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网络大流—Dinic

前置知识网络大流入门前言Dinic在信息学奥赛中是一种常用的求网络大流的。它凭借着思路直观,代码难度小,性能越等势,深受广大oier青睐思想Dinic属于增广路。 Dinic还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1,这样可以大大其时间复杂度 每次BFS构造分层图(注意必须每次都重新构造,因为每次增广之后会删除一些无用的边,也就会删除一些无用的点)然后从源点开始多路增广当前弧:对于每个点,我们记录下它已经增广了哪些边,当再次回到这个点的时候 ,无视已经增广过的边,从下一条边开始增广分层(自己xjb起的名字):在进行分层的时候,找到汇点立即退出剩余量(也是自己起的):在进行增广的时候,如果该节点已经没有流量,直接退出时间复杂度Dinic Dinic的性能在比赛中表现的非常越。

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神经网络总结框架参考

框架的框架如下所示: $$ w_{t+1} = w_t - eta_t eta_t = cfrac{alpha}{sqrt{V_t}} cdot m_t $$ 其中,$w_i$为i时刻的权值 ,g_t) g_t = nabla f(w_t) $$ 一阶动量和二阶动量均是历史梯度和当前梯度的函数固定学习率学习率固定的均有一个特点:不考虑二阶动量(即$M_2(g_i) = I$)随机梯度下降(SGD)随机梯度下降时简单的,有:$m_t = g_t,V_t = I$,带入公式有公式为:$eta_t = alpha cdot g_t$带动量的随机梯度下降(SGD 1} + (1-beta)cdot g_t eta_t = alpha cdot m_t $$自适应学习率自适应学习率的考虑二阶动量,一般来说,一阶动量决定方向,二阶动量自适应学习率 ,前期使用Adam,后期使用SGD,如下图所示:?

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    #Python干货#python实现——

    二分函数详见rres,此代码使该运行了两次def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2left=0right=1while i>0 : 学习完该以后,逻辑框架基本上就有了,剩下需要明的就是对应的python的语言。 “数学符号”(详见mofan的酷),以及print的使用1.def是python中指定义,一般用来定义函数,如果需要深度学习搭建网络可用来定义网络。 2okky=bn(okk)print(left)print(right)print(极小值x=,okk)print(极小值y=,okky)不要问我掌握了什么,要问我现在写完这个代码后有多么的爱python的度表示 我上回把那个2搁在了分号下面,结果很大,所以还是换成0.5更好(PS:勿忘那长河般的0)。 虽然代码很长,但是主要是因为print太多。本打在开头print,后结果会漏掉后一部分。

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    ——遗传

    遗传的基本概念遗传(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种,它的基本思想是模拟生物和人类进的方求解复杂的问题 二进制编码二进制编码是原始的编码方式,遗传初是在二进制编码的方式下进行运的。二进制编码也是遗传中使用为直接的运编码方式。二进制编码是指利用00和11对问题的解向量进行编码。 而对于实数编码方式,则是在区间上随机初始20组初始解。适应度函数的计适应度函数的目的是评价个体的好坏,如上面的问题中,即为终的目标函数。 ----在实现遗传时,一个常用的方是将到当前代为止演好个体单独存放起来,在遗传结束后,将演过程中发现的好个体作为问题的解或近似解。 image.png 初始在区间内随机初始种群的个体,并置个体的适应值,适应值之和以及相对适应值比例为00。终止条件采用代数作为终止条件,当运行到指定的大代数时,程序停止。

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    ——遗传

    ,便去学习和研究了粒子群,人工蜂群等等的群体智能。 遗传的基本概念遗传(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的,是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种,它的基本思想是模拟生物和人类进的方求解复杂的问题 基本定义个体(individual):在遗传学中表示的是基因编码,在问题中指的是每一个解。适应值(fitness):评价个体好坏的标准,在问题中指的是函数。 二进制编码二进制编码是原始的编码方式,遗传初是在二进制编码的方式下进行运的。二进制编码也是遗传中使用为直接的运编码方式。二进制编码是指利用00和11对问题的解向量进行编码。 对于每一个变量的二进制位串的长度取决于变量的定义域所要求的度。----二进制位串的长度的计如下: 假设aj≤xj≤bja_jleq x_jleq b_j,所要求的度是小数点后tt位。

