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学大伟业国庆Day2

例如小Q在3，圆环在7，则小Q可以通过该圆环移动到11。现在一个问题难倒了小Q，如何判断自己能否到达某个整点呢？...根据广义裴蜀定理以及扩展欧几里得相关原理可知，当且仅当目标为gcd的倍数时有解。故预处理出全部可能的2(a[j]-a[i])，求出其最大公约数，在判断目标是否为gcd的倍数即可。...对于奇数的情况，可以通过枚举第一步的方案转化为偶数的情况，即维护一个set表示0步或1步可达点集(mod gcd意义下)，再查询目标点在mod gcd下是否属于这个集合即可。...而对于任意i,j由于p1同时是2*(a[i]-a[1])、2*(a[j]-a[1])的约束，那么p1也一定是任意2*(a[i]-a[1])-2*(a[j]-a[1])=2*(a[i]-a[j])的约数，...综上所述p1=p2，这样就不需要N^2个数同时求gcd了，只求p1即可，可获得满分。

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学大伟业Day解题报告

根据广义裴蜀定理以及扩展欧几里得相关原理可知，当且仅当目标为gcd的倍数时有解。故预处理出全部可能的2(a[j]-a[i])，求出其最大公约数，在判断目标是否为gcd的倍数即可。...对于奇数的情况，可以通过枚举第一步的方案转化为偶数的情况，即维护一个set表示0步或1步可达点集(mod gcd意义下)，再查询目标点在mod gcd下是否属于这个集合即可。...而对于任意i,j由于p1同时是2*(a[i]-a[1])、2*(a[j]-a[1])的约束，那么p1也一定是任意2*(a[i]-a[1])-2*(a[j]-a[1])=2*(a[i]-a[j])的约数，...综上所述p1=p2，这样就不需要N^2个数同时求gcd了，只求p1即可，可获得满分。...sum[3]=x1x2x3+x1x2x4+x1x3x4+x2x3x4 sum[4]=x1x2x3x4 操作：区间加a 以sum[3]为例新的sum[3]= (x1+a)(x2+a)(x3+a) +

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CVPR 2023 | 高效视频超分辨率的结构化稀疏学习

给定 LR 帧 I_t ，前向网络将其与之前的隐藏状态 H_{F,t−1} 连接，从中提取特征，并从 H_{F,t−1} 中聚合参考信息。...同样，后向网络从 I_t 中提取特征，并从未来隐藏状态 H_{B,t+1} 中聚合参考信息。注意，前向和后向网络都由许多残余块组成。...此外，本文提出了残差稀疏连接(RSC)方案，以解放对循环网络残差块修剪的限制，并保留特征映射通道中包含的所有恢复信息，以获得更好的性能。...在以往的工作中，ASSL 和 SRPN 不得不采用局部剪枝方案(即仅在同一层内比较比例因子，且每层具有相同的剪枝比例)并添加操作索引，以保证跳跃连接和残差连接保持相同数量的滤波器。...，以 4 个连续滤波器为剪接单元，计算 L1 范数得分： s_{i,k} = \sum |Wi[4k：4(k+1)，…]|\quad(2) 然后，给定剪枝比 p 和滤波器总数 N，将所有的 L1 范数得分

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机器学习学习笔记（9）支持向量机

标书了我们希望获得具有何种性质的模型，（例如希望获得复杂度较小的模型），这为引入领域知识和用户意图提供了途径。另一方面，该信息有助于消减假设空间，从而降低了最小化训练误差的过拟合风险。...# 在优化过程中，会通过最大化步长的方式获得第二个alpha值 # 在简化版smo中，会在选择j之后计算错误率Ej # 在这里，会建立一个全局的缓存用于保存误差值，并从中选择使得步长或者说Ei-Ej最大的...alpha值以保证每次优化中采用最大步长 # 该函数的误差值与第一个alpha值Ei和下标i有关，首先将输入值Ei在缓存中设置为有效的 # 有效意味着已经计算好了 # 在eCache中，代码nonzero...smoSimple中的作用有一点不同，后者当没有任何alpha发生改变时会将整个集合的一次遍历过程计成一次迭代 # 而这里的依次迭代定义为一次循环过程 # 而不管该循环具体做了什么事，如果在优化过程中存在波动就会停止...个数值型变量和1个元组 # 元组kTup给出的是核函数的信息 # 元组的第一个参数是描述所用核函数类型的一个字符串 # 其它两个参数则都是核函数可能的可选参数 # 该函数首先构建出一个列向量 # 然后检查元组以确定核函数的类型

