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Macaulish
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【现在还没补的比赛及题解】
摘要: codeforces Codeforces Round #410 (Div. 2) Codeforces Round #411 (Div. 2) Playrix Codescapes Cup (Codeforces Round #413, rated, Div. 1 + Div. 2) Codefo
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posted @ 2017-05-07 21:48 Macaulish
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【刷题中】
摘要: CodeForces - 779F 用到启发式合并,有个很好的知乎的答案,https://www.zhihu.com/question/29663921,dfs子树可以考虑启发式 strlen() 时间很快然而不是o(1),不要偷懒! 树状数组要判0 n=100000 质数个数9592 u[i]!=
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posted @ 2017-03-06 22:00 Macaulish
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【寒假的待填的坑】
摘要: 北航新生赛 usaco:Second Contest (January 2016) Results. 16级第一次训练:https://vjudge.net/contest/148351最后一题要学习一下 16级第二次训练:https://vjudge.net/contest/148752学妹的题坑
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posted @ 2017-01-26 22:25 Macaulish
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2019年1月31日
【python】爬虫实践
摘要: 参考链接 https://blog.csdn.net/u012662731/article/details/78537432 详解 python3 urllib https://www.jianshu.com/p/2e190438bd9c 需要的包 requests 官方文档: https://do
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posted @ 2019-01-31 21:39 Macaulish
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【python】vscode python环境配置
摘要: 安装python插件:ext install python 配置flake8:pip install flake8 配置yapf:pip install yapf(在VScode中按Alt+Shift+F即可自动格式化代码) tips: 1. 更改变量名 在变量名上按F2即可实现重命名变量
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posted @ 2019-01-31 21:12 Macaulish
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2018年12月11日
【spring学习笔记二】Bean
摘要: ### bean的三种实例化方式: 1.构造 2.静态工厂 3.实例工厂 其中,工厂就是工厂的概念,工厂函数factor-method会返回她生产出来的产品类。 而构造初始化也可以选择初始化方式和销毁方式…… 绕
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posted @ 2018-12-11 01:05 Macaulish
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2018年12月10日
【spring学习笔记一】Ioc控制反转
摘要: (最近有点捞,在大一的时候还通过写博客的方式督促自己学习唉,先培养起习惯,再找个好点的地方重新开始写博客⑧) Spring是JAVA的一个框架。 有个概念叫依赖注入(或者还有个名字叫控制反转)。 概念类似于,C类是B类的一个属性,B类是A类的一个属性,然后我们要构造一个A类,就要构造一个B类,构造一
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posted @ 2018-12-10 20:56 Macaulish
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2018年11月6日
【2018CCPC秦皇岛】
摘要: 递推式的线段树可以用矩阵维护。
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posted @ 2018-11-06 10:49 Macaulish
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【2018ICPC沈阳】
摘要: 哈密顿距离转切比雪夫距离,多种颜色跟两种颜色没有区别,记录最大最小次大次小即可。 圆求交点。
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posted @ 2018-11-06 10:48 Macaulish
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2018年11月5日
【2018ICPC青岛】
摘要: B 题意:给n个问题,每个问题有一个固定的答案ai(<=10^5).现在有m个约束关系,每个约束关系是一个二元组(ui,vi),表示你回答ui、vi问题的答案必须一样。 现在让你输出分别修复一个约束,然后回答每个问题,最多能答对多少道。 分析:约束关系其实是弱联通关系,要求回答每个联通块是一样的。所
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posted @ 2018-11-05 13:43 Macaulish
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2018年3月6日
【机器学习】谷歌的速成课程(二)
摘要: 线性回归 训练模型表示通过有标签样本来学习(确定)所有权重和偏差的理想值。在监督式学习中,机器学习算法通过以下方式构建模型:检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型;这一过程称为经验风险最小化。 均方误差 (MSE) 指的是每个样本的平均平方损失。要计算 MSE,请求出各个样本的所有平方损失
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posted @ 2018-03-06 23:23 Macaulish
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【机器学习】谷歌的速成课程(一)
摘要: 问题构建 (Framing) 什么是(监督式)机器学习?简单来说,它的定义如下: 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 标签 在简单线性回归中,标签是我们要预测的事物,即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 在
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posted @ 2018-03-06 23:16 Macaulish
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2018年2月9日
【LaTex】随便学学,
摘要: 教程 http://blog.csdn.net/u014803202/article/details/50410748 一个数学公式编辑器 http://latex.91maths.com/
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posted @ 2018-02-09 15:25 Macaulish
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