算法恢复训练

MIMO均衡算法(CMA,LMS,RLS)原理介绍 引言 由于MIMO技术在提高信道容量方面具有巨大的潜力,因此已经在无线通信领域和光通信领域得到了广泛的应用。MIMO技术充分的利用了空间这一维度,在应用到无线通信领域中时,发射端和接收端通过多个发射天线和多个接收天线进行通信,但是不同天线的信道由于多径效应导致相互串扰,在接收端需要进行相应的数字信号处理才能将并行传输的不同信道信号给分离出来。在应用到光通信领域中时,通过利用光纤中正交的不同模式或其他空间维度进行通信,但是由于光纤在设计制造中的一些缺陷,会导致携带在不同正交维度上的信号发生相互... 阅读详情

算法竞赛恢复训练
2020/10/30
二进制拆分乘法
Poj1995 [Raising Modulo Numbers]

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<string>
#include<cstdio>
using namespace std;
int x, y, z, T, H, ans;
inline int Read() {
	int x=0,f=1;char ch=getchar();
	while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
	return x * f;
}
int power(int a, int b, int p) {
	int ans = 1 % p;
	for (; b; b>>=1) {
		if (b & 1) ans = (long long)ans * a % p;
		a = (long long)a * a % p;
	}
	return ans;
}
int main() {
	T = Read();
	while(T--) {
		z = Read();
		H = Read();
		ans = 0;
		for (int i=1;i<=H;++i) {
			x = Read();
			y = Read();
			ans += power(x, y, z);
		}
		printf("%d\n", ans % z);
	}
	return 0;
}

状态的储存:
Poj1958Strange Towers of Hanoi

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring> 
#include<cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll d[20], f[20];
void work() {
	memset(f, 0x3f, sizeof(f));
	d[1] = 1;f[1] = 1;
	for (int i=1;i<=12;++i)	d[i] = 2 * d[i - 1] + 1;//对于i个盘子,可以将i-1个盘子放到除目标杆子的另一个杆子上,然后将第i个盘子放到目标盘子上,之后将剩下的盘子重新放目标盘子上 
	for (int i=1;i<=12;++i) {
		for (int j=1;j<i;++j) {
			f[i]= min(f[i], f[j] * 2 + d[i - j]); //j个盘子已经站住了四根杆子里的一根,所以剩下的i-j个盘子就是三个杆子移动的情况 
		}
	}
}
int main() {
	work();
	for (int i=1;i<=12;++i) {
		printf("%ld\n", f[i]);
	}
	return 0;
}

二位前缀和
luoguP2280[HNOI2003]激光炸弹

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, m, ans = -1;
int s[5010][5010];
inline int Read() {
	int x=0,f=1;char ch=getchar();
	while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
	return x * f;
}
inline void init() {
	n = Read();m = Read(); 
	int x, y, v;
	for (int i=1;i<=n;++i) {
		x = Read(); y = Read(); v = Read();
		s[x + 1][y + 1] += v;
	}
	for (int i=1;i<=5001;++i) {
		for (int j=1;j<=5001;++j) {
			s[i][j] += s[i - 1][j] + s[i][j - 1] - s[i - 1][j - 1];//进行二位前缀和的计算,利用了容错原理 
		}
	}
}
void work() {
	for (int i=m;i<=5001;++i) {
		for (int j=m;j<=5001;++j) {
			ans = max(ans, s[i][j] - s[i][j-m] - s[i-m][j] + s[i-m][j-m]);//取出所有边长为m的正方形的值 
		}
	}
}
int main() {
	init();
	work();
	cout << ans;
	return 0;
}