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

一、知识图谱中的链接预测知识图谱以形式化、规范化的方法表示知识，将知识表示为三元组(triple)进行存储。...二、基于张量分解的链接预测模型基本概念在本次介绍中，我们使用G(E,R)表示知识图谱,其中E表示实体的集合，R表示关系的集合，|E|和|R|分别表示集合E和集合R中元素的个数。...如果我们用A表示该张量，则A_ikj=1表示第i个实体和第j个实体具有关系k，在本文中表示为(i,k,j)∈G。...使用f作为关系表示函数，输入为三元组中实体和关系的表示，输出为该三元组的预测值，A_ikj=f(e_(i,h),M_k,e_(j,t))。...假设(i,k,j)∈G，训练中DistMult需要e_i^T Ʌ_k e_j=1，则e_j^T Ʌ_k e_i=1，(j,k,i)∈G。

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知识图谱中的链接预测——张量分解篇

01知识图谱中的链接预测知识图谱以形式化、规范化的方法表示知识，将知识表示为三元组(triple)进行存储。...02基于张量分解的链接预测模型基本概念在本次介绍中，我们使用G(E,R)表示知识图谱,其中E表示实体的集合，R表示关系的集合，|E|和|R|分别表示集合E和集合R中元素的个数。...如果我们用A表示该张量，则A_ikj=1表示第i个实体和第j个实体具有关系k，在本文中表示为(i,k,j)∈G。 ...使用f作为关系表示函数，输入为三元组中实体和关系的表示，输出为该三元组的预测值，A_ikj=f(e_(i,h),M_k,e_(j,t))。...假设(i,k,j)∈G，训练中DistMult需要e_i^T Ʌ_k e_j=1，则e_j^T Ʌ_k e_i=1，(j,k,i)∈G。

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数据科学 IPython 笔记本四、Keras（上）

然而，由于全球基础设施多样化，许多相同的产品具有不同分类。在本次比赛中，我们提供了超过 200,000 种产品和 93 个特征的数据集。目标是建立一个能够区分我们主要产品类别的预测模型。...然后展开这些集合的输出，使它们的输入区域重叠，来获得原始图像的更好表示。对于每个这样的层重复这一过程。看起来是什么样呢？...另一个主要区别是，卷积核是学到的。当过滤器在输入图像上滑动或卷积时，它将过滤器中的值乘以图像的原始像素值（也称为计算逐元素乘法）。现在，我们对输入图像上的每个位置重复此过程。...这是因为图像部分中没有任何响应曲线检测过滤器的内容。请记住，此卷积层的输出是激活映射。深入网络现在，在传统的卷积神经网络架构中，还有其他层散布在这些卷积层之间。...最大池化过滤器的示例：池化层的其他选项是平均池化和 L2 标准池化。这个池化层背后的直觉是，一旦我们知道特定特征在原始输入中（高激活值的地方），其确切位置就不如与其他特征的相对位置一样重要。

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算法分析与设计论文

+lookupchain(i+1,j)+p[i-1]*p[i]*p[j]; s[i][j]=i; for(int k=i+1;k<j;k++) { int t=lookupchain...有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，也即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。...可用回溯法求解的问题P，通常要能表达为：对于已知的由n元组（x1，x2，…，xn）组成的一个状态空间E={（x1，x2，…，xn）∣xi∈Si ，i=1，2，…，n}，给定关于n元组中的一个分量的一个约束集...D，要求E中满足D的全部约束条件的所有n元组。...其中Si是分量xi的定义域，且 |Si| 有限，i=1，2，…，n。我们称E中满足D的全部约束条件的任一n元组为问题P的一个解。

