char s[maxn];
int sa[maxn];
int t[maxn], t2[maxn], c[maxn];
int rank[maxn], height[maxn];
int n;
void build_sa(int m)
{
int i, *x = t, *y = t2;
for(i = 0; i < m; i++)
c[i] = 0;
for(i = 0; i < n; ...
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2014-07-22 23:04:34
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题目链接食物链类似的题，主要是在于转化，a-b的和为s,转换为b比a-1大s。然后并查集存
此节点到根的差。假如x的根为a，y的根为b:b - y = rank[y]a - x = rank[x]y - x = s可以推出b - a = rank[y]
- rank[x] + s;并查集 延迟更新什...
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2014-05-09 18:38:05
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213
在上一篇博文中，我为大家介绍了myvoix.js中的smart
learning模块，以及何如使用该功能。（myvoix.js的源码地址会在每一篇文章末尾放出）
文本将拓展Chrome下的语音控制框架MyVoix.js使用篇（二）中的实例（没看过的同学请猛戳链接），具象地介绍smart lea...
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Web程序 时间：
2014-05-09 17:59:18
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语言模型 概率语言模型 神经概率语言模型 Deeplearning...
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2014-05-07 08:28:47
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1.背景
上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建决策树，并且赋予他们不同的...
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编程语言 时间：
2014-05-07 06:48:25
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569
How do you know what machine learning algorithm to
choose for your classification problem? Of course, if you really care about
accuracy, your best bet...
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2014-05-07 00:50:14
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这是概念学习的一个简单示例的C++代码。 1 #include 2 using
namespace std; 3 typedef enum Sky{Sunny,Rainy}Sky; 4 typedef enum
AirTemp{Warm,Cold,Cool}AirTemp; 5 type...
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2014-05-06 23:46:41
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第48期百度技术沙龙上的《大数据场景下主题检索应用》讲座介绍了很多训练大规模主题模型的技术细节。讲座回来后，我粗略整理了下讲座上涉及的主题模型和训练大规模模型相关的资料和文献。
1. 主题模型的发展历史
a. 布尔模型 Boolean model
b. 向量空间模型 VSM (Vector space model)
c. 潜在语义索引 LSI (Latent...
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2014-05-03 21:40:07
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上个月，参加了百度技术沙龙， 夏粉的《广告数据上的大规模机器学习》讲座介绍了大规模机器学习中的若干重要问题。遗憾的是，百度的相关算法没有公开的论文。
1. 数据处理
目标： 获取信息， 去除噪音
机器学习技术点： 选择对点击概率分布 预估足够多样本
解决方法： a. 不可见和不完整样本过滤; b. 样本采样; c. 异常样本检测
算法：a. 百度...
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2014-05-03 21:12:36
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378
在配置集群时，每个节点上有很多相同的配置，如启动服务相同、安装程序、提供相同的配置文件，甚至定制相同的任务计划来定期执行某些操作等。如果你管理的只是三两个节点配置起来还是相当简单的，但是有三五十台，甚至上百台你还要自已一个一个手动来配置，那就太痛苦了。因些..
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2014-05-03 20:42:02
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