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    吴恩达《深度神经网络》炼笔记(2)--

    接着,我们介绍了防止过拟合的两种方:L2 regularization和Dropout。然后,介绍了如何进行规范输入,以加快梯度下降速度和度。 然后,我们介绍了梯度消失和梯度爆炸的概念和危害,并提出了如何使用梯度初始来降低这种风险。后,我们介绍了梯度检查,来验证梯度下降是否正。 本节课,我们将继续讨论深度神经网络中的一些,通过使用这些技巧和方来提高神经网络的训练速度和度。 而且在数值处理上就不能使用向量的方来提高运速度。 这样,相当于结合了Batch gradient descent和Stachastic gradient descent各自的点,既能使用向量,又能叫快速地找到小值。

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    Adam

    Adam Optimization Algorithm.Adam refer to Adaptive Moment estimation.要看懂这篇博文,你需要先看懂:指数加权平均使用动量的梯度下降RMSprop Adam基本思想是把动量梯度下降和RMSprop放在一起使用。 Adam动量梯度下降部分: vdw=β1vdw+(1−β1)dWv_{dw}=beta_1 v_{dw}+(1-beta_1)dWvdw​=β1​vdw​+(1−β1​)dW 即指数加权平均 beta_2)dW^2Sdw​=β2​Sdw​+(1−β2​)dW2 dw2dw^2dw2 -> (dw2)(dw^2)(dw2) RMSprop term. 0.999出自Adam paper,即该提出者

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    kmeans

    k-means、缺点1、点:①简单、高效、易于理解②聚类效果好2、缺点:①可能找到局部的聚类,而不是全局的聚类。使用改进的二分k-means。 方2:先使用canopy进行初始聚类,得到k个canopy中心,以此或距离每个canopy中心近的点作为初始簇中心。③聚类结果对k值的依赖性比较大。目前并没有一个通用的理论来定这个k值。 二分k-means:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)将该簇一分为二,并计每个簇的误差平方和,选择平方和大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的 k-means的k值自适应:首先给定一个较大的k值,进行一次k-means得到k个簇中心,然后计每两个簇中心之间的距离,合并簇中心距离近的两个簇,并将k值减1,迭代上述过程,直至簇类结果 参考:k-means、性能及

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    ——差分进(DE)

    一、差分进的介绍   差分进(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索,该是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的 DE也属于智能,与前面的启发式,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的。DE是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种。 二、差分进的流程初始种群变异交叉选择?三、差分进的具体步骤   对于无约束问题??利用差分进求解这样的问题,主要分为初始、变异、交叉和选择等几项操作。 image.png 4、选择   在DE中采用的是贪婪选择的策略,即选择较的个体作为新的个体。?四、实际的问题   求解问题:?? public static int xMax = 10; 大值 public static double F = 0.5; 变异的控制参数 public static double CR = 0.8

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    ——差分进(DE)

    一、差分进的介绍   差分进(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索,该是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev DE也属于智能,与前面的启发式,如ABC,PSO等类似,都属于启发式的。DE是我在一篇求解盒子覆盖问题论文中使用的一种。 二、差分进的流程初始种群变异交叉选择?(DE流程)三、差分进的具体步骤   对于无约束问题??利用差分进求解这样的问题,主要分为初始、变异、交叉和选择等几项操作。 1、初始   如前面的的群智能一样,差分进也需要初始种群:?其中,?是第?个个体,?表示第?维。?其中,?和?分别为第?维的下界和上界,?表示在区间?上的随机数。 称为缩放因子,为一个定的常数。?表示第?代。3、交叉   交叉操作的目的是随机选择个体,因为差分进也是一种随机,交叉操作的方是:?其中,?称为交叉概率。通过概率的方式随机生成新的个体。

