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搜索关键字:最小化    ( 2512个结果
UVA714- Copying Books(最大值最小化)
题意:k份书稿分成m份,使得每份的和最小 思路:典型最大值最小化问题,使用贪心+二分。贪心的是每次尽量将元素往右边划分,二分查找最小的x满足m个连续的子序列和S(i)都不超过x。 因为输出的原因,在划分时就从后往前尽量划分。 #include #include #include #include using namespace std; typedef long ...
分类:其他好文   时间:2014-07-31 13:29:27    阅读次数:178
rsync单向同步
系统版本:Centos X64 6.4(最小化安装)先安装依赖包1 [root@localhost ~]# yum install vim wget lsof gcc make cmake makeconf autoconf automake openssh -yView Code开始下载安装1 [...
分类:其他好文   时间:2014-07-31 02:50:45    阅读次数:450
Vb.net/VB 声明API函数实现父窗体功能
回顾第一次敲机房收费,自己调用了api函数实现了父窗体及其子窗体最小化的功能,如今再次遇到,自己就在思考,能不能继续使用API函数呢?答案当然是Of Course!...
分类:Windows程序   时间:2014-07-31 00:01:22    阅读次数:384
SVM 支持向量机
(支持向量机)support vector machine是一种二分类模型,是寻求结构风险最小,实现经验和置信范围最小化。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器,间隔最大化使得它有区别于感知机,并且是唯一的。学习策略:间隔最大化(解凸二次规划的问题)线性分类器也叫感知机,就是在N维的...
分类:其他好文   时间:2014-07-30 00:30:52    阅读次数:355
uva714 - Copying Books(最大值最小化)
题目:uva714 - Copying Books(最大值最小化) 题目大意:给出n本书,每本书的值代表这本书的页数。然后给定m个scribers,每个scriber至少要抄一本书,或者连续的几本书。每个scriber的工作量就等于他要抄的书的页数之和。问怎样划分能使的scribers中工作量的最大值最小。这里要求答案如果有多种的话就输出前面的和比较小的那个划分。 解题思路:最...
分类:其他好文   时间:2014-07-29 14:29:38    阅读次数:173
伍色木网站测试
首页:1.聊天的窗口不能最小化,挡住了全国统一服务电话那一小块。2.主页图片交换的链接跟其中一张图片的背景色重了,看不出来。3.其它子页和主页的风格设计过于相似,没有主次感。子页把大图去掉,主页有这些图就可以了。4.没必要每一页都弹出“现在咨询”对话框,最小化缩在网站的一个角落用户能注意到。5......
分类:Web程序   时间:2014-07-28 14:44:43    阅读次数:294
系统之纵向扩展
硬件永远比开发者和有效率的代码便宜。可能的话,缓存一切所有数据库都建立在SSD之上,这样可以获得0延时。尽可能最小化建立,程序可以工作才是重点。基于木桶效应,速度肯定受限于某个短板,现有的云服务基本上都存在容量和性能限制。达到同样的性能,使用云的成本将远远高于自建数据中心。什么好用用什么,不要做无必...
分类:其他好文   时间:2014-07-26 16:56:41    阅读次数:296
mysql系列之复制2----主从同步部署
经过了上一篇mysql系列之复制1----原理篇,相信大家已经对mysql的复制有所了解了。本篇博文将带大家一起来部署下mysql的主从同步架构。环境: CentOS6.5x86_64位采用最小化安装,系统经过了基本优化 selinux为关闭状态,iptables为无限制模式 主机名:master==>ip:172.16.1..
分类:数据库   时间:2014-07-26 03:18:27    阅读次数:393
Li的前期工作Level_Set_Evolution_Without_Re-initialization_A_New_Variational_Formulation
在本文中,我们表达了一个新的变化的框架对于几何活动轮廓,它迫使水平集函数接近于一个符号距离函数,并且因此完全的排除了代价性的重新初始化的过程。我们的变化的构架由一个内部能量项,它惩罚了来自符号距离函数的水平集函数的偏离,还有一个外部能量项,它可以驱动零水平向着预想的图像特征运动,比如目标边界。水平集函数结果的演变是梯度流,它最小化了整个的能量函数。提出的变化的水平集构架有三个主要的优点比起传统的水平集构架。首先,可以用一个明显的更大的时间步骤去进行数值性的解决演变的偏微分方程。,因此加速了曲线演化。第二,水...
分类:其他好文   时间:2014-07-25 11:23:51    阅读次数:533
概念介绍(机器学习)
似然函数:似然函数在形式上就概率密度函数。 似然函数用来估计某个参数。最大似然函数:就是求似然函数的最大值。 最大似然函数用于估计最好的参数。最小二乘法:它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。就是求 y=a1+a2x的系数。通过最小化误差的平方,然后求系数的偏导数,令导数为0,求...
分类:其他好文   时间:2014-07-24 22:50:53    阅读次数:261
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