摘要： 3147. 从魔法师身上吸取的最大能量 思路 其实我们可以注意到：按照题意我们可以把整个数组分成\(K\)个子序列 \[ a_1, a_{1 + k}, a_{1 + 2k} \dots \\ a_2, a_{2 + k}, a_{2 + 2k} \dots \\ \dots \\ a_k, a_{ 阅读全文

摘要： 3186-施咒的最大伤害 思路 题目大意是：选出一个子集，这个子集需要满足一个要求：子集中元素相互之间的差值不能是1和2，目标求最大子集和 直接考虑一个元素应不应该被选上既要考虑比它小的，又要考虑比它大的，比较麻烦，我们直接从小往大考虑，加入一个数的时候就只用考虑比它小的数就可以了，所以我们先把数组 阅读全文

摘要： 牛客周赛 Round 112 题目链接 写在前面 A. 模拟 B. 思维 C. 思维 D. 位运算贪心 E. 计数原理 F. 状压DP A. ICPC Regionals 思路 按照题意模拟即可 代码 #include <bits/stdc++.h> #define endl '\n' // #de 阅读全文

摘要： Chapter7. 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)主要用于图像识别，语音识别等场合 之前的神经网络是全连接的，即相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接 卷积神经网络新增了卷积层和池化层，而没有使用全连接 我们来看一下对比 全连接网络(FNN) 卷积神经网络(CNN) 7.1 卷积层 7. 阅读全文

摘要： Chapter5 误差反向传播 5.1 计算图 通过一些问题来了解这个方法 问题1 太郎在超市买了2个100日元一个的苹果，消费税是10%，请计算支付金额 图解如下 也可以这样表示 问题2 太郎在超市买了2个苹果，3个橘子。其中，苹果每个100日元，橘子每个150日元，消费税10%，请计算支付金额 阅读全文

摘要： Chapter4. 神经网络的学习 学习是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程, 学习的目的是尽可能减小损失函数的值 4.1 从数据中学习 比如，对于数字图像识别来说，一种方案是，先从图像中提取特征量，再利用机器学习技术学习这些特征量的模式。特征量是指可以从输入数据(输入图像)中准确地提取本质数 阅读全文

摘要： Pandas 基本用法快速入门 文章基于Labex-Pandas 实验整理 Pandas创建DataFrame 从字典创建DataFrame import pandas as pd student_data = { 'Name' : ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Sco 阅读全文

摘要： Numpy随机数据生成 基本随机数生成 1. 均匀分布随机数 import numpy as np # 生成[0,1)之间的随机数 print(np.random.random()) # 单个随机数: 0.374 print(np.random.random(5)) # 一维数组: [0.95 0. 阅读全文

摘要： 01背包方案计数 求装到一定容量的方案总数 有\(N\)个物品，每个物品有重量 \(w_i\)和价值\(v_i\) 背包容量为 \(W\) 背包：每个物品要么选 1 次，要么不选。 问法：求恰好\(W\)的情况下，有多少种选物品的方案？ #include <bits/stdc++.h> #defin 阅读全文

摘要： Chapter 3. 神经网络 3.1 从感知机到神经网络 神经网络分为三层：输入层, 中间层(也称隐藏层), 输出层 ) 实例中的网络一共有三层，但是只有两层有权重，所以也成为两层网络, 但是有的书也看层数将其成为三层网络 接下来观察一个感知机 当然这里偏置b没有表现出来，也可以把偏置b当成一个信 阅读全文