刷了一天最大流的题,都快刷晕了,, 简单总结几个模型吧。 大部分内容来自学姐的PPT 拆点 一个非常有用的思想 限流 将对点的限制转化为对边的限制 点的合并 这个还没看到 最小割 最小割==最大流 一条增广路中,必有一条边满流,满流的流量即为这条增广路的流量,那么删除满流的这条边即可阻断一条增广路。删去一些边使源汇不连通即阻断所有的增广路,代价之和即为最大流。 最大流=最小割 你能想到什么? 大与小的转换 留下最多与拿走最少的转换 最大收益与最小损失的转换 选最优与不选最差的转换 什么时候转换?
特别是网络请求或者其他异步操作中,await 记得包裹 try catch,可以给用户一个友好提示,同时可以考虑 catch 中需要做什么兜底处理,必要时进行上传日志。
二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。简而言之,就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集,并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集,两个子集内的顶点不相邻。(简单说就是把一个图的顶点分成两个集合,且集合内的点不邻接)
深度学习的"深度", 早几年讨论的挺多的,身边有不同的理解:深度=更大规模的网络,也有认为:深度=更抽象的特征,近年来物理上也有人侧面显示:深度=玻璃相转变,如果后者的观点成立,那么仅仅引入GPU甚至FPGA硬件的目的只是加快, 没有算法的帮助(调参也算一种算法,后面会解释)是不会加深的!(注:等号表示强关系,不表示等价) 度量”深“ 这个”深“同复杂度的联系是很紧密的。神经网络的复杂度,我们可以使用层数,神经元数目,或者连接权重数目作为度量。相对的,数据本身的复杂度,我们用带标签的数据的比例和不带标签的
小云今年大三在一家互联网公司实习,今天下班回到寝室闷闷不乐,小帅见状关心到:怎么了?碰到什么不开心的事了吗?
本系列文章都会以一个程序的实例开发为主线来进行讲解,以求达到一个循序渐进的学习效果,这样更能加深大家对于程序为什么要这样写的用意,理论加上实际的应用才能达到事半功倍的效果,不是吗?
推论 设图 无孤立点, 是 的一个匹配, 是 的一个边覆盖,则 ,且当等号成立时, 是 的完美匹配, 是 的最小边覆盖。
小编看了本关于移动应用 UI 设计的书,就把测试需了解的相关知识整理了下,希望能帮助到大家。
Bob喜欢玩电脑游戏,特别是战略游戏。但是他经常无法找到快速玩过游戏的办法。现在他有个问题。
最近一直在完善一个视频人脸聚类的算法,开始时一直使用DBSCAN算法,不过视频测试的时候,发现该算法对参数的依赖太过严重,有些视频的人脸阀值很难去界定。
在很多App的首页顶端都会有一个广告轮询视图(大多数App都在这个位置),轮询广告至少是3页。通常轮询广告下方中心的位置是若干个小点(有的可能是其他效果,如横杠),小点数目和广告页面数目相同,当显示某个广告页面时,表示该广告页面的小点就会处于选中状态(一般是变颜色)。通过点击小点,可以切换到指定的广告页面,也可以通过手指左右滑动来切换相邻的广告页面。效果如图1所示。
在图论中,一个「匹配」(matching)是一个边的集合,其中任意两条边都没有公共顶点。
二分图也叫二部图,设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B),则称图G为一个二分图。如下图所有的顶点可以分成A,B两个集合,而A集合与B集合中的点与自己的阵营的点是没有连线的(A集合的点只与B集合的点有边相连),则称这个为一个二分图.(离散数学中的内容)
打开QQ空间:http://user.qzone.qq.com/你的QQ号/311 右键-审查元素-Console (看到那个小箭头了吗?)
