其他

題意就是已知 f f 求 g=f∗1∗1∗....∗1 g=f*1*1*....*1，其中 ∗ * 是數論卷積，有 K K 個 1 1。 只需求 1K 1^K 。這個 K K 是個高精數，硬算肯定不行。 考慮

指標和引用的upcasting 除了在函數調用時編譯器可以實現自動轉換外，在進行指標或者引用賦值時也可以自動轉換。和函數調用一樣，這兩種情況都不需要顯式的強制轉換。 Wind w; Instrument* ip = &w; // Upcast Instrument& ir = w; // Upcast 危機 在upcast的時候會失去類型資訊，如下編譯器只能將ip作為Instrument的指標來調用 Wind w; Instrument*

什麼是單純形。 就是用於解決線性規劃問題的一般演算法。 時間複雜度比較玄學，不是多項式演算法，但是實際表現不錯。 前置知識 線性規劃 在給定有限資源和競爭約束的情況下，要最大化或最小化某個目標，如果可以把目標描述為某些目標的線性函數，且約束為某些變數的不等式或等式，那我們就可以得到一個線性規劃問題,如網路流問題就是特殊的線性規劃。 幾個經典問題的線性規劃表達： 最短路： 最大化:dt 最大化: d_t

在建構函式內部調用虛函數 在普通的成員函數中調用虛函數時仍然是在運行時解析虛函數調用，因為此時對象並不知道其是屬於成員函數所在的類或者是衍生類別。但是在建構函式中，虛機制沒有作用，只有“本地”的虛函數會被調用，有兩個原因： 首先，在建構函式中你只能知道基類對象已經初始化，但不知道誰將繼承你，若調用衍生類別中對應的虛成員函數，則其可能操作尚未初始化的成員；

就是求 (ϕ∗id)(n) (\phi *id)(n) 的值。直接暴力。 #include<cstdio>#include<cmath>#include<algorithm>using namespace std;typedef long long LL;const int N=100000;LL n,ans;int p[N+5];bool vis[N+5];void get_P(){ for(int i=2;i<

轉自http://www.myexception.cn/other/1828071.html 如何在Caffe中配置每一個層的結構 最近剛在電腦上裝好Caffe，由於神經網路中有不同的層結構，不同類型的層又有不同的參數，所有就根據Caffe官網的說明文檔做了一個簡單的總結。 1. Vision Layers 1.1 卷積層(Convolution) 類型：CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1

羅馬種了一棵樹，樹上有n個點。每個點有一個小寫英文字母。1號點是樹的根，剩下的n-1個點都有一個父親。點和父親之間通過一個邊相連。第i個點的父親是pi,且pi<i。 一個點的深度是從根到當前點的路徑上經過的點數。根的深度是1。 U在v的子樹中，若且唯若u往根方向走可以到達v。特別的，v也是在v的子樹中。 羅馬給你m個查詢，第i個查詢包含兩個整數vi,hi。現在收集在vi子樹中且深度是hi的結點。判斷一下把這些結點重新排列是否能組成一個迴文。 範例解釋：

Deep Learning原始碼收集-持續更新… zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09   收集了一些Deep Learning的原始碼。主要是Matlab和C++的，當然也有python的。放在這裡，後續遇到新的會持續更新。下表沒有的也歡迎大家提供，以便大家使用和交流。謝謝。   最近一次更新：2013-9-22 Theano

本文主要是對整個流程的一個總結，一些遺漏的細節可以參考網上相關教程。 之前在ubuntu上安裝過caffe 和tensorflow比較順利，不過後面系統崩潰，重新安裝，又踩了很多坑，簡要記下，作為參考。 1） Nvidia顯卡驅動安裝 2） cuda 安裝 3） cudnn安裝 4） tensorflow安裝 1） Nvidia顯卡驅動安裝 我的顯卡是GTX960

一直用兩台電腦工作，xp工作端，ubuntu一直就只是編譯伺服器，因為是從事MTK的android方案開發，所以每次flash down工作都要到xp端，但是xp端的流氓軟體太多（大家都知道的），總佔用adb的連接埠，所以就準備用ubuntu（14.04）作為平時的調試平台； 一、工具的安裝和幾條指令（忽略）     1.安裝只要輸入下面3條命令就可以了  

