1 计算数组加权和用addWeighted函数，作用是计算两个数组（图像阵列）的加权和。原型如下： void addweighted(InputArray srcl,double alpha,InputArray src2,double beta,double gamma,OutputArray d ...
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2019-11-26 21:14:43
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集成学习基础 集成学习分类 Boosting 采用串行的方式，各个基学习器之间有依赖 基本思路：将基学习器层层叠加，每一层训练时，对前一层分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层学习器的结果加权融合 AdaBoost Bagging 各基学习器之间无强依赖，可以并行训练 基于决策树基学习器的Ra ...
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2019-11-24 17:36:26
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~~### 小萌新 什么也不会 写得详细一些吧~~ 【[BJOI2016]回转寿司】 首先，暴力查找--30分 然后，黑科技 权值线段树 s[]表示前缀和，题目要求的是有多少对(i，j)满足L≤s[j]-s[i]≤R（i＜j），变形一下得到s[j]-R≤s[i]≤s[j]-L 因此我们只需要遍历一遍 ...
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2019-11-22 23:27:32
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概率DP： 1.期望可以分解成多个子期望的加权和，权为子期望发生的概率，即 E(aA+bB+…) = aE(A) + bE(B) +…+1； 2.期望从后往前找，一般dp[n]=0,dp[0]是答案； 3.解决过程，找出各种情况乘上这种情况发生的概率，求和； #include<iostream> # ...
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2019-11-14 20:11:12
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一.概述 移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数， 以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏 较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势 ...
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2019-11-14 13:45:36
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摘要：本文主要介绍了神经网络的基本概念以及误差反向传播算法的推导。 1、关于神经网络的几个重要概念 神经元模型：类似于神经元细胞结构的模型。如下图： 解释：每一个神经元都是相对独立的，将输入的若干个数据经过加权处理之后求和，作为一个总体输入（在上图中就是线性模型），然后将该总体输入作为变量送给激活函 ...
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2019-11-12 20:07:46
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一、knn的原理 K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 问题是求某点的最近 K 个点。求两点间距离公式，此外还可能需要增加权重 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。 1、当样本不平衡时，比如一个类的样本容量很大，其他类的样本容量很小，输 ...
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2019-11-10 15:30:55
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注意：可以查看Redis官网查看集群搭建方式，连接如下 https://redis.io/topics/cluster-tutorial 集群中应该至少有三个节点，每个节点有一备份节点。需要6台服务器。 如果条件有限，可以搭建伪分布式，以下步骤是在一台 Linux 服务器上搭建有6个节点的 Redi ...
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2019-11-04 15:34:32
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介绍：Kruskal算法是用来求加权连通图的最小生成树的一种算法。 对于一个图来说，我们可以选择不同的边而产生不同的树，由于边的选择不一样，每一条边的权值不一样，那我们最后生成出来的树的权值也就不一样，Kruskal算法就是来找怎样选择边才可以使产生的树的权值最小。 思路：现在有一个集合Q，来表示图 ...
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2019-11-03 20:22:54
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传送门：COGS 实际上，拿到这道题我是懵逼的。第一感觉是线段树维护路径费用，然后就没了。 实际上，好好想一想，应该还是可以发现一些玄机的。 用线段树维护公路权值是个人都会吧，不会右转幼儿园。 但是下面期望值怎么算？ 想想教练讲的，期望就是加权平均数，那么对于区间L--R的期望实际上就是 这是分子 ...
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2019-11-02 09:20:08
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