前言 很长一段时间没写博客了,再不写点东西真说不过去,把工作上的一些有价值的东西整理出来分享,在当下还有点时效性,不然迟早会烂在肚子里的。还记得之前小巫有个开源计划是想实现一个星期开发app,现在把它拾起来,计划没有实行起来跟我那懒惰的身躯有关,任何伟大的事情都需要强大的执行力才能实现,慢一点没关系,能创造点东西就是值得的事情。 本篇博客先介绍一个app最常见的特性,就是新功能属性介绍和启动屏,一般会怎么实现呢,这不就打算告诉大家了么。 先说逻辑 先判断是否第一次启动app,如果是,则进入功能使用导航(最简
今天菜鸟和大家一起来讨论一下3D入门的基础性知识:「Mesh」它是3D模型能正常展现的重要因素。(文末有奖问卷调查,感谢各位老铁支持!)
1929年,匈牙利作家Frigyes Karinthy在短篇故事‘Chains’中首次提出的“六度人脉理论”,是指地球上所有的人都可以通过六层以内的熟人链和任何其他人联系起来。我们定义A的‘一度好友’为A直接相识的好友,A的‘二度好友’为A一度好友的好友且与A不是一度好友,A的‘三度好友’为A二度好友的好友且与A不是一度好友、二度好友,以此类推。
如果 S 中任两点的连线内的点都在集合 S 内,那么集合 S称为凸集。反之,为非凸集。
2、树形DP: dp[i][0]表示i为根节点,而且该节点不放,所需的最少的点数。 dp[i][1]表示i为根节点,而且该节点放,所须要的最少的点数。
先读cache,如果数据命中则返回;如果数据未命中则读db;将db中读取出来的数据入缓存。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸(请允许我使用一下夸张的修辞手法),打败了无数竞争对手,每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开,略感愧疚,在一个寂寞难耐的夜晚,我痛定思痛,决定开始写《吊打面试官》系列,希望能帮助各位读者以后面试势如破竹,对面试官进行360°的反击,吊打问你的面试官,让一同面试的同僚瞠目结舌,疯狂收割大厂offer!
效果如图: 启动页面是一张图片+延时效果,这里就不给出布局文件了。 WelcomeActivity分析:在启动页面检测是否是第一次运行程序,如果是,则先跳转到引导界面的Activity——AndyVi
在机器学习的众多子领域中,聚类算法一直占据着不可忽视的地位。它们无需预先标注的数据,就能将数据集分组,组内元素相似度高,组间差异大。这种无监督学习的能力,使得聚类算法成为探索未知数据的有力工具。DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是这一领域的杰出代表,它以其独特的密度定义和能力,处理有噪声的复杂数据集,揭示了数据中潜藏的自然结构。
聚类算法是无监督学习中的重要部分,聚类算法包括K-means、k-mediods以及DBSCAN等。DBSCAN是基于距离测量(通常为欧几里德距离)和最小点数将彼此接近的点组合在一起。DBSCAN算法可以用来查找难以手动查找的数据中的关联和结构,通常用于生物学,医学,人物识别,管理系统等多个领域。
背景 支持ie老版本没办法使用比较新的框架,只能使用原始js实现。 演示地址 实现功能如下:
本题定义加法为不进位加法,如 3 + 8 = 1 3 + 8 = 13+8=1,乘法按竖式乘法计算,不进位。给定n(1 \leq n \leq 10^{25}),求满足 a ∗ a = n 的最小的 a,无解输出 − 1。
缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。
小 A 有一张 n 个点 m 条边的 DAG,他想要知道最多能选出多少个点,使得这些点中不存在某两个点满足 其中一个点能到达另一个点,并希望你给出任意一种点数最多的构造方案。
数据在内存中的存储方式是以二进制形式存储的。计算机中的内存由一系列存储单元组成,每个存储单元都有一个唯一的地址,用于标识它在内存中的位置。计算机可以通过这些地址来定位并访问内存中的数据。
1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果(请粘贴2种方法分类效果图),哪种效果更好,分析原因。
在一些类似于淘宝的电商网站上经常能够看到一些滚动的广告条,许多软件在首页也有类似的广告条,如图:
提供轻量级服务发现和路由。 每个名称服务器记录完整的路由信息,提供相应的读写服务,并支持 快速存储扩展。
