原创 【總結】Deep Multi-label Classification in Affine Subspaces

PPT          論文題目:在仿射子空間中的多標籤分類 1.什麼是MLC?MLC 多標籤分類。多標籤分類需要與多分類進行區別,多分類有且只有一個標籤,而多標籤分類可以有多個標籤(且不定)。 2.當前的MLC的常用

原创 【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

網絡架構 這是論文中的圖 PS:這個圖的input尺寸應該是標錯了??227*227*3吧??  上圖中,其實能明顯地看出上面一層和下面一層。上下兩層各由一個GPU進行計算(其實是硬件條件補星2333)。這兩個GPU只在固定的幾層之間進

原创 【整理】理解半監督學習

大部分整理自知乎文:一文概覽能生成代理標籤的半監督學習算法   傳統的機器學習技術分爲兩類,一類是無監督學習,一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集,而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中,只有少量的帶有標

原创 P1618 三連擊(升級版)【暴力】【next_permutation】

題目 將 1, 2,..., 9 共 9 個數分成三組,分別組成三個三位數,且使這三個三位數的比例是 A:B:C,試求出所有滿足條件的三個三位數,若無解,輸出 No!!!。 輸入格式 三個數,A,B,CA,B,C。 輸出格式 若干行,每行

原创 子空間(subspace) 超平面(hyperplane) 仿射變換(affine) 仿射子空間(affine subspaces)

子空間 subspace 定義 設是線性空間的非空子集,則是的子空間的充要條件是: (1)若,則; (2)若,則 。 簡單的說,是的子空間  :=   W是向量空間 + W是V的子集 理解 原空間也是原空間的一個子空間 ,最小的子空間是0

原创 P1579哥德巴赫猜想(升級版)【質數】

題目 現在請你編一個程序驗證哥德巴赫猜想。 先給出一個奇數n,要求輸出3個質數,這3個質數之和等於輸入的奇數。 輸入格式 僅有一行,包含一個正奇數n,其中9<n<20000 輸出格式 僅有一行,輸出3個質數,這3個質數之和等於輸入的奇數。

原创 【小結】課程設計-----菜品管理系統

寫在前面 不得不說,這是我碰到最困難的一次課程設計了。 本來軟件工程雙語課就在摸魚,最後開卷就提前借了本中文教材,帶着自己的英文教材就上了。 也沒有選修任何的web設計啥的。 整個組也無人有相關的開發經驗。於是各種環境配置和代碼就完全

原创 P1426 小魚會有危險嗎

題目 有一次,小魚要從A處沿直線往右邊遊,小魚第一秒可以遊7米,從第二秒開始每秒遊的距離只有前一秒的98%。有個極其邪惡的獵人在距離A處右邊s米的地方,安裝了一個隱蔽的探測器,探測器左右x米之內是探測範圍。一旦小魚進入探測器的範圍,探測器

原创 【U-Net】Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

終於有篇我能看個大概,短小精悍的論文了。 U-Net的作用 主要是針對生物學影像進行分割(分割細胞圖像)。本論文考慮到醫學影像往往比較少,而深度學習通常需要大量的圖像。因此本文提出採用很強的數據增強提高數據的利用效率;提出U型網絡模型—

原创 【SegNet】 A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation

日常吐槽 爲什麼明明英文論文動輒8,9頁,十來頁的,結果最後看人家翻譯成中文,也並不多!!??我還是看的很吃力??   反(上)卷積-反(上)池化-上採樣 反捲積 Deconvolution 如上圖的(a)。反捲積操作並不能還原出卷積

原创 【ResNet】Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet一直不太能看懂,先記錄一下了。 爲什麼需要設計ResNet degenrate(退化問題) 訓練深度神經網絡失敗的罪魁禍首不是梯度消失,而是退化 在深度的重要性的驅使下,出現了一個新的問題:訓練一個更好的網絡是否和堆疊更多的層

原创 【FCN】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation學習

論文翻譯 又是一個看不懂原文,又看不懂翻譯的論文。   semantic segmentation 圖像語義分割 就是預測每個像素所屬的對象類別 語義分割是指像素級地識別圖像,即標註出圖像中每個像素所屬的對象類別。下圖爲語義分割的一個實

原创 【總結】漫畫機器學習入門(大關真之著)

  寫在前面 誰是世界上最美麗的人? 特徵量與特徵向量 誤差函數 有監督學習 & 無監督學習 最優化問題的求解 訓練數據 & 測試數據 過學習 sigmoid 函數 多層神經網絡 王后搬不動搖桿了? BP算法(誤差反向傳播算法) 最好不要

原创 1018 Public Bike Management (30 分) 【迪傑斯特拉】【dfs】

題目 題目大意:每個自行車車站的最大容量爲一個偶數cmax,如果一個車站裏面自行車的數量恰好爲cmax / 2,那麼稱處於完美狀態。如果一個車站容量是滿的或者空的,控制中心(處於結點0處)就會攜帶或者從路上收集一定數量的自行車前往該車站,

原创 PTA 甲級 1016 Phone Bills (25 分) 【模擬】【結構體排序】【自定義排序】

題目 大意:有一個電話公司,讓你計算每個客戶的通話和收費。 首先給你一天中24小時,每個小時的收費標準(/分鐘) 接着給了你N條通話記錄。 每條通話記錄,格式爲:顧客姓名,時間,狀態。 狀態可能爲on-line , 也可能爲off-lin