某個國家有N個城市，編號0 至 N-1，他們之間用N - 1條道路串連，道路是雙向行駛的，沿著道路你可以到達任何一個城市。你有一個旅行計劃，這個計劃是從編號K的城市出發，每天到達一個你沒有去過的城市，並且旅途中經過的沒有去過的城市儘可能的多（如果有2條路線，經過的沒有去過的城市同樣多，優先考慮編號最小的城市），直到所有城市都觀光過一遍。現在給出城市之間的交通圖T，以及出發地點K，你來設計一個旅行計劃，滿足上面的條件。例如： (K =

Postgresql 8.3.3     今天應用反映資料庫很慢，有些SQL執行一天都沒執行完, 檢查資料庫，發現大量會話在更新同一張表 tbl_tmp, 產生大量行鎖申請等侍。 --等於等侍狀態的SQL (被堵住的SQL) anpstat=# select datname,procpid,query_start,current_query,waiting,client_addr from pg_stat_activity where

LCT動態樹。用於維護森林，支援加邊刪邊和查詢鏈上資訊等操作。 時間複雜度O( log2n log_2 n) #include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>using namespace std;typedef long long LL;const LL maxn=50010, INF=0x7fffffff;struct node{ LL

AT指令，暫未發現發送AT請求的frameworks介面，通過列印資訊總結AT指令： AT+EIMSVOICE: Enable/Disable IMS Voice Capability +EIMSVOICE=<config> <config>: integer  0 disable IMS Voice capability 1 enable IMS Voice capability note:This command should set from AP

任意兩點之間有且只有一條簡單路徑 ⇔ \Leftrightarrow 樹 所以就是要使剩下的點構成一顆樹，容易發現，隨著格子數變多，邊數增長的比點數快，且 K K 不會很大。所以當 n∗m n*m 太大時，不可能構成樹了。粗數量級估計一下， 5∗105 5*10^5 就無解。 然後就是暴力判斷了。直接並查集。 #include<cstdio>#include&

貝葉斯定理 貝葉斯定理，在機器學習滿天飛的時代，簡直可以被成為做簡單的機器學習模型了。 定理本身一目瞭然：P(A|B) = P(B|A) * P(A)/P(B) 用語言解釋就是：在B出現的前提下,A出現的機率等於A和B都出現的機率除以B出現的機率。 換句話說就是後驗機率和先驗機率的關係。 舉個例子 我們假設：目前的全集是一個小學的小學一年級學生，A指代“穿白襪子”，B指代“是男生”。 這個小學一年級一共100人，其中有男生30人，穿白襪子的人數一共有20

直接做不太可做，我們可以枚舉一個 d d 表示其他人最大值不大於 d d 時的情況。 這樣就好做多了，比 d d 大的部分就一定要全部扣掉。然後如果自己的票數不足 d d ，就需要在剩下的所有票裡取最便宜的前幾個，需要線段樹詢問前k小值的加和。 從大到小枚舉 d d 即可。 #include<cstdio>#include<

    非同步fifo的設計痛點主要有三個，一個是fifo的深度確定，一個是滿空標識的判斷，還有一個是fifo主要解決的跨時鐘域問題。    

題意 有n個男孩和m個女孩，排成一個n+m的序列，滿足對於任意連續的一段，男孩與女孩的數目之差不超過a。求方案數。 n,m ≤ 150，k ≤ 20 題解 肯定朝遞推的方向思考。如果序列前i個已經合法，現在多填入一個i+1，設男孩為1，女孩為-1，那麼只需要考慮所有尾碼和的絕對值是否小於等於a即可。

LeetCode 37. Sudoku Solver 題目： https://leetcode.com/problems/sudoku-solver/description/ 題意： 寫一個程式通過填充空格來解決數獨。 空格用 ‘.’ 表示。 你可以假設只有唯一解。 思路： 用 dfs d f s