Description Input Output Sample Input 4 -1 10 -20 2 2 3 4 Sample Output 9 HINT 似乎逐渐掌握了斜率优化的规律，，， 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 using names ...
(1). "迎接仪式" 思路：性质，状态1拆为2，进行匹配 (2). "数字序列" 思路：转换DP方程，玄学 (3). "序列分割" 思路：性质，斜率优化 (4). "经营与开发" 思路：倒序，秦久韶公式 (5). "地精部落" 思路：波动数列性质 (6). "花园" 思路：特殊的处理环的方法：枚举 ...
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2018-09-05 23:57:54
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一道斜率优化DP 首先，什么是斜率优化： 其实就是找斜率的方式将DP方程转换为y = kx+b的形式。 如果对于方程形如这样的 $F[i] = min{F[j] + Sum[i,j]} + k$(k为常数) 我们不能对其进行比较有效果的优化，因为它的转移，涉及到了关于i和关于j的一些数组，这时我们就 ...
题意：有一块（1,1）到（m，n）的地，从（0，0）看能看到几块（如果两块地到看的地方三点一线，后面的地都看不到）。 思路：一开始是想不到容斥...后来发现被遮住的地都有一个特点，若（a，b）有gcd（a，b）！= 1，那么就会被遮住。因为斜率k一样，后面的点会被遮住，如果有gcd，那么除一下就会变 ...
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2018-09-01 00:03:20
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题目说明 给定一个二维平面，平面上有 n 个点，求最多有多少个点在同一条直线上。 解法1 首先遍历点，在第二层循环中使用map记录倾角斜率及其匹配次数。 斜率dx/dy（dx表示两点x轴的距离，dy表示两点y轴的差值）进行计算，但是这里有一种特殊情况，就是dy=0的情况，此种情况下点也在同一直线下， ...
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2018-08-26 13:49:36
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梯度下降算法 - 监督学习 损失函数的导数称为梯度，若对损失函数的参数求偏导，则这个偏导数代表着损失函数在该参数下各点的斜率； 目标就是让损失能尽可能的小，希望取到损失函数的最小值，可以通过梯度函数得到损失函数上各点的斜率，然后逐步更新参数从而满足要求的这种方法就是梯度下降！ 对于L2损失，参数对应 ...
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2018-08-25 23:28:29
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：今天来一起聊一聊梯度下降算法的原理及实现。 一.梯度下降的算法方程式为： 二.方程式详解： 参数： 1.：：表示网络中需要训练的参数。 2.：表示学习率。 3.：表示图像中一点的斜率。 含义： 假设一个二次函数，初始位置在曲线上蓝色点， 如果学习率α设置过大，则θ的每一次更新幅值将会很大。如此，若 ...
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2018-08-24 19:29:43
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思路：这道题的原始dp方程貌似都给在题里了。。。纯粹按模板敲个斜率优化就A过去了。。 ...
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2018-08-24 19:20:58
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Cook-Torrance光照模型将物体粗糙表面看作由很多微平面组成，每一个微平面都可以看成一个理想的镜面反射体，物体表面粗糙程度由微平面斜率的变化来表示。越粗糙的表面由斜率变化越大，反之越小。 Cook-Torrance模型将光分为两个方面考虑,漫反射光强和镜面反射光强:Ic-t=Idiff+Is ...
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2018-08-23 16:56:38
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题解 将费用提前计算可以得到状态转移方程： $F_i = \min(F_j + sumT_i * (sumC_i - sumC_j) + S \times (sumC_N - sumC_j)$ 把方程进行分离， 得到 $S\times sumC_j + F_j = sumT_i \times sum ...
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2018-08-19 20:12:52
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