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2023年5月10日
一元多项式加法 链表
摘要: 没啥好说的,写一下指针练一练,用指针挺容易出错的细节挺多 #include<bits/stdc++.h> #define ULL unsigned long long #define DB double #define LL long long using namespace std; int n,
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posted @ 2023-05-10 14:41 wljss
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2023年4月22日
前端学习笔记
摘要: 最近在学前端,做了个网页,html,css,javascript都用到了,记录一下 ```html Web程序设计作业1 设备信息 站点名称设备名称设备编码设备分类设备类型安装时间设备状态操作 昌都生态监测站 冻土设备01XZ001土壤冻土检测2021-05-18 16:53:42正常修改 删除 昌
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posted @ 2023-04-22 22:25 wljss
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2023年4月7日
opengl学习笔记
摘要: 大作业要做这个,边学边做笔记 学习链接 遇到的问题: 显示的纹理变成了黑白色,且存在纹理错位的情况,用wps裁剪了一下就好了,不知道为啥 代码解读: 顶点着色器 #version 330 core layout (location = 0) in vec3 aPos; layout (locatio
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posted @ 2023-04-07 20:11 wljss
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2023年3月14日
机器学习日志 泰坦尼克飞船 Spaceship Titanic
摘要: PassengerId——乘客编号。每个编号的形式都表示乘客与是否是组团旅行有关,比如家庭出游,集体出差等,因此编号中有部分是表示他们在团队中的号码。但有部分乘客是独自旅行。 HomePlanet——乘客离开的星球,通常是他们的永久居住星球。 CryoSleep——指示乘客是否选择在航行期间进入冷冻
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posted @ 2023-03-14 18:49 wljss
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2023年3月11日
机器学习日志
摘要: 目前学的 决策树 随机森林 贝叶斯 踩的坑陆续更新中 . 飞桨 AI Studio平台挺好的,要注意的是这个是linux系统,并且不知道为啥这里面的读入test文件是随机的?写了shuffle=False也没用。。。 .很难注意的一个点,网络要注意一下是不是可训练的 .学习率过高,图片不除255,数
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posted @ 2023-03-11 12:19 wljss
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2023年3月7日
机器学习日志 猫狗分类 Dogs vs. Cats pytorch 神经网络
摘要: 题目让判断一个图片是狗的概率 写了个神经网络score是2.94,1200多名,太差了,慢慢改 发现的几个问题,总结一下: 1.运行的时候老是提示内存不足,这时候改一下虚拟内存就行,具体方法百度,或者调小batch_size也行 2.python是逐行运行的,也就是说你后面的代码有错误它会先跑完前面
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posted @ 2023-03-07 10:47 wljss
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2023年3月5日
机器学习日志 手写数字识别 Digit Recognizer pytorch 神经网络
摘要: 我是链接 第一次用pytorch写机器学习,不得不说是真的好用 pytorch的学习可以看这里,看看基本用法就行,个人感觉主要还是要看着实践代码来学习 总结了几个点: 1.loss出现nan 这个让我头疼了好久,主要有两个方面吧:一是学习率可能太高了,可以调低一点试试。二是对于这个数据,黑白值颜色深
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posted @ 2023-03-05 13:34 wljss
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2023年2月23日
机器学习日志 泰坦尼克号获救预测 Titanic sklearn 决策树/随机森林
摘要: 我是链接 第一次做机器学习的题目 题目要求:给定一堆已知的泰坦尼克号船员信息,每个人的信息包括 PassengerId => 乘客ID Pclass => 客舱等级(1/2/3等舱位) Name => 乘客姓名 Sex => 性别 Age => 年龄 SibSp => 兄弟姐妹数/配偶数 Parch
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posted @ 2023-02-23 19:59 wljss
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2023年1月29日
oi中如何一次造多组数据
摘要: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void work(FILE *fp, int t)//t表示这是第几组数据 { fprintf(fp, "%d ", rand());//用这个输出你想造的数据即可 /*balabala......*/ }
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posted @ 2023-01-29 11:41 wljss
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2023年1月14日
bzoj 2554 Color 期望DP
摘要: 期望DP 枚举最终能成为哪个颜色,把这个颜色看做白球,其余颜色看成黑球。最后分别把每种颜色的期望加起来就行。 考虑当前有i个白球,全变成白球期望步数设为f[i] 一次操作可能造成有白球变黑或者黑球变白的概率:\(\frac{i(n-i)}{C^2_n}\),也就是期望\(\frac{C^2_n}{i
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posted @ 2023-01-14 21:45 wljss
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