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Java 编程问题：五、数组、集合和数据结构

此解决方案在捆绑到本书的代码中以heapSortWithComparator()的名称提供。...布隆过滤器是一种快速高效的数据结构，能够提供问题的概率答案“值 X 在给定的集合中吗？”...以下数学公式可用于塑造最佳布隆过滤器： 过滤器中的项数（可根据m、k、p估计）： n = ceil(m / (-k / log(1 - exp(log(p) / k)))); 假正例的概率，介于 0 和...((n * log(p)) / log(1 / pow(2, log(2)))); 散列函数个数（可根据m和n估计）： k = round((m / n) * log(2)); 根据经验，一个较大的过滤器比一个较小的过滤器具有更少的假正例...此外，通过增加散列函数的数量，我们可以获得较少的假正例，但我们会减慢过滤器的速度，并将其快速填充。布隆过滤器的性能为O(h)，其中h是散列函数的个数。

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数据结构——全篇1.1万字保姆级吃透串与数组(超详细)

序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。子串在主串中的位置：子串在主串中首次出现时的第一个字符在主串中的位置。...模式串：在主串中需要寻找的子串，长度用m表示。模式匹配特点：匹配成功，返回模式串的首字母在主串中的位序号（索引号）。...5.数组 5.1概述数组：一组具有相同数据类型的数据元素的集合。...5.5对称矩阵压缩存储 5.5.1定义及其压缩方式什么是对称矩阵：a(i,j) = a(j,i) 对称矩阵的压缩方式：共4种下三角部分以行序为主序存储的压缩【学习，...+n的和，只需要计算三角中的数据即可 5.5.2压缩存放及其公式压缩后存放到一维空间（连续的存放空间中）对称矩形 A(i,j) 对应一维数组 s[k] , k

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SIGIR21 | 模式感知的序列推荐方法

MoSeR 提取同时包含最后一个行为和目标商品的模式。这些模式以有向图的形式反映了局部商品之间的拓扑关系。因此，MoSeR可以在了解局部商品之间的固有模式的情况下做出更准确的预测。...将所有训练集序列汇总为有向商品图，并从有向图中提取包含最后行为和目标商品的模式。为了缓解复杂性和稀疏性，本文专注于最简单和基本的模式，三元组。模式特征是通过提取的模式中的边缘权重计算的。...3.2 商品图构建根据用户行为序列中的商品构建带权有向图 \mathcal{G} ，其中的节点式商品，边表示从一个商品转移到另一个商品，边权重edge(i, j)利用这种转移关系出现的频率计算，如下式...因此，在本文中将候选三元组的最大数量固定为，随机选择候选三元组。...然而，当候选motif集太大时，可能存在很多无用的模式，而一些稀有但重要的motif类型会因此失去作用，或者作用减弱。当等于 13 时，在两个数据集上都获得了最佳性能。

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来学Python啦，序列类型操作的那些事儿

目录：序列类型定义序列类型处理函数及方法元组类型及其操作列表类型及其操作序列类型的典型应用场景一.序列类型定义序列是具有先后关系的一组元素，因其具有先后关系，所以元素可以相同，元素类型可以不同...s[i]:索引，返回s中第i个元素，i是序列的序号，其序号有正向递增，反向递减两种体系。 s[i:j]或[i:j:k]：切片，返回序列s中第i到j以k为步长的元素子序。...s.index(x)或s.index(x,i,j)：返回序列s从i开始到位置中第一次出现元素x 的位置。 s.count(x)：返回序列s中出现x的总次数。...，其本质上还是一种序列类型，元组具有其独特的一点，元组一旦被创建，就不能被修改。...ls[i:j:k]=lt：用列表lt替换ls切片后对应元素子列表。 del ls[i]：删除列表ls中第i元素。 del ls[i:j:k]：删除列表中第i到第j以k为步长的元素。

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Java版算法模版总结(2)

