学期又要准备开始了。明天又要迎来学生的返回，对于第一次当教师的我而言，寒假真的是一个无比愉悦无比快乐的假期，我陪伴着女儿走过各处的山山水水，看遍各种风格各种样式的建筑，甚至把不同地方的各种特色小吃都吃上一遍，简直无法用言语来形容寒假的闲情雅致了。然而，愉快的寒假从昨天起结束了，老师要提前上学去准备开学的各项事宜，很多老师却在开完教师大会后就溜走了，大家都在抱怨还没有缓过尽来就要上学。可是明天，

o回聲·2020-07-11 17:05

sklearn文档-第一次笔记

1.1.1OrdinaryLeastSquares(普通最小二乘法)LinearRegression（线性回归）是一个线性模型,其具有系数s=(w1…wp)s=(w1…wp),这个线性回归函数最小化了数据集中真实数据的最小残差平方和

helloworldsv·2020-07-11 17:45

AI理论入门及数学基础

，xn输出：y模型：y=w1*x1+w2*x2+...

Jane__new·2020-07-11 16:53

通过这一篇文章就了解机器学习的主要内容和核心思想（包括一些算法思想总结）！！！

但是，另⼀方面，由于(w1,w2)落在圆上，所以它们的值会比较接近。这

无人不智能，机器不学习·2020-07-11 14:03

图像处理基本概念、术语

spatialdomain：空域，如imagetransformdomain：变换域，如傅里叶域的傅里叶系数，小波域的小波系数corpus：预料库（文本建模基本术语），一般由多篇文档构成的可称为预料库，记一篇文档d=w⃗=(w1

Inside_Zhang·2020-07-11 10:34

scikit-learn学习系列 - 广义线性模型

在数学上，如果y^是预测值在整个模块中，我们指定向量w=(w1,...,wp)ascoef_andw0asintercept_.使用广义线性模型进行分类，见Logisticregression.1.普通最小二乘法线性回归适用于带有系数

杰径通幽·2020-07-11 09:31

Log-Linear Models

目的1，TrigramLMTrigramLM还是比较有效的，但是它并没有充分使用上下文w1,w2,...,wi−1的信息w1,w2,...,wi−1的信息。例如它在线性插值的平滑估计中只用到了三种

潜心修行的研究者·2020-07-11 07:00

cs224n lecture8 Recurrent Neural Networks and Language Models

TraditionallanguagemodelsRNNsRNNlanguagemodelstrainingproblemsandtricksRNNforothersequencetasksBianddeeprnnsLanguageModelscomputesaprobabilityforasequenceofwordsP(w1

feitianlzk·2020-07-11 05:08

tensorflow前向传播

1.demo1importtensorflowastf#seed设定随机种子，每次运行结果一样w1=tf.Variable(tf.random_normal((2,3),stddev=1,seed=1)

csdnyiya·2020-07-11 04:02

W1—summer—“脉脉”AppStore 点评分析

好评（4-5分）原因：1、用户习惯好评有些用户，评论中并没有给出对产品满意的地方，就只是用着“还行”的程度，甚至有的抱怨闪退、操作和填写资料繁琐，但依然给了5分好评。有些用户只是评论了好，并没有进一步说明好在哪，具体怎么好。2、存在水军刷好评的嫌疑因为4-5星好评在4月2号-4月9号之间骤然增多，而且评论认真详细，当然也不排除产品方做了推广。3、用户体验好“界面不错”、“简单方便”、“易用”4、解

转眼又一夏·2020-07-11 04:39

关于OpenCV的图像矩阵拼接（Python版本）及numpy.concatenate函数介绍

importcv2importnumpyasnpdefimage_join(image1,image2):"""水平合并两个opencv图像矩阵为一个图像矩阵:paramimage1::paramimage2::return:"""h1,w1

ta叫我小白·2020-07-11 02:46

python统计文本文件的字数

/pyzh/统计文本文件的字数，从当前目录下的file.txt取文件#-*-coding:GBK-*-importstringimportsysreload(sys)defcompareItems((w1

andych008·2020-07-11 01:24

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