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【洛谷】P2690 [USACO04NOV] Apple Catching G（dp or 记忆化搜索）

[i-1][j],f[i-1][j-1]),同时要加上此时在当前接到的苹果数，即加一ACcode:#includeusingnamespacestd;#defineintlonglongintt,w,w1
gentle coder·2023-07-29 19:59

深度学习入门（二）：神经网络整体架构

通过逐层计算得到输出结果二、反向传播作用于网络输出，通过计算梯度由深到浅更新网络参数三、整体架构层次结构：逐层变换数据神经元：数据量、矩阵大小（代表输入特征的数量）x：[1,3]x：[1,3]x：[1,3]w1
一个很菜的小猪·2023-07-29 06:41

c/c++带权中位数（O（n）复杂度）

题目：给定一个未排序的数组(x1,x2,…,xn)，其中每个元素关联一个权值：(w1,w2,…,wn)，且。
你猪头啊·2023-07-27 12:48

大语言模型LLM

目录一、语言模型的发展语言模型（LanguageModel，LM）目标是建模自然语言的概率分布，具体目标是构建词序列w1,w2,...,wm的概率分布，即计算给定的词序列作为一个句子出现可能的大小P(w1w2
noobiee·2023-07-27 11:46

卷积神经网络的参数

一、卷积神经网络所需要的参数卷积层的过滤器示例：卷积层的统一偏置：bF1b^{F1}_{}bF1输出层权重：w1−11O1w_{1-11}
Thebluewinds·2023-07-27 09:17

Carla中利用A*算法进行全局路径规划算法全解析

[（w0，w1），（w0，w2），（w1，w3），（w2，w3），（w0，w4）]表示从w0指向w1的航路点。表示前一个点可以到达后一个点。代码获得的实际输出是：[(,),(,....
Thebluewinds·2023-07-27 09:44

si9000阻抗计算（最详细，直接代入数值）

0.115MM/2116H-0.12MM/7628-0.175MM/7628H-0.18MMEr1：介电常数（板厂提供的参数）；7628–4.5/2116–4.2/1080–3.8全部为1GHz状态下W1
ZhangZandZhang·2023-07-27 04:43

深度学习(二)

卷积层边缘填充特征尺寸计算池化层特征图变化递归神经网络一、神经网络整体架构:图中分别为输入层、隐层1、隐层2、输出层通过输入层输入某数值，然后利用隐层1、2、3、...来对x进行不断变化架构细节:输入层与隐层中间的线代表w1
几两春秋梦_·2023-07-25 06:43

一个支持多屏显示的程序

多屏显示的原理其实很好理解，就拿横向扩展来说：计算机把桌面的宽度扩展成了w1（屏幕1的宽度）+w2(屏幕2的宽度)。当一个窗口的起始横坐标>w1，则他就被显示在第二个屏幕上了。
WLFF_csdn·2023-07-24 13:30

2021-10-11晨间日记

今天是什么日子起床：6:15就寝：10:00天气：阴心情：好纪念日：第一次参加公司W1培训任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1:带儿子去复查肺活量2:参加LF101毕业典礼3:接灵垛死党毕业，邹波死党
杨恩烁·2023-07-21 04:44

【Python】深度学习入门——基于Python的理论与实现（学习笔记）

图形：公式：其中w1为权重——控制输入信号的重要性；b为偏置——调整神经元被激活的容易程度。2.“门”的作用：感知机→(门)→应用、计算。这里的门指：与门、与非门、或门。
最最菜的菜鸟·2023-07-17 22:49

ARMv8寄存器

比如这张寄存器图，W0是X0的低32位，W1是X1的低32位：图1.寄存器图对于数据处理指令，选择X或W决定操作的大小。使用X寄存器将导致64位计算，使用W寄存器将导致3
差不太多先生·2023-07-17 15:23

02轨迹规划基础---四元数的位姿表示

1.四元数基础1.1四元数作用从复数的定义是w=a+bj，我们发现其实给一个复数w1乘上另外一个复数w2，实际上可以实现对w1的旋转和缩放，如果我们将w2单位化，那么
我爱编程皮肤好好·2023-07-16 20:21

dB、dBm、dBw的前世今生

W1、dBdB（分贝）是一种用于表达声音、电压、功率等物理量相对大小的单位。它是以对数形式表示的单位，常用于音频、声学、电子工程等领域。
Michael_lcf·2023-07-16 19:46

DateAdd函数

在VBA日期时间函数学习中，有几类用到了间隔类型参数，比如日期/时间增加或减少一个时间间隔：DateAdd(,,)计算两个日期的间隔值函数：DateDiff(,,[,W1][,W2])返回日期指定时间部分函数
赛男丨木子丿小喵·2023-07-15 13:05

动态规划：0-1背包、完全背包问题 | 详细原理解释 | 代码及优化（C++）

：dp数组初始化：遍历：优化：原理：递推公式：遍历顺序：实现代码：初始化：遍历：完全背包问题描述：解析：实现代码：01背包问题描述：01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1
Cosmoshhhyyy·2023-07-14 04:27

