现在的风格： 1.大括号不换行qwq，换行什么的，太浪费行数了。 2.逗号后面加空格，所有运算符左右加空格，但是if或者for后的括号前面不加空格，一般在确定无误后才会开始改空格，要不然太麻烦了。 3.极大值或极小值一般用INF或者其它大写字母表示 4.开数组一般都用MAXN或者其它大写字母，不过看 ...
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2018-12-11 11:31:25
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算法介绍：梯度下降算法是一种利用一次导数信息求取目标函数极值的方法，也是目前应用最为广泛的局部优化算法之一。其具有实现简单、容易迁移、收敛速度较快的特征。在求解过程中，从预设的种子点开始，根据梯度信息逐步迭代更新，使得种子点逐渐向目标函数的极小值点移动，最终到达目标函数的极小值点。注意，沿梯度正向移 ...
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2018-12-07 01:33:36
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假设函数： 更为一般的表达式： （1） 似然函数： （2） 对数似然函数： 如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数 （3） 对J(w)求极小值，对求导 （4） 上述中 表示第i个样本的第j个属性的取值。 于是的更新方式为： （5） 将（5）式带入（4）式 ...
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2018-12-03 01:01:55
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int/long long 极大值：0x7f 较大值：0x3f 较小值（负值）：0xc0 极小值：0x80 float 极大值：0x7f 较大值：0x4f 较小值：0xce 极小值：0xfe double 极大值：0x7f 较大值：0x43 较小值：0xc2 极小值：0xfe 具体解释请移步 >ht ...
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2018-09-25 19:29:02
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Description 有一个n行m列的整数矩阵，其中1到nm之间的每个整数恰好出现一次。如果一个格子比所有相邻格子（相邻是指有公共边或公共顶点）都小，我们说这个格子是局部极小值。给出所有局部极小值的位置，你的任务是判断有多少个可能的矩阵。 Input 输入第一行包含两个整数n和m（1 includ ...
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2018-09-23 18:19:37
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yuanwen 0 前言 上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能 ...
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2018-09-18 13:43:29
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三分法用来求解函数的极值，极值左右区间满足单调性。 我们使用类似二分的思想来求解 极大值 （极小值同理）： 我们定义 $\displaystyle mid = \frac{l+r}{2}$，$\displaystyle mmid = \frac{mid+r}{2}$，分类讨论： 如果 $f(mid) ...
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2018-08-25 11:30:52
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为啥把这两个问题放在一起？因为这两个问题可以用同样的程序来实现！！ 请注意刘汝佳算法竞赛入门经典在进行区间选点问题的讨论时，有一句话没有任何意义：b相同时a从大到小排序 因为排不排结果没有任何区别 程序实现的思路是把所有的边按照右端点从小到大排序 设置一个tmp初值为极小值，然后考虑每一条边，每次都 ...
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2018-07-06 13:08:38
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原函数约束很多，不一定是凸函数，也就是说原函数是一个也许有很多极小值的多维空间函数，它是不容易求最小值的。用来拟合，容易陷入局部最小值，得到的结果不够泛化。举例：一个训练好的分类器，对一些东西分类很准（拟合误差达到局部极小值），泛化能力很差（拟合误差不是全局最小）。通过求共轭函数，我们把它原函数映射到另一个多维空间（自变量都变了），变成一个新函数，这个函数是凸的，而且它的最大值小于等于原函数的最小
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2018-06-14 18:10:02
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题目 分析 其实原题就是【cqoi2012】【bzoj2669】局部极小值。 有一个n行m列的整数矩阵，其中1到nm之间的每个整数恰好出现一次。如果一个格子比所有相邻格子（相邻是指有公共边或公共顶点）都小，我们说这个格子是局部极小值。 给出所有局部极小值的位置，你的任务是判断有多少个可能的矩阵。 发 ...
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2018-05-16 15:37:39
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