一维前缀和的基本应用
POJ3263 Tallest Cow

#include<bits/stdc++.h> 
//#include<cstring> 
//#include<map>
//#include<utility>
//#include<cstdio>
//#include<cstring>
//#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn = 10010;
int n, m, p, h;
int c[maxn], d[maxn];
map<pair<int, int>, bool> e; //来判断一对关系是否已经操作过了 
inline int Read() {
	int x=0,f=1;char ch=getchar();
	while(ch>'9'||ch<'0'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0';ch=getchar();}
	return x * f;
}
void work() {
	n = Read(); p = Read(); h = Read(); m = Read();
	int a, b;
	for (int i=1;i<=m;++i) {
		a = Read(); b = Read();
		if (a > b) swap(a, b);//来保证数对的唯一性 
		if (e[make_pair(a, b)]) continue;
		d[a + 1]--; d[b]++;//对前缀数组进行编辑 
		e[make_pair(a, b)] = true;
	}
	for (int i=1;i<=n;++i) {
		c[i] += c[i - 1] + d[i];//将数组还原 
		printf("%d\n", c[i] + h);
	} 
	cout << endl;
}
int main() {
	work();	
	return 0;
}

2020/10/31
练习:对于n个数进行组合(递归枚举)

/*
这样实现的是一个组合的枚举,是n个数任意多个数的随机组合。
*/
#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
vector<int> chosen;
int n;
void calc(int x) {
	//if (chosen.size() > m || chosen.size() + n - x + 1 <  m) return; 一句话变成m个数字的组合
	if (x == n + 1) {
		for (int i=0;i<chosen.size();++i) 
			printf("%d ", chosen[i]);
		puts("");
		return; 
	}//边界条件
	calc(x + 1);//不选择第x个数进行下一层
	chosen.push_back(x);//选择第x个数进行下一层
	calc(x + 1);
	chosen.pop_back();//回溯
}
int main() {
	cin >> n;
	//cin >> m;
	calc(1);
	return 0;
}

2020/11/1
例题:对于n个数进行排列(递归枚举)

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
int order[40];
bool chosen[40];
int n;
void calc(int x) {
	if (x == n + 1) {
		for (int i=1;i<=n;++i) printf("%d ", order[i]);
		puts("");
		return;
	}
	for (int i=1;i<=n;++i) {
		if (chosen[i]) continue;
		order[x] = i;
		chosen[i] = 1;
		calc(x + 1);
		chosen[i] = 0;
	}
}
int main() {
	cin >> n;
	calc(1);
	return 0;
}
AI架构师实战:分布式训练系统的故障恢复机制 故障恢复是分布式训练的核心能力:没有可靠的故障恢复机制,大规模模型训练就无法落地;Checkpoint是基础:定期保存模型状态,是故障恢复的“最后一道防线”;弹性训练是趋势:TorchElastic、TensorFlow Elastic等框架的出现,让分布式训练能动态适应节点变化;监控与演练是保障:没有监控的故障恢复是“盲目的”,没有演练的故障恢复是“不可靠的”。我是@王五,一名资深AI架构师,拥有5年分布式训练系统设计经验。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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小明要做一个跑步训练。 初始时,小明充满体力,体力值计为 10000。如果小明跑步,每分钟损耗600 的体力。 如果小明休息,每分钟增加 300 的体力。体力的损耗和增加都是均匀变化的。 小明打算跑一分钟、休息一分钟、再跑一分钟、再休息一分钟……如此循环。 如果某个时刻小明的体力到达 0,他就停止锻炼。 请问小明在多久后停止锻炼。为了使答案为整数,请以秒为单位输出答案。 答案中只填写数,不填写单位。 import java.util.Scanner; public class 跑步训练 { publ

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MyFit项目中的临时跳过训练功能设计与实现思考

MyFit项目中的临时跳过训练功能设计与实现思考 背景与需求分析 在健身追踪应用MyFit的使用过程中,用户反馈了一个实际训练场景中的痛点:当身体某些部位出现不适时,用户不得不推迟整个训练周期,而实际上其他肌群可能完全具备训练条件。这种刚性训练计划安排方式影响了训练灵活性和连续性。 以用户Yun5Pc的实际案例为例,他采用的是"推(上肢)-腿A(股四头肌)-拉(背部)-腿B(腘绳肌)&q...

gitblog_07028的博客 371

NOIP2017前恢复性训练

Emmmm....反正是又要从零开始了.... Day1 会写代码恢复性训练 小玉家的电费 不高兴的津津 津津的储蓄计划 铺地毯 POJ 2386

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清晰的pysot训练pipeline

清晰介绍pysot如何进行训练,包含使单数据集训练的配置。

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TobinMEng
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