51单片机： A/D 模数转换实验

51单片机：A/D模数转换实验一、实验内容利用实验台上的0809做A/D转换实验，实验台上的W1电位器提供模拟量输入。编制程序，将模拟量转换成数字量。
li星野·2023-06-20 17:56

回到工作岗位，心情复杂而沉重。

2018年7月30日星期一多云有雨W1时隔两个多月，再次回归工作岗位，有点小激动，有点忧愁，但更多的是迷茫，以及忐忑。依然还记得，自己满怀奋斗的心情，准备投入到工作去，可是才发现公司解散的消息。
逸画社·2023-06-20 16:51

机器学习之线性回归

而自变量和因变量的关系简单来说就是要你求出上述公式里的参数w1、w2、w3、b等，所以我们线性回归算法的主要任务就是为了求出参数w1、w2、w3、b等。二、线性回归的步骤1.假设目标值
平平平安喔·2023-06-19 01:54

数据结构——图的广度优先遍历

实现的基本思想如下：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
橘子香蕉我爱吃·2023-06-18 11:09

d2l学习_第三章线性回归/欠拟合过拟合/权重衰减

线性回归的模型如下：我们给定d个特征值x1,x2,...,xdx_1,x_2,...,x_dx1,x2,...,xd，最终产生输出yhat，我们产生的yhat要尽量拟合原来的值y，在这一拟合过程中我们通过不断修改w1
樱木之·2023-06-17 07:27

深度学习入门——感知机

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
fly2022.·2023-06-15 00:09

CEM搜参策略简述

个输出分数分别是score1score_1score1,score2score_2score2,score3score_3score3,需要加权融合成最终的一个输出scorescorescorescore=w1
winner8881·2023-06-14 15:56

学习笔记之word2vec

和跳字模型Skip-gram二、层序softmax方法三、负采样方法总结前言word2vec的目的是通过探索文字之间的关系，产出牛逼的词向量一、连续词袋模型CROW和跳字模型Skip-gram1、定义字典D：w1
听寒哥的话·2023-06-14 00:21

卷积神经网络

W0，W1为权重，output为特征图。H1为输入特征图大小，FH为卷积核大小，2Pad为填空一圈0，就加2pad。池化层主要是做一个压缩，把H和W压缩。一般就是压缩原来的一半。
the animal·2023-06-13 21:09

感知器梯度下降python实现

代码如下：defh(m,n):#求和return(w1*m+w2*n+z)#激活函数，改变它，可以训练出自适应的权重和偏置deff(sum):return1ifsum>0else-1#不要设为0，0周围分正负
wazsd1·2023-06-13 10:44

pytorch学习笔记（十四）——LOSS及其梯度

)]²∇/∇=2∑[−()]∗(∇()/∇)∇()/∇这部分取决于网络结构，如y=wx+b的结构形式利用pytorch自动求导GradientAPItorch.autograd.grad(loss,[w1
weixin_46753186·2023-06-12 04:26

scikit-learn学习笔记：1.1 广义线性模型-普通的最小二乘（Ordinary Least Squares）

+wp∗xp在整个模块中，我们设计向量w=(w1,...,wp)作为coef_并且w0作为intercept_用广义的线性模型来执行分类，见逻辑回归（Logisticregressio
星空liang·2023-06-11 12:50

博弈论-落后的感应：国际象棋、战略和可信威胁

游戏约束：这是个有限节数的游戏，不会无限延展循环下去游戏结果：一号参与人获胜，W1一号参与人落败，L1平局，T结论(可利用归纳证明法证明下面结论)：作为参与人时有绝对把握胜利，参与人2落败平局作为参与人
CSTDOG·2023-06-11 03:09

《动手学深度学习》学习笔记(三)

找到表达式的参数w1和w2以及b。训练数据：真实数据样本（sample）。标签标注（label）。预测标签的两个因素叫做特征(feature)。特征用来表征样本的特点。
xiaoyaolangwj·2023-06-10 08:51

一元线性回归

(x)=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_dx_d+bf(x)=w1x1+w2x2+⋯+wdxd+b一般向量形式写成f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b其中w=(w1
听微雨·2023-06-09 17:22

自然语言处理: N-Gram实战

自然语言处理:第一章N-Gram一.理论定义:语言模型在wiki的定义是统计式的语言模型是一个几率分布，给定一个长度为m的字词所组成的字串W1,W2，···，Wn，派几率的字符串P(S)=P(W1,W2
曼城周杰伦·2023-06-09 03:43

神经网络——（1）单个感知器的学习规则

现在认为有一个函数为w1*x+w2*y+b=0可以将所属类型划分为1或0。用矩阵定义为w=[w1w2b];p=[xy1]'。
趣知boy·2023-06-07 23:15

word2vec模型(1) - 背景

对于一段文本序列S=w1,w2,...,
EternalX·2023-06-07 23:35

神经网络中的感知机算法和激活函数

importnumpyasnpdefAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=w1*x1+w2*x2iftmptheta:return1defAND2(x1,x2):x
luffy5459·2023-06-06 21:22

