Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others) Memory Limit: 131070/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 1598 Accepted Submission(s): 454
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-131 Beaver's Calculator
Java泛型在使用过程有诸多的问题,如不存在List<String>.class, List<Integer>不能赋值给List<Number>(不可协变),奇怪的ClassCastException等。 正确的使用Java泛型需要深入的了解Java的一些概念,如协变,桥接方法,以及这篇笔记记录的类型擦除。Java泛型的处理几乎都在编译器中进行,编译器生成的bytecode是不包涵泛型信息的,泛型类型信息将在编译处理是被擦除,这个过程即类型擦除。
在二分查找的每一步中,我们只需要比较中间元素 mid 的平方与 x 的大小关系,并通过比较的结果调整上下界的范围。 由于我们所有的运算都是整数运算,不会存在误差
用 8 位二进制(一个字节)来表示一个非负整数,表示的最小值是 0 ,则一般能表示的最大值是多少?
问题描述 长100厘米的细长直杆子上有n只蚂蚁。它们的头有的朝左,有的朝右。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1。
总时间限制: 100ms 内存限制: 65536kB 描述 将正整数n 表示成一系列正整数之和,n=n1+n2+…+nk, 其中n1>=n2>=…>=nk>=1 ,k>=1 。 正整数n 的这种表示称为正整数n 的划分。正整数n 的不同的划分个数称为正整数n 的划分数。
Problem Description 给你N个整数,x1,x2…xn,任取两个整数组合得到|xi-xj|,(0 < i,j<=N,i!=j)。 现在请你计算第K大的组合数是哪个(一个组合数为第K大是指有K-1个不同的组合数小于它)。
在某些场景中,可能为了方便用户快速搜索,使用拼音首字母的方式进行检索。举个例子,一个系统支持拼音首字母检索,那么输入hzlj就可以搜索出杭州龙井等商品结果,系统中提供一个字段用于存储拼音字母组合即可。(呃~~,在这里我们不讨论为什么不用索引进行检索等,只是给出一个case说明)。
神经网络也许是计算机计算的将来,一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段,您知道它们是C,C++,JAVA或Python。现在构造一个程序,来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。 这篇分享就讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法,这样就可以在编码时应用它们了。根据一个简化的统计,人脑由百亿条神经组成 ,每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式,神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量
神经网络也许是计算机计算的将来,一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段,您知道它们是C,C++,JAVA或Python。现在构造一个程序,来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。
DES是一种对称加密(Data Encryption Standard)算法,于1977年得到美国政府的正式许可,是一种用56位密钥来加密64位数据的方法。一般密码长度为8个字节,其中56位加密密钥,每个第8位都用作奇偶校验。 DES算法一般有两个关键点,第一个是加密模式,第二个是数据补位,加密模式的主要意义就是,加密算法是按块进行加密的,例如 DES ,是 64Bit 一个块的进行加密,就是每次加密 8 个字节,因此每次输入八个字节的明文输出八个字节密文,如果是 16 个字节,那么分成两个块依次进行加密,
BugZhu抽抽抽!! Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 695 Accepted Submission(s): 253 Problem Description 当前正火的一款手游阴阳师又出新式神了,BugZhu十分想要获得新出的式神,所以他决定花光所有的积蓄来抽抽抽!BugZhu经过长时间的研究后发现通过画三角外接圆能
JPinyin对汉字转拼音的支持,主要是通过预定的字典文件实现的。Jpinyin预定义了三个字典文件,如下图所示:
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。
动态规划最长公共子序列(LCS)问题(Java实现) 首先,明白一个公共子序列和公共子串的区别 公共子序列: 可以不连续 公共子串: 必须连续 问题分析 --- 求最长公共子序列,先明白两个概念 子序列 - 一个给定序列中删去若干元素后得到的序列 公共子序列 - 给定两个序列X,Y,当另一序列Z 既是X 的子序列,又是Y 的子序列时,就称Z 为X、Y 的公共子序列 明白上述两个概念后,我们就可以开始搜索最长公共子序列 这个问题可以使用暴力方法解决,但是由于要全部搜索一遍,时间复杂度为 O(n2<su
Time Limit: 10000/5000MS (Java/Others)Memory Limit: 512000/256000KB (Java/Others)
Problem Description 转眼又到了一年的年末,Lele又一次迎来了期末考试。虽然说每年都要考试,不过今年的这场考试对Lele来说却意义重大。
人工鱼群算法 在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方,人工鱼群算法就是根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为,从而实现寻优。 中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。
