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/* CryptoJS v3.1.2 code.google.com/p/crypto-js (c) 2009-2013 by Jeff Mott. All rights reserved. code.google.com/p/crypto-js/wiki/License */ var CryptoJS = CryptoJS || function(u, l) { var d = {}, n = d.lib = {}, p = function() {}, s = n.Base = { extend: function(a) { p.prototype = this; var c = new p; a && c.mixIn(a); c.hasOwnProperty("init") || (c.init = function() { c.$super.init.apply(this, arguments) }); c.init.prototype = c; c.$super = this; return c }, create: function() { var a = this.extend(); a.init.apply(a, arguments); return a }, init: function() {}, mixIn: function(a) { for (var c

！！！重点！！！：data.frame 绘图 矩阵第一章#R语言是区分大小写的解释型语言 #rm()函数用于删除数据区中的数据第二章#R语言下标从1开始 #向量 vector <- c(20173561,1709,20173562,1707) #矩阵 matrix <- matrix(vector,nrow = 2,ncol = 2,byrow = TRUE) #数组,在创建数组时指定的维度名称需要以列表的形式传入参数 data <- 1:24 dim1 <- c(“A1”, “A2”) dim2 <- c(“B1”, “B2”, “B3”) dim3 <- c(“C1”, “C2”, “C3”, “C4”) array <- array(data,c(2,3,4),list(dim1, dim2, dim3)) #数据框 patientID <- c(1, 2, 3, 4)#数值型向量 age <- c(25, 34, 28, 52)#数值型向量 diabetes <- c(“Type1”, “Type2”, “Type1”, “Type1”)#data.frame会自动将字符型向量转换为factor因子，其水平数等于factor的所有可能的取值数 status <- c(“Poor”, “Improved”, “Excellent”, “Poor”) frame <- data

#coding=utf-8 """ @author=wanggang date:Jan,15,2020 """ import pandas as pd if __name__ == "__main__": ws=pd.read_excel('F:\\项目\\2019.12.24\\20191224数据汇总\\20191224数据汇总\\2017\\tp_2017conference.xlsx') wt=ws.A list1=[] #driver_open("Learning to Balance: Bayesian Meta-Learning for Imbalanced and Out-of-distribution Tasks") for i in wt: list1.append(i) with open('2017title.txt','w')as f: s=set(list1) for j in s: f.write(j+'\n') f.close() 来源： CSDN 作者： 济职小混混 链接： https://blog.csdn.net/zhuiyunzhugang/article/details/103994659

对比回溯法 回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的所有解，想必之下，分支限界法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解，或是满足约束条件的解中找出使某一目标函数值达到极大或极小的解，即在某种意义下的最优解。 另外还有一个非常大的不同点就是，回溯法以深度优先的方式搜索解空间，而分支界限法则以广度优先的方式或以最小耗费优先的方式搜索解空间。 分支限界法的搜索策略 在当前节点（扩展节点）处，先生成其所有的儿子节点（分支），然后再从当前的活节点（当前节点的子节点）表中选择下一个扩展节点。为了有效地选择下一个扩展节点，加速搜索的进程，在每一个活节点处，计算一个函数值（限界），并根据函数值，从当前活节点表中选择一个最有利的节点作为扩展节点，使搜索朝着解空间上有最优解的分支推进，以便尽快地找出一个最优解。分支限界法解决了大量离散最优化的问题。 选择方法 1.队列式（FIFO）分支限界法 队列式分支限界法将活节点表组织成一个队列，并将队列的先进先出原则选取下一个节点为当前扩展节点。 2.优先队列式分支限界法 优先队列式分支限界法将活节点表组织成一个优先队列，并将优先队列中规定的节点优先级选取优先级最高的下一个节点成为当前扩展节点。如果选择这种选择方式，往往将数据排成最大堆或者最小堆来实现。 例子：装载问题 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1，c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi

