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[hdu-6797]Tokitsukaze and Rescue 爆搜枚举+dijstra最短路 2020多校3
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6797 题目大意:n个点的完全图,要求删k条边,求删完k条边后的最短路的最大值。 3≤n≤50,1≤k≤min(n?2,5) 边权为[ 1 , 10^4 ] 的随机数 题解: 删的边一定在当前的最短路上, ...
分类:Web程序   时间:2020-07-29 09:55:43    阅读次数:145
数据分析-机器学习面试题
1.数据处理时缺失指怎么处理 2.L1和L2的区别 3.高维数据如何降维 4.特征处理,连续型和非连续性,给了个例子,年龄和user_id两个特征如何处理 5.LR了解吗,如何解决过拟合问题 6.如何评估模型结果,我把分类和回归分别解释,介绍各种评估方式的不足,还问了ROC曲线横纵坐标 7.Rand ...
分类:其他好文   时间:2020-07-28 22:38:27    阅读次数:115
2020杭电多校第三场 1007 Tokitsukaze and Rescue
思路:题目的边权是由随机数给出的,所以最短路径上的边数不会很长,有多条不同走法的最短路的情况出现的概率也很低,所以可以先找出一条最短路,删掉一条边后,转化为 \(k - 1\) 的子问题继续求解,直到 \(k = 0\) ,记录最大值就好。。。。 #include <iostream> #inclu ...
分类:其他好文   时间:2020-07-28 22:17:45    阅读次数:90
BUUCTF-pwn babyrop
简单的32位rop 读取随机数并传入。sub_804871F的返回值作为sub_80487D0的参数 第二个read就是溢出点 strncmp对我们输入的内容和随机数进行了的比较,通过\x00终止strlen函数来绕过后面的strncmp。 之后就可以进行正常的rop 计算覆盖v5的偏移0x2c-0 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-28 14:41:31    阅读次数:117
Request库 高级用法
基于Request库进行搭建 Request: request库是用来发送HTTP请求,接收HTTP响应的一个python库 request库经常被用来,爬取,网站信息,用它来发起HTTP请求到网站,从HTTP响应消息中提取信息 request不是python的标准库,属于第三方库,需要进行安装:p ...
分类:其他好文   时间:2020-07-28 10:17:40    阅读次数:140
从0开始的机器学习——梯度下降法(3)
在解决问题中,θ可能不是一个值,可能是一个向量,所以在求导的时候可以写成求梯度的形式,求函数在每个方向上的偏导数。 其实和上一节处理的问题也相似,只不过这个处理的不是一个数,是一个向量。 这是一个三元函数的曲线图。图中的红色圈圈就是函数曲线。假如起始点从左上角那个点出发,一直到数值最低的点,其实这个 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-27 23:56:02    阅读次数:90
SPU、SKU是什么
一、SKU是什么 SKU=Stock Keeping Unit(库存量单位),即库存进出计量的单位,可以是以件,盒,托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC(配送中心)物流管理的一个必要的方法。现在已经被引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号。意思就是一个产品对应一个唯一标识符 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-27 15:45:41    阅读次数:84
7、Jmeter定时器
前言 在默认情况下,jmeter 发送每个请求之间是没有延时的,如果采用默认方式,如果线程数足够大,瞬间就会将服务器压死。再则在实际的业务过程中,请求之间是有一定时间的停顿的所以在请求之间设置合理的延时是必须的,也是更接近用户真实业务情况。在 jmeter 中,定时器组件提供了系列不同类型的延时控制 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-27 15:40:14    阅读次数:52
C++之list学习记录
1 关于begin()与end() c.begin(); // 返回指向容器最开始位置数据的指针 c.end(); // 返回指向容器最后一个数据单元+1的指针 2 iterator list<int>::iterator current = A.begin(); terator是C++标准库(ba ...
分类:编程语言   时间:2020-07-27 09:49:18    阅读次数:82
关于pytorch中@和*的用处
1、@是用来对tensor进行矩阵相乘的: import torch d = 2 n=50 X = torch.randn(n,d) true_w = torch.tensor([[-1.0],[2.0]]) y = X @ true_w + torch.randn(n,1)*0.1 print(X ...
分类:其他好文   时间:2020-07-27 09:38:46    阅读次数:78
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