假设我们把数组[7,8,3,4,1] 中的每个元素构建成一个二元组（其中index为元素下标，value为元素的值）,然后随着二元组index的增加，构建一个单调递增栈stack...那我们便可以利用栈中维护的这段单调性元素获得下一个插入元素和栈中元素的关系。如：找到从左/右遍历第一个比它大/小的元素。...; } } 单调队列「单调队列」首先是一种双端队列，然后队列中维护的元素具有单调性。...假设我们把数组[7,8,3,4,1] 中的每个元素构建成一个二元组（其中index为元素下标，value为元素的值）,然后随着二元组index的增加，构建一个单调递增队列queue...为了更加精确的定义这些方法，需要定义如何表示集合。一种常用的策略是为每个集合选定一个固定的元素，称为祖宗，以表示整个集合。

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Python 基础知识点归纳

set中删除item.如果item不是set的成员,则无任何效果 set.pop() #随机删除一个集合元素,并从set删除,有变量接收则会接收删除到的元素...(t) #将t中的所有元素添加到set中,t可以是另一个集合、一个序列 set.union(t) #求并集,返回所有在...max(s) #s中的最大项 sum(s [,initial]) #具有可选初始值的项的和 all判断: 如果temp中的所有项都为True,则返回True. >>> temp...for j in range(1,5): ... for k in range(1,5): ... if(i!=k) and (i!...=j) and(j!=k): ... print(i,j,k) ... 练习实例: 输入某年某月某日,程序自动判断这一天是这一年的第几天?

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隐私保护之隐私信息检索

例如，给定一个有10%损坏的编码，只读取两个代码位就能恢复消息的任何位，概率为80%。这意味着可以从许多不同的码字比特的 k 元组中恢复消息的每个比特 Xi。...验证协议是私有的，也非常简单，因为对于[ k ]中的每个 j，查询 Qj 均匀地分布在码字坐标集上，总的通信量由 k (logN + 1)给出。...对于 Fn2中的任意两个消息 x1，x2，有 C (x1 + x2) = C (x1) + C (x2) ，其中向量的和在每个坐标中被计算为模2; 解码算法通过读取已损坏的代码字的某个 k 元组坐标并输出这些坐标中值的异或...这些集合完全指定了编码，因为对于任何消息 x，C (x) =C (Ei) ; 和一种码字坐标的 k 大小子集族，在重构第 i 个消息位时可由译码算法读取。...这意味着，对于[ n ]中的每一个 i，j 和其中的任意 k 集合，如果 i = j，则 STj 的大小必为奇数，否则为偶数; 译码算法的各个查询的分布必须接近于均匀。

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数据结构基础(一)数组，矩阵

二维数组的本质是一维数组的数组数组的结构特点：数组元素数目固定，一旦定义不可改变。数组中的元素具有相同的类型。数组下标具有上下界的约束且有序。...数组的两个基本运算：给定一组下标，存取相应的数据元素。给定一组下标，更改相应元素的值。在程序设计语言中，把数组看做是具有共同名字的相同类型的多个变量的集合。 2．...对称矩阵的特点是：在一个n阶方阵中，有aij=aji(1≤i，j≤n)。可以对这类矩阵进行压缩存储，从而节省存储空间，并使矩阵的各种运算能有效进行。...这样，下三角中的元素aij(i≥j)存储到SA[k]中，在数组SA中的下标k和i、j的关系为：k=i×(i-1)/2+j-1，寻址的计算方法如图所示。 ?...稀疏矩阵常使用三元组存储法，三元组表示法就是在存储非零元的同时，存储该元素所对应的行下标和列下标。稀疏矩阵中的每一个非零元素由一个三元组(i,j,aij)唯一确定。