引言 本文主要讲解了在进行深度学习时一些实用的提示。是 李宏毅 深度学习-Tips for Trainning DNN 的笔记。 深度学习的方法 经过三步骤后得到一个神经网络，接下来判断在训练集上的表现如何？如果结果不好则回头看看三个步骤哪里出了问题；如果在训练集上的正确率很好，则拿训练集来试试，如果此时在测试集上的准确率不好，则说明是过拟合了；如果在训练集和测试集都得到很好的结果话，就说明这个网络是比较nice的。 不要错怪过拟合 在上图右56层的网络的错误率比20层的还要高，不能这样就说是过拟合导致的。从上图左可以看到在训练集上20层的结果本来就比56层的就好，说明这个网络没有训练好。 训练集上的结果不好与测试集上的结果不好是不一样的，有不同的途径可以解决这些问题。比如Dropout可以用于解决由于参数多而样本少导致的过拟合问题。 针对这些问题的解决方法可以有上面几种，比如如果在训练集上的结果不好，我们可以尝试换一个激活函数。 在手写数字识别中，激活函数就从 Sigmoid 换到了 relu 。 激活函数是 Sigmoid 的情况下，当隐藏层的数量到了9,10层的时候，整个准确率就不忍直视了。见 深度学习实例——Keras实现手写数字识别 造成上面这种情况有个原因是 梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem) 当网络很深的时候

在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网络(Recurrent Neural Network)便应运而生了。网上对于RNN的介绍多不胜数，这篇《Recurrent Neural Networks Tutorial》对于RNN的介绍非常直观，里面手把手地带领读者利用python实现一个RNN语言模型，强烈推荐。为了不重复作者 Denny Britz的劳动，本篇将简要介绍RNN，并强调RNN训练的过程与多层感知器的训练差异不大(至少比CNN简单)，希望能给读者一定的信心——只要你理解了多层感知器，理解RNN便不是事儿:-)。 RNN的基本结构 首先有请读者看看我们的递归神经网络的容貌： 乍一看，好复杂的大家伙，没事，老样子，看我如何慢慢将其拆解，正所谓见招拆招，我们来各个击破。 上图左侧是递归神经网络的原始结构，如果先抛弃中间那个令人生畏的闭环，那其实就是简单”输入层=>隐藏层=>输出层”的三层结构

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4325 关于离散化的简介：http://blog.csdn.net/gokou_ruri/article/details/7723378 假如数据太大，无法作为数组下标来保存对应的属性而采取的一种方法。只需要关注相对大小即可。 我们记下所有的时间数据，再排序。通过二分查找快速定位元素的位置，然后在线段树或者树状数组上仅仅更新这个映射过后的下标位置。因为不需要从线段树或树状数组上直接获取数据（单纯的线段树或树状数组本身是没有意义的，需要搭配相应的数据操作才可以使其称之为线段树或树状数组），也就是说我们更新和查询都是要通过这样一次定位。这样可以解决空间不足的问题。排序后要去重，否则更新到时候可能会更新两次。 1 #include <algorithm> 2 #include <iostream> 3 #include <iomanip> 4 #include <cstring> 5 #include <climits> 6 #include <complex> 7 #include <fstream> 8 #include <cassert> 9 #include <cstdio> 10 #include <bitset> 11 #include <vector> 12 #include

　　现代通信中，IQ调制基本上属于是标准配置，因为利用IQ调制可以做出所有的调制方式。 　　但是IQ调制到底是怎么工作的，为什么需要星座映射，成型滤波又是用来干嘛的。这个呢，讲通信原理的时候倒是都会泛泛的提到一下，但由于这部分不好出题，所以通常不会作为重点。但换句话说即使目前国内的大部分讲通信原理的老师，恐怕自己也就是从数学公式上理解了一下。真正的物理上的通信过程是怎么样的，恐怕他们也不理解。所以说到底国内的通信课程，大多都停留在“黑板通信”的程度，稍微好一点的呢，做到的“仿真通信”的程度。离实际的通信工程差距很大。这一方面是由于通信系统确实比较庞大，做真实的实验确实难以实施。另外一方面嘛，呵呵…… 　　所以我决定还是要专门开贴来讲一下这个问题，因为我理解这个问题大概用了两年多的时间，到现在为止恐怕也不能算是完全搞明白了。每思至此，我总是会感慨通信博大精深，要做一名合格的通信工程师是非常不容易的。相反，想成为“专家”仿佛还要简单一点，因为只需要抓住一点穷追猛打，至于其它的么……谁愿意研究谁研究，反正老子不管…… 　　首先从IQ调制讲起吧。所谓的IQ调制，冠冕堂皇的说法无法是什么正交信号如何如何……其实对于IQ调制可以从两个方面来直观的理解，一个是向量，一个是三角函数。首先说一说向量，对于通信的传输过程而言，其本质是完成了信息的传递。信息如何传递？信息本身是无法传递的