ZOJ-3794 Greedy Driver（最短路径）

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题意

一张 nn 个节点， m 条边的有向图，你的车在 11 号节点，要开到 n 节点，容量为 CC（初始时满油）。有若干个点可以无限免费加油，又有若干个地方可以以当地的油价卖出任意容积的油。求从 1 到

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zoj2750（最短路径）
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题目大意：成语接龙,从第一个到最后一个点的最短路径 //选择建图的方式真的很重要,偷个懒，用dfs #include #include #include using namespace std; struct Edge { int to,w,next; } edges[1000000]; const int mn=1001; int n,m,w[mn]; char s[100],a[mn
ZOJ 3794 Greedy Driver
码代码的猿猿
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两遍SPFA 第一遍找:从1号点出发到其他点油箱里最多剩下多少油 把边反过来再找一遍:重每个点到终点最少需要多少油 Greedy Driver Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Edward is a truck driver of a big company. His daily work is
zoj 3946 Highway Project(最短路径)
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题目链接 题意：最短路径，每个边上有2个权值，第二个权值是不能累加的#include<bits/stdc++.h>using namespace std;#define LL long long #define cl(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define pb push_back #define gcd __gcdconst int maxn = 100005; c
zoj 3794 Greedy Driver(最短路)
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题意：一个人要从1走到n，最开始
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#include #include #include #include #include #define MAX 1010 #define INF 10000 int n; int data[MAX][MAX]; int cal[MAX]; int used[MAX]; int lowcost[MAX]; int dijkstra( int start ) { memset(used,
ZOJ 3794 Greedy Driver spfa
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题意： 给定n个点，m条有向边，邮箱容量。 起点在1，终点在n，开始邮箱满油。 下面m行表示起点终点和这条边的耗油量（就是长度） 再下面给出一个数字m表示有P个加油站，可以免费加满油。 下面一行P个数字表示加油站的点标。 再下面一个整数Q 下面Q行 u v 表示在u点有销售站，可以卖掉邮箱里的任意数量的油，每以单位v元。 问跑到终点能获得最多多少元。 先求个每个点的最大剩
zoj 3794 spfa
老李2009
06-05 802
给定n个点，m条有向边，邮箱容量c。 起点在1，终点在n，开始邮箱满油。 下面m行表示起点终点和这条边的耗油量（就是长度） 再下面给出一个数字m表示有P个加油站，可以免费加满油。 下面一行P个数字表示加油站的点标。 再下面一个整数Q 下面Q行 u v 表示在u点有销售站，可以卖掉邮箱里的任意数量的油，每以单位v元。 问跑到终点能获得最多多少元。
ZOJ_3794_Greedy Driver(单源最短路)
Light_starlight
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题型：图论 题意：
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Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks
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Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks
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Complexity theory of circuits strongly suggests that deep architectures can be much more efcient sometimes exponentially than shallow architectures in terms of computational elements required to represent some functions Deep multi layer neural networks have many levels of non linearities allowing them to compactly represent highly non linear and highly varying functions However until recently it was not clear how to train such deep networks since gradient based optimization starting from random initialization appears to often get stuck in poor solutions Hinton et al recently introduced a greedy layer wise unsupervised learning algorithm for Deep Belief Networks DBN a generative model with many layers of hidden causal variables In the context of the above optimization problem we study this algorithm empirically and explore variants to better understand its success and extend it to cases where the inputs are continuous or where the structure of the input distribution is not revealing enough about the variable to be predicted in a supervised task Our experiments also conrm the hypothesis that the greedy layer wise unsupervised training strategy mostly helps the optimization by initializing weights in a region near a good local minimum giving rise to internal distributed representations that are high level abstractions of the input bringing better generalization ">Complexity theory of circuits strongly suggests that deep architectures can be much more efcient sometimes exponentially than shallow architectures in terms of computational elements required to represent some functions Deep multi layer neural networks have many levels of non linearities allowin [更多]
ZOJ 3794 最短路
黑山老猴妖的专栏
08-20 981
题目链接：http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3794 题意：
ZOJ - 3794 Greedy Driver 最短路
08-21 847
首先正向跑一遍1为起点的最短路，注意松弛过程如果走到加油站则dis=0，并且路上任意时刻dis都不能大于C，判断dis[n]是否 然后反向建图再跑一次N为起点的最短路，这样可以求到每个点到n点的最短路。 对于每一个可以交易的城市，C-dis1[i]-dis2[i]就是多出来可以卖掉的油。 #include #include #include #include #include #includ
Deep Learning读书笔记（三）：Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks
tuqinag的专栏
09-20 5567
这篇文章的主要工作
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标题：Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 作者：Yoshua Bengio 发表于：NIPS’2006 主要内容： 很经典的文章了。在Hinton提出 stack RBM 组成的DBN之后，Bengio这篇文章一方面验证DBN模型，另一方面讨论可能的扩展。 对于shallow architecture模型，如SVM，
深层网络的贪婪逐层预训练方法（greedy layer-wise pre-training）
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1. 深层网络的贪婪逐层预训练方法由Bengio等人在2007年提出，是一种重要的深度神经网络参数初始化和预训练方法。 2. 同时它也是一种堆叠自编码器，对于很多数据来说，仅使用两层神经网络的自编码器还不足以获取一种好的数据表示。为了获取更好的数据表示，我们可以使用更深层的神经网络。 深层神经网络作为自编码器提取的数据表示一般会更加抽象，能够更好地捕捉到数据的语义信息。在实践中经常使用...
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