题目如下： Given an array of integers arr, replace each element with its rank. The rank represents how large the element is. The rank has the following rul ...
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2020-01-27 19:03:33
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对于神经网络的全连接层，前面已经使用矩阵的运算方式实现过，本篇将引入tensorflow中层的概念， 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络。下面是全连接神经网络的结构图 其中，x1,x2,x3为输入，a1,a2,a3为输出，运算关系如下： x1,x2,x3所在的层叫神 ...
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2020-01-27 13:47:38
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#include<bits/stdc++.h> #define MAXN 300005 using namespace std; int n,m,a,b; struct Splay{ int num[MAXN],ch[MAXN][2],sz[MAXN],f[MAXN],cnt[MAXN],rt,to ...
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2020-01-26 18:57:25
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谷歌出品。这篇文章是通过学习目标的结构和动力学特征来预测视频中的目标，从而实现非监督。利用识别关键点技术，将目标像素级别之间的关系提升到关键点之间的关系，更加接近语义特征，确定目标结构。通过VRNN算法确定从关键点特征中得到的动力学特征。 《摘要》 从无监督视频中学习到目标的结构和动力学特征是一个挑 ...
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2020-01-26 14:42:22
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本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 本文介绍了在model-free情况下（即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'），如何进行prediction，即 ...
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2020-01-26 14:24:38
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1 class Solution: 2 def arrayRankTransform(self, arr: List[int]) -> List[int]: 3 n = len(arr) 4 if n == 0: 5 return [] 6 sortlist = sorted(arr) 7 dic ...
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2020-01-26 10:15:40
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背景 "Titanic: Machine Learning from Disaster Kaggle" 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下，结果我打开这个页面便蒙了，完全不知道该如何下手。 两年后，再次打开这个页面，看到清清楚楚的 "Titanic Tutorial Kaggle" ，完全傻瓜式的照 ...
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2020-01-25 14:17:37
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本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL（Reinforcement Learning） 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Grad ...
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2020-01-25 10:22:59
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.定义一个CPU类，包含等级（rank）、频率（frequency）、电压（voltage）等属性，有两个公有成员函数run、stop。其中，rank为枚举类型CPU_Rank,定义为enum CPU_Rank{P1=1,P2,P3,P4,P5,P6,P7}，frequency为单位是MHz的整型数 ...
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2020-01-24 18:48:50
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「TJOI2019」甲苯先生的滚榜 "传送门" 双关键字感觉不太好搞？直接压成一个 就好了呗。 然后就是平衡树板子了。 参考代码： ...
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2020-01-23 22:41:04
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