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【数据结构】串与数组

空串是任意串的子串。任意串是其自身的子串。“ABC” 主串：包含子串的串。序号值：在之前的学习过程中称为“索引值”，字符在串中的位置。...子串在主串中的位置：子串在主串中首次出现时的第一个字符在主串中的位置。串相等：两个串的长度相同，且各个对应位置的字符相同。...模式串：在主串中需要寻找的子串，长度用m表示。模式匹配特点：匹配成功，返回模式串的首字母在主串中的位序号（索引号）。...} } 4.5 数组 4.5.1 概述数组：一组具有相同数据类型的数据元素的集合。...二维数组（n×m）内存地址（以==行序==为主序列） Loc(0,0) ：二维数组的首地址 i ：第i个元素 L ：每一个数据元素占用字节数 m：矩阵中的列数 Loc(i,j) =

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存储器层次结构介绍

第一次发送行地址称为RAS，获得行地址之后，将对应的行数据全部复制到内部行缓冲区，然后在获得列地址，通过内部行缓冲区中找到对应数据，通过数据线发送出去到内存控制器。...看上去差别很小，在代码实际运行中，执行效率就会差很多。所以我们编程的时候，稍微注意一下，就能提升代码的性能。评价程序中局部性的一些原则：重复引用相同变量的程序具有良好的时间局部性。...对于具有步长为k的引用模式的程序，步长越小空间局部性越好，具有步长为1的引用模式的程序有很好的空间局部性。在内存中以大步长跳来跳去的程序，空间局部性会很差。...k层缓存着k+1层的一个子集。缓存命中如果程序需要第k+1层的某一个数据对象d，它会首先在当前存储的k层查找d，如果d刚好在k层中，就是我们说的缓存命中。这样比去k+1层读取数据要快得多。...缓存不命中如果程序没有在k层中找到对象d，就是我们说的缓存不命中，这样就会去k+1层读取出包含d的数据块，然后保存到k层的缓存中，如果k层的缓存区满，那么会覆盖掉一个缓存区的块。

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深度学习的未来：神经网络架构搜索(NAS)

它生成字符串，模型是以随机字符串的形式构建的。 ? RNN生成的用于创建模型的字符串示例例如，在图5中使用连续的RNN输出来构建滤波器; 从过滤器高度开始到跨距宽度。输出定位点用于指示跳过连接。...我们搜索的单元可以是一个有向无环图，其中每个节点x是一个潜在的表示（例如卷积网络中的特征图），每个有向边缘（i，j）与一些操作o（i，j）（卷积、最大池等）相关联，这些操作转换x（i），并在节点x（j）...每个节点的输出可以用左边的公式计算。以这样的方式枚举节点，即从节点x（i）到x（j）有一条边（i，j），然后i<j。在连续松弛中，而不是在两个节点之间进行单一操作。使用每个可能操作的凸组合。...离散问题的连续松弛现在o（i，j）节点x（i）和x（j）之间的操作是一组操作o（i，j）的凸组合，其中o（.）_s，其中s是所有可能操作的集合。 ? O（i，j）的输出由上面方程计算。...为了推导这个连续模型的离散结构，在两个节点之间，只保留具有最大权重的边。 ? a)边缘操作最初未知。

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神经网络架构搜索(NAS)

它生成字符串，模型是以随机字符串的形式构建的。 RNN生成的用于创建模型的字符串示例例如，在图5中使用连续的RNN输出来构建滤波器; 从过滤器高度开始到跨距宽度。输出定位点用于指示跳过连接。...我们搜索的单元可以是一个有向无环图，其中每个节点x是一个潜在的表示（例如卷积网络中的特征图），每个有向边缘（i，j）与一些操作o（i，j）（卷积、最大池等）相关联，这些操作转换x（i），并在节点x（j）...每个节点的输出可以用左边的公式计算。以这样的方式枚举节点，即从节点x（i）到x（j）有一条边（i，j），然后i 在连续松弛中，而不是在两个节点之间进行单一操作。使用每个可能操作的凸组合。...离散问题的连续松弛现在o（i，j）节点x（i）和x（j）之间的操作是一组操作o（i，j）的凸组合，其中o（.）_s，其中s是所有可能操作的集合。 O（i，j）的输出由上面方程计算。...为了推导这个连续模型的离散结构，在两个节点之间，只保留具有最大权重的边。 a)边缘操作最初未知。

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