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搜索关键字:最大化    ( 1892个结果
leetcode 5111. 分享巧克力(最大化最小值)
题目: 你有一大块巧克力,它由一些甜度不完全相同的小块组成。我们用数组 sweetness 来表示每一小块的甜度。你打算和 K 名朋友一起分享这块巧克力,所以你需要将切割 K 次才能得到 K+1 块,每一块都由一些 连续 的小块组成。为了表现出你的慷慨,你将会吃掉 总甜度最小 的一块,并将其余几块分 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-20 14:35:16    阅读次数:306
SVM面试知识点总结
1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类,具体来讲,有三种情况(不加核函数的话就是个线性模型,加了之后才会升级为一个非线性模型): 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; 当训 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-18 15:29:42    阅读次数:105
QT 学习基础问题记录
1. connect 函数 需要先创建发送者和接收者实例,并且信号函数和槽函数如果有参数,需要在 connect 函数使用时指定相关参数类型。 2.窗口控件设置 设置窗口的最大化、最小化、问号提示等控件隐藏效果,可以通过 setWindowFlag 函数实现。该函数具体实现的功能取决于对应的输入参数 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 19:49:44    阅读次数:84
test
from selenium import webdriver # 从selenium模块中导入webdrive类 driver = webdriver.Chrome() # 定义新的变量名,打开浏览器 driver.maximize_window() # 浏览器窗口最大化 driver.get("h ...
分类:其他好文   时间:2019-10-14 14:44:45    阅读次数:72
delphi窗体按钮灰化禁用
1。使最小化按钮变灰:setwindowlong(handle,gwl_style,getwindowlong(handle,gwl_style) and not ws_minimizebox );2。使最大化按钮变灰:setwindowlong(handle,gwl_style,getwindow ...
分类:Windows程序   时间:2019-10-14 12:57:03    阅读次数:152
Mac “永久” 隐藏Dock
macOS系统的dock默认是永久显示在桌面下方的。也不知道怎么想的这个设计,当最大化窗口时,dock左右两侧会浪费掉一部分空间。整个桌面也不看好。 对于强迫症怎能行。必须全屏,全屏。(macOS系统可以设置自动隐藏dock),设置自动隐藏dock后,当鼠标滑动到底部时dock会自动显示。 滑动到底 ...
分类:系统相关   时间:2019-10-12 22:37:09    阅读次数:126
[leetcode 周赛 157] 1219 黄金矿工
1219 Path with Maximum Gold 黄金矿工 问题描述 你要开发一座金矿,地质勘测学家已经探明了这座金矿中的资源分布,并用大小为 的网格 进行了标注。每个单元格中的整数就表示这一单元格中的黄金数量;如果该单元格是空的,那么就是 。 为了使收益最大化,矿工需要按以下规则来开采黄金: ...
分类:其他好文   时间:2019-10-12 20:21:30    阅读次数:104
基于大数据聚类社群的作弊用户发现方法
前面的文章中我们讲道,像趣头条类的APP对于收徒和阅读行为给予用户现金奖励的方式势必会受到大量羊毛党黑产的注意,其实单个用户能薅到的钱是没有多少的,为了达到利益最大化,黑产肯定会利用各种手段构建大量账号来薅APP运营企业的羊毛,因为收徒的奖励远高于阅读,所以赚取收徒奖励就成了最严重的薅羊毛手段。前文 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-12 10:36:10    阅读次数:143
支撑向量机 SVM(一)
本文总结支撑向量机的基础知识,加入一点个人的直观理解。个人比较不太喜欢照搬书里的东西,而是喜欢自己推导然后时不时闭上研究回忆,想方设法用自己的方式简单理解。 1. 分类支撑向量机 1.1 可分SVM与间隔最大化: 对于二分类SVM,一种直观的理解就是要寻找一条有宽度的带子来分开两类数据,而不是一条线 ...
分类:其他好文   时间:2019-10-12 01:24:33    阅读次数:71
【HDOJ6662】Acesrc and Travel(树形DP,换根)
题意:有一棵n个点的树,每个点上有两个值a[i],b[i] A和B在树上行动,A到达i能得到a[i]的偷税值,B能得到b[i],每次行动只能选择相邻的点作为目标 两个人都想最大化自己的偷税值和对方的差,都按最优策略行动,不能走已经走过的点,行动直到没有点可走为止 A可以选择任意出发点,然后B开始走, ...
分类:其他好文   时间:2019-10-11 18:35:29    阅读次数:98
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