读者学习C语言的过程中,应该遇到过这个问题,需要控制输出小数点位数,在C语言中是这样来控制的
优化通常是一个极其困难的问题。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束。以确保优化问题是凸的,从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时,我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化,也并非没有任何问题。
一个优秀的色子被掷出的时候,必然是等概率的出现各个面的,即每个点都有1/6的可能性出现。
什么是故事点数? 故事点数是敏捷团队估算用户故事使用的一种主观的计量单位。 故事点数代表了什么? 故事点数代表了完成一个用户故事所要付出的工作量。一些敏捷开发人员认为,它是一种衡量复杂度的方式。不过,只有把故事开发过程中的复杂性和风险量化并计入估算中时,这种观点才能成立。 估计的故事点数包含哪些部分? 它应该包含了完成这个用户故事的工作量。当然,它不仅应该包含完成用户故事的开发工作量,也应该包含该用户故事在类产品环境中的测试工作量。 为什么用点数比用小时和天数更好? 故事点数是通过对比以前开发过的大小相似的
这几天因为毕业之类的七七八八的事情有些日子没写博客了,刚好近日看到了Bugly发布的一篇关于自绘动画的博客《Android自绘动画实现与优化实战——以Tencent OS录音机波形动画为实例》,写的非常有深度但可惜没有放出源码,惊叹之余便有了亲自造个轮子的想法。
等核酸结果打入校申请的过程中,网红丁翻了一下TEVC的新文章,非常有趣的看到两篇很近的文章,他们都在做大规模优化的决策变量分组,这么巧的事当然值得快速过一下。
本文讲解了 Java 中常用类 Scanner 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
C++ 中常用的输出流操纵算子如表所示,它们都是在头文件 iomanip 中定义,要使用这些流操纵算子,必须包含该头文件。
redis是基于内存来储存非关系型数据的键值对数据库。支持数据的持久化(重启加载)与多数据类型(Stirng、Hash、Set、List 、Zset)
大学期间,ACM队队员必须要学好的课程有: l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外,我希望你们能掌握一些其它的知识,因为知识都是相互联系,触类旁通的。
注:本文解析的源码基于 API 25,部分内容来自于《Android开发艺术探索》。
浮点数运算和整数运算相比,只能进行加减乘除这些数值计算,不能做位运算和移位运算。浮点数有个非常重大的特点,就是无法准确 表示。
判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已经取得各种类型的一批已知样本的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分析。
帅气迷人的面试官您好,我了解的,目前电商首页以及热点数据都会去做缓存 ,一般缓存都是定时任务去刷新,或者是查不到之后去更新的,定时任务刷新就有一个问题。
前言 开发过程中免不了有浮点运算,JavaScript浮点运算的精度问题会带来一些困扰 JavaScript 只有一种数字类型 ( Number ) JavaScript采用 IEEE 754 标准双精度浮点(64),64位中 1位浮点数中符号,11存储指数,52位存储浮点数的有效数字 有时候小数在二进制中表示是无限的,所以从53位开始就会舍入(舍入规则是0舍1入),这样就造成了“浮点精度问题”(由于舍入规则有时大点,有时小点) 下面用示例来看看 JavaScript加减乘除运算 加法 ima
思路解析 如果两个二叉树都为空,则两个二叉树相同。如果两个二叉树中有且只有一个为空,则两个二叉树一定不相同。
在 Java 中,浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型:float 和 double。
刚做完一个比赛项目,来写点以后能用着的东西–Android客户端的首次启动页面,而且这个以后复用的几率很大,也不怎么修改,特留下为以后准备,同时为初学者提供一个帮助。
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