https://vijos.org/p/1770不重不漏地设计状态才能正确的计数QAQ虽然可能最优化是正确的，但是不能保证状态不相交就是作死。。。。之前设的状态错了。。。应该设f[i][0]表示i点不取且至少有一个儿子取，且保证i点被覆盖f[i][1]表示i点取儿子任意，且保证i点被覆盖f[i][2...
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2014-10-30 19:05:15
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从“第三天”的性能测试一节中，我们得知了决定性能测试的几个重要指标，它们是：ü 吞吐量ü Responsetimeü Cpuloadü MemoryUsage我们也在第三天的学习中对Apache做过了一定的优化，使其最优化上述4大核心指标的读数，那么我们的Apache调优了，我们的Tomcat也作些...
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2014-10-28 01:59:59
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由于在看paper中经常会看到generalized eigenvalues、eigenvalues problem等字眼，今晚终于开始认真地重新看了一下线性代数中这部分内容。下面是在学习过程中找出来的资料：广义特征值问题的特征值，用以解决最优化问题，如 Ax=lamb*Bx：http://wenk...
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2014-10-25 00:48:18
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在PC硬件体系结构里，速度最快的存储器是CPU里面的寄存器，接着到二级缓存，再到系统RAM内存，最后才到硬盘。因为这种体系结构，就决定了操作系统对文件的操作方式，或者说是最优化的算法。比方操作系统接收到写文件的数据时，就会先把数据保存到RAM里，然后在合适的时间或者合适的数据量时再写到硬盘里。但有时...
最近在读SGI STL源码，感觉对C++的学习很有帮助，之前对于泛型、iterator、traits等等各种特性的概念非常模糊，通过这两天的琢磨，再加上《STL 源码剖析》的帮助，对C++那诡异的语法也不再害怕了。在其中遇到的一些问题，总结如下：1. C++空白基类最优化（EBO）参考：http:/...
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2014-10-22 21:55:00
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现在要把这几种常见的算法给理清弄明白了，要不然只能做个低级程序员了。
动态规划DP是求解决策过程的最优化的数学方式。动态规划一般分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规。
动态规划是一种方法，但不是一种算法，一般用于多决策中的最优化问题，具有递推的思想。动态规划与分治法类似，基本思想都是把待解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后由这些子问题的解得到原问题的解。但分治法中分解得到...
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2014-10-21 21:35:23
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一、基本概念
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
二、基本思想与策略
基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有...
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2014-10-20 15:08:21
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L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中，具备牛顿法收敛速度快的特点，但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵，因此节省了大量的空间以及计算资源。本文主要通过对于无约束最优化问题的一些常用算法总结，一步步的理解L-BFGS算法，本文按照最速下降法 - 牛顿法 - 共轭梯度法 - 拟牛顿法 - DFP...
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2014-10-14 17:37:39
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动态规划方法通常用来求解最优化问题，这些问题有很多种解，但我们希望寻求最优解。 满足两个条件既可以使用动态规划1.具有最优子结构 2.子问题重叠至于这两点是什么意思？先看个问题现在有个钢筋长度和价格对应的表，问：给你个长度为n的钢筋怎么卖最划算？ 长度...
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2014-10-13 00:28:38
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SVM，支持向量机。数据挖掘中的一个经典算法，博主学了挺久，把学到的一些东西跟大家分享一下。
支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是在高维特征空间使用线性函数假设空间的学习系统,它由一个来自最优化理论的学习算法训练,该算法实现了一个由统计学习理论到处的学习偏置.此学习策略由Vapnik和他的合作者提出,是一个准则性的
并且强有力的方法.在它提出来的若干年来,在范...
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2014-10-11 19:34:26
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