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    解读之模拟退火

    2018 06 21模拟退火模拟退火 ( simulated anneal , SA) 求解问题常用的,今天应用 SA 解决一元多次函数小值的例子解释 SA 。 1 思想初始:初始温度T,初始解状态S,是迭代的起点; 产生新解S′计增量ΔT = C(S′,S),其中C为评价函数:若ΔT < 0,则接受 S′ 作为新的当前解,否则以概率 exp(-ΔTkT ) 接受 S′ 作为新的当前解如果满足终止条件则输出当前解作为解,结束程序,终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止。 上述关键点:以一定概率exp(-ΔTkT) 接受一个不好的解,这是SA区别于爬山的地方。 2 SA 应用应用 模拟退火SA 求解以下函数的小值:y = np.sin(5np.pi(x-0.05)) + np.cos(np.pi*(x-0.04)), 0

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    深度学习常用的学习:Adam

    听说你了解深度学习常用的学习:Adam?-深度学习世界。深度学习常常需要大量的时间和机资源进行训练,这也是困扰深度学习开发的重大原因。 虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习,但所需的计资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的,才能从根本上加速机器的学习速度和效果,Adam 正为此而生! 但是 Adam 的偏差修正令其在梯度变得稀疏时要比 RMSprop 更快速和秀。Insofar 和 Adam 基本是好的全局选择。 我们分析了 Adam 的理论收敛性,并提供了收敛率的区间,我们证明收敛速度在在线凸框架下达到了。经验结果也展示了 Adam 在实践上比得上其他随机。 因为α定了参数空间内有效步长的量级(即上界),我们常常可以推断出α的正量级,而解也可以从θ0 开始通过一定量的迭代而达到。我们可以将?

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    二——如何提高人脸检测正

    人脸检测是一个非常经典的问题,但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中:   (1)误检(把非人脸的物体当作人脸)较多,非人脸图像当作人脸送入后续,会引起一系列不良后果。    (2)漏检问题,例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无检测到。 326 (2)检测结果上对比: 图像 Haar_alt Haar_alt2 lbp 复杂背景图像 70 70 69 简单背景图像 277 283 292 二、detectMultiScale函数  选择终的人脸分类器后 ,若想在这个基础上继续,那就试试这个detectMultiScale函数。 默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%; 参数4:minNeighbors–表示构成检测目标的相邻矩形的小个数(默认为3个)。

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    ——凸的概述

    一、引言   在机器学习问题中,很多的归根到底就是在求解一个问题,然而我们的现实生活中也存在着很多的问题,例如道路上路径的选择,商品买卖中的大利润的获取这些都是的典型例子,前面也陆续地有一些具体的 ,如基本的梯度下降,牛顿以及启发式的(PSO,ABC等)。 三、三类问题主要有三类问题: 无约束问题 含等式约束的问题 含不等式约束的问题 针对上述三类问题主要有三种不同的处理策略,对于无约束的问题,可直接对其求导,并使其为0,这样便能得到终的解 四、正则在“简单易学的机器学习——线性回归(1)”中,在处理局部加权线性回归时,我们碰到了如下的三种情况:??????当?时模型是欠拟合的,当?时模型可能会出现过拟合。 正则主要有两种: L1-Regularization,见“简单易学的机器学习——lasso” L2-Regularization,见“简单易学的机器学习——岭回归(Ridge Regression

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    ——凸的概述

    一、引言   在机器学习问题中,很多的归根到底就是在求解一个问题,然而我们的现实生活中也存在着很多的问题,例如道路上路径的选择,商品买卖中的大利润的获取这些都是的典型例子,前面也陆续地有一些具体的 ,如基本的梯度下降,牛顿以及启发式的(PSO,ABC等)。 三、三类问题主要有三类问题: 无约束问题 含等式约束的问题 含不等式约束的问题 针对上述三类问题主要有三种不同的处理策略,对于无约束的问题,可直接对其求导,并使其为0,这样便能得到终的解 四、正则在“简单易学的机器学习——线性回归(1)”中,在处理局部加权线性回归时,我们碰到了如下的三种情况:??????当?时模型是欠拟合的,当?时模型可能会出现过拟合。 正则主要有两种: L1-Regularization,见“简单易学的机器学习——lasso” L2-Regularization,见“简单易学的机器学习——岭回归(Ridge Regression