本文从 Java 编译原理角度,深入字节码及 class 文件,抽丝剥茧,了解 Java 中的语法糖原理及用法,帮助大家在学会如何使用 Java 语法糖的同时,了解这些语法糖背后的原理
感知机1957年由Rosenblatt(罗森布拉特)提出,是神经网络与支持向量机的基础。
首先遇到一串带有多个括号的代码,我们应先将无关的部分摘除掉,只留下括号,来分析逻辑
感知机本质可以看作是输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面。其基于误分类的损失函数,并利用梯度下降法对损失函数进行极小化进行求解。
题目:给你一个链表的头节点 head ,该链表包含由 0 分隔开的一连串整数。链表的 开端 和 末尾 的节点都满足 Node.val == 0 。 对于每两个相邻的 0 ,请你将它们之间的所有节点合并成一个节点,其值是所有已合并节点的值之和。然后将所有 0 移除,修改后的链表不应该含有任何 0 。 返回修改后链表的头节点 head 。
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基本术语 数据集(data set): 一组数据的集合 样本/示例(instance/sample):数据集中的一个事件或对象 属性/特征(attribute/feature):反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项 属性值(attribute value):属性上的取值 属性空间/样本空间/输入空间(attribute space/sample space):属性张成的空间 特征向量(feature vector):因为空间每个点对应一个坐标向量,所以也将一个示例称为“特征向量” 令D = 表示包含
小 K 是一个海港的海关工作人员,每天都有许多船只到达海港,船上通常有很多来自不同国家的乘客。
当别人告诉你自己考了 x 分的时候,你要回答说:“恭喜你考了 x 分!”比如小明告诉你他考了90分,你就用汉语拼音打出来 gong xi ni kao le 90 fen!。
拟合:已知有限个数据点,求近似函数,可不过已知数据点,只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。
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定义:假设输入空间(特征空间)是 χ ⊆ R n \chi\subseteq R^n χ⊆Rn,输出空间是 Y = { + 1 , − 1 } Y=\{+1,-1\} Y={ +1,−1}。输入 x ∈ χ x\in \chi x∈χ表示实例的特征向量,对应于输入空间的点;输出 y ∈ Y y\in Y y∈Y表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数 f ( x ) = s i g n ( w ⋅ x + b ) f(x)=sign(w\cdot x+b) f(x)=sign(w⋅x+b) 称为感知机。其中, w w w和 b b b为感知机模型参数, w ∈ R n w\in R^n w∈Rn叫做权值, b ∈ R b\in R b∈R叫做偏置, w ⋅ x w\cdot x w⋅x表示 w w w和 x x x的内积。 s i g n sign sign为符号函数。
说到句向量,大家除了第一反应是用bert的CLS作为句向量,还有就是用word2vec学到每个词的向量,然后把句子中所有的词向量做pooling作为句子的向量。有篇论文SimCSE提到可以引入对比学习。
Scipy 对优化最小二乘 Loss 的方法做了一些封装,主要有 scipy.linalg.lstsq 和 scipy.optimize.leastsq 两种,此外还有 scipy.optimize.curve_fit 也可以用于拟合最小二乘参数。
线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。
在一个 2 x 3 的板上(board)有 5 块砖瓦,用数字 1~5 来表示, 以及一块空缺用 0 来表示.
首先声明感知机的对偶形式与原始形式并没有多大的区别,运算的过程都是一样的,但通过对偶形式会事先计算好一些步骤的结果并存储到Gray矩阵中,因此可以加快一些运算速度,数据越多节省的计算次数就越多,因此比原始形式更加的优化。 首先我们介绍一下感知机的原始形式,之后与其对比。
题目描述 又是一年秋季时,陶陶家的苹果树结了n个果子。陶陶又跑去摘苹果,这次她有一个a公分的椅子。当他手够不着时,他会站到椅子上再试试。 这次与NOIp2005普及组第一题不同的是:陶陶之前搬凳子,力气只剩下s了。当然,每次摘苹果时都要用一定的力气。陶陶想知道在s<0之前最多能摘到多少个苹果。 现在已知n个苹果到达地上的高度xi,椅子的高度a,陶陶手伸直的最大长度b,陶陶所剩的力气s,陶陶摘一个苹果需要的力气yi,求陶陶最多能摘到多少个苹果。 输入输出格式 输入格式: 第1行:两个数 苹果数n,力气
于是,在我学习了一段时间的 Rust 之后,我便不断地往系统的底层探索。在那之前,另外一门合适的语言大抵是 Golang,不过我偏向于认为 Golang 是一个 Web 应用或者普通应用的开发语言,而非一个系统编程语言。
MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method')
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虽然传统边缘检测算法在不断发展的过程中也取得了很大的进步,但仍然无法做到精细的边缘检测处理。随着近年来深度学习的快速发展,计算机视觉领域因此获益颇丰,当下最先进的计算机视觉应用几乎都离不开深度学习,深入我们生活的各个领域如目标检测、工业、农业、医疗等。由于深度学习的特性,使得它成为最适合处理计算机视觉任务的工具之一,特别是卷积神经网络(CNN),得益于它强大的自动学习能力,图像边缘检测任务得到了长足的发展,涌现出了许多优秀的方法,如 N4-field、DeepContour、HED、RCF,基于神经网络的边缘检测算法成为了研究热点之一。
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