file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 参考：tensorflow中常用学习率更新策略 神经网络中通过超参数 learning rate，来控制每次参数更新的幅度。学习率太小会降低网络优化的速度，增加训练时间；学习率太大则可能导 ...
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2019-10-04 22:48:22
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链接: https://codeforces.com/contest/1230/problem/D 题意: Marcin is a coach in his university. There are n students who want to attend a training camp. Ma ...
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2019-10-04 15:21:39
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Q 1：Python 有哪些特点和优点？ 作为一门编程入门语言，Python 主要有以下特点和优点： 可解释 具有动态特性 面向对象 简明简单 开源 具有强大的社区支持 当然，实际上 Python 的优点远不止如此，可以阅读该文档，详细了解： https://data-flair.training/ ...
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2019-10-04 13:39:34
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一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了。该算法用来对n维空间内的点根据欧式距离远近程度进行分类。 INPUT： K(number of clusters) Training set{x1,x2,x3,....xn} (xi b ...
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2019-10-04 09:16:15
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题意： $n$个草，第$0$天种下，高度都为$0$，每个草每天长高$a_i$。现给出$q$询问，每次给出第$b$天，然后把高于$d$的全削成$d$，每次问你削下来的高度是多少。 思路： 能看出草的顺序和答案无关，那么按$a_i$排序，后面的草永远都比前面的高。然后线段树维护区间加，区间重置，区间询问 ...
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2019-10-02 22:34:42
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Marcin is a coach in his university. There are nn students who want to attend a training camp. Marcin is a smart coach, so he wants to send only the s ...
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2019-09-27 21:03:26
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一个典型的机器学习过程从数据收集开始，要经历多个步骤，才能得到需要的输出。这非常类似于流水线式工作，即通常会包含源数据ETL（抽取、转化、加载），数据预处理，指标提取，模型训练与交叉验证，新数据预测等步骤。 一、定义： DataFrame：使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集，它可 ...
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2019-09-27 15:23:34
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"传送门" C Cover 题意： 给出一张无向图，现在问最少多少次“一笔画”能够覆盖所有的边，并且输出方案数。 思路： 在无向图中，存在欧拉路径当且仅当所有点度数都为偶数或者只有两个点的度数为奇数并且一个点为起点一个点为终点。 因为一次“一笔画”最多消掉两个奇数点，所以最少的次数就为$max(\f ...
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2019-09-26 14:55:43
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原文链接：https://arxiv.org/abs/1901.10444 发表在：ICLR 2019 介绍了3中sentence嵌入的结构（RANDOM SENTENCE ENCODERS）， 思路：利用预训练的word embedding作为输入，然后句子的encoder不进行训练（i.e., ...
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2019-09-26 10:04:19
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题目链接：http://codeforces.com/contest/1230/problem/D D. Marcin and Training Camp time limit per test: 3 seconds time limit per test: memory limit per tes ...
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2019-09-25 00:53:45
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