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    【AI PC端】五,常量阶大值小值滤波

    来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶大值小值滤波,这个可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的大值或者小值,也即是说可以让小值滤波的复杂度和半径无关 介绍普通实现的小值滤波复杂度是非常高的,因为涉及到遍历的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的大和小值。 尽管可以使用sse,但速度仍然快不了多少(后面会介绍这个的SSE)。 它介绍了一个小值滤波的,使得这两个滤波器的复杂度可以和滤波半径无关。3. 原理的核心原理如下图所示:? 伪代码其实也是比较好理解的,即动态维护一个长度为(滤波窗口大小)的单调队列,然后可以在任意位置获取以当前点为结束点的滤波窗口中的大值或者小值。4.

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    如何正实施云计

    对于那些考虑进行云计部署的企业来说,有效的成本管理对于成功至关重要。企业需要大程度地利用云计技术,需要在关键活动领域中尽早采取行动,以便随着云计足迹的增加而有效地成本。? 但是,企业需要继续大程度地利用云计技术,需要在关键活动领域中尽早采取行动,以便随着云计足迹的增加而有效地成本:监控、元数据,以及关键的问责制。 在这些情况下,有效的绩效监控以及适当的问责制将是保云计的超支清晰可见,并适当先级的关键因素。 就像云计资源的规模过大一样,适当的元数据标记通常会成为部署期限紧迫或业务先级不断变的牺牲品,而在保云工作负载的可归因性方面,预防措施要比补救措施更有价值。 在这种情况下,企业核心团队将负责“成本”,并负责从性能指标中识别潜在的成本节约措施。然后,他们必须定并追查资源所有者,以请求验证和实施建议的措施。

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    大子序列和问题之

    = thisSum; } } return maxSum; }该去除了一中不必要的计,时间复杂度为O(n^2)(两重for循环)。 ----四:三利用递归较好的解决了大子序列和问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的? 它为什么是正的? ----该一个附带的点是,它只对数据进行一次的扫描,一旦a被读入并被处理,它就不再需要记忆。因此,如果数组在磁盘或磁带上,它就可以被顺序读入,在主存中不必储存数组的任何部分。 不仅如此,在任意时刻,该都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正答案(其他即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的叫做联机(online algorithm)。

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    大子序列和问题之

    ; } } return maxSum;} 该去除了一中不必要的计,时间复杂度为O(n^2)(两重for循环)。 四:三利用递归较好的解决了大子序列和问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的?先上代码! 它为什么是正的? 该一个附带的点是,它只对数据进行一次的扫描,一旦a被读入并被处理,它就不再需要记忆。因此,如果数组在磁盘或磁带上,它就可以被顺序读入,在主存中不必储存数组的任何部分。 不仅如此,在任意时刻,该都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正答案(其他即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的叫做联机(online algorithm)。

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    机器学习中的总结

    对于几乎所有机器学习,无论是有监督学习、无监督学习,还是强学习,后一般都归结为求解问题。因此,在机器学习的推导与实现中占据中心地位。 对于强学习,我们要找到一个的策略,即状态s到动作a的映射函数(定性策略,对于非定性策略,是执行每个动作的概率): image.png使得任意给定一个状态,执行这个策略函数所定的动作a之后,得到的累计回报 第三个问题是纯数学问题,即,为本文所讲述的核心。的分类对于形式和特点各异的机器学习目标函数,我们找到了适合它们的各种求解。 除了极少数问题可以用暴力搜索来得到解之外,我们将机器学习中使用的分成两种类型(不考虑随机如模拟退火、遗传等,对于这些,我们后面会专门有文章进行介绍):公式解数值前者给出一个问题的公式解 后者是在要给出极值点的公式非常困难的情况下,用数值计近似求解得到点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治,动态规划等。我们在后面单独列出。

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