激活函数

如果一个模型的输出y和输入x满足以下关系那这个模型就是线性模型：y=∑wi*xi+b单个神经元：y=x0*w0+x1*w1+x2*w2满足上述公式所以是线性模型当多个神经元时：y=x*w1*w2=x*w
一川烟草i蓑衣·2023-04-21 20:20

百度架构师手把手带你零基础实践深度学习 学习笔记

1.梯度下降梯度定义2.更新参数w1=w0-(gradient*lr)3.求导链式法则求导链式法则4.随机梯度下降算法原理随机梯度下降算法原理
半大人·2023-04-21 06:45

W1｜每周生活感：手账，美食，读书...

这一周有了很大突破：开始学习日语课程，每天一页的英文花体字体的练习，一有时间就画画，以及每天雷打不动的写手账依。旧吃好吃的美食，幸福满格~
HiSong宋宋·2023-04-21 03:21

非线性激活函数的作用

可以看到没有非线性激活函数后,化简第2层的输出结果：a2=w2*a1+b2=w2*(w1*x+b1)=(w2*w1)x+(w2*b1+b2)=w'*x+b'第2层的输出结果依然是线性表达式，与第一层输出结果相比只是参数不同
thelong的学习日记·2023-04-20 12:50

动手学深度学习（day2）

语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为TT的词的序列w1,w2,…,wTw1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT
丁怡泽sns·2023-04-20 00:15

感知机实现与、或、与非门和异或门

接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。神经元被激活：当x1w1+x2w2超过某个界限值时，y才会输出1。
算法技术博客·2023-04-19 18:27

0/1背包问题

现在我们有一个容量为M公斤的背包，n件物品，她们的重量分别是W1、W2.......Wn,他们的价值分别为C1、C2.......Cn，求能获得的最大价值。
瑶瑶旺仔·2023-04-19 00:15

可能你已经刷了很多01背包的题，但是真的对01背包领悟透彻了吗？，看我这一篇，使君对01背包的理解更进一步【代码+图解+文字描述】

一.概念理解：什么是01背包关于01背包的概念理解如下：01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2至Wn，与之相对应的价值为P1,P2至Pn。
努力努力再努力mlx·2023-04-18 22:03

ArmV8 A64汇编指令ADD

ADD立即数示例：addw0,w1,#255等价于C语言的：uint32_tw0,w1;w0=w1+255;由于立即数ADD指令码中立即数的编码位数为12位，所以立即数的数据范围为0<=imm<=4095
风海铜锣君·2023-04-18 09:21

两层神经网络的参数求导过程

假设输入数据x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn，两层神经网络有以下形式：其中W1∈Rh×nW_1\in\mathbb{R}^{h\timesn}W1∈Rh×n和W2∈Rm×hW_2\in\
高山莫衣·2023-04-17 13:05

[Pandas技巧] 时间类型转换与处理

美图欣赏2022/07/28在平时的需求开发中,经常涉及到利用Pandas处理日期相关类型字段的转换和操作,为此特地记录以下练习案例,帮助大家的同时,也便于日后的学习和复盘案例1问题:提取'W1|2022
山茶花开时。·2023-04-16 03:34

IQUEEN仪态导师班W1

女人骨子里的美，是刻在骨子里的优雅韵味，而IQUEEN仪态导师班就是修炼我们的迷人气质，美目盼兮，巧笑倩兮，让我们举手投足都美得惊艳！让我们回顾一下仪态导师班的学习内容吧？1.你笑起来真好看！通过肢体、音乐和旋律，让我们发自内心感觉到内心的力量。可以不断柔软我们的肢体，锻炼我们的笑肌，让我体态轻盈，形体柔软。2.繁花繁花缱绻，顾盼流连，做柔情似水的女子。重点练习身体和手部的柔软度。3.至少还有你重
菡萏_仙子·2023-04-16 00:33

易效能266期 90天践行收获 W1

一周践行收获：不必也不可能昨晚所有的事，深刻体会高能要事四个字的强大。工作和生活分清主次，不被一些无关紧要的细节蒙蔽了双眼。确定时间要做的事情用日程排好，清单随时有事情闪现就记录下来，有时间再去整理和细化。今日是正式践行的第3天，但是我从周一就已经开始打卡了，而且即使试打卡也仍然坚持的不错，每天5：30起床，晚上11：00，之前睡觉发现学习了时间管理，之后整个人的生活变得井然有序，一天能做很很多事
深圳张利敏·2023-04-15 03:52

蓝桥杯：砝码称重

**蓝桥杯：砝码称重**试题G:砝码称重时间限制:1.0s内存限制:256.0MB本题总分：20分【问题描述】你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,···,WN。
不到头秃不over·2023-04-12 21:07

蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重（动态规划）

题目描述你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,···,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的重量？注意砝码可以放在天平两边。输入格式输入的第一行包含一个整数N。
扬扬bk·2023-04-12 13:22
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