Sunscreen

【AI概念】迁移学习 vs. 域自适应 vs. 域泛化|定义、核心原理、数学表达、易混淆点与工程选择建议|实际案例、工程实现细节、未来研究趋势、实际应用场景 大家好,我是爱酱。本篇将会详细梳理迁移学习(Transfer Learning)、域自适应(Domain Adaptation)、域泛化(Domain Generalization)三大常被混淆的核心概念,结合数学公式、典型算法与实际应用场景,帮助你厘清它们的本质区别、联系与工程意义。 注:本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示,大量干货,建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! 阅读详情

Sunscreen

To avoid unsightly burns while tanning, each of the C (1 ≤ C ≤ 2500) cows must cover her hide with sunscreen when they’re at the beach. Cow i has a minimum and maximum SPF rating (1 ≤ minSPFi ≤ 1,000; minSPFi ≤ maxSPFi ≤ 1,000) that will work. If the SPF rating is too low, the cow suffers sunburn; if the SPF rating is too high, the cow doesn’t tan at all…

The cows have a picnic basket with L (1 ≤ L ≤ 2500) bottles of sunscreen lotion, each bottle i with an SPF rating SPFi (1 ≤ SPFi ≤ 1,000). Lotion bottle i can cover coveri cows with lotion. A cow may lotion from only one bottle.

What is the maximum number of cows that can protect themselves while tanning given the available lotions?

Input

Line 1: Two space-separated integers: C and L
Lines 2…C+1: Line i describes cow i’s lotion requires with two integers: minSPFi and maxSPFi
Lines C+2…C+L+1: Line i+C+1 describes a sunscreen lotion bottle i with space-separated integers: SPFi and coveri

Output

A single line with an integer that is the maximum number of cows that can be protected while tanning

Sample Input

3 2
3 10
2 5
1 5
6 2
4 1

Sample Output

2

C++编写:

这道题关键在于理解题干的意思,意思理解了就比较简单了。结合了一下其他翻译的好的各大博主的翻译,大致意思这样:
在海滩上晒太阳时,为了避免难看的灼伤而晒黑,有C头奶牛必须使用防晒霜,每头奶牛都有一个最小和最大的SPF等级(1≤ minSPFi≤1000; minSPFi≤ maxSPFi≤1000),如果SPF评级太低,奶牛会遭受晒伤; 如果SPF等级太高,奶牛根本不会晒黑(此处的意思就是说涂了防晒霜我们需要让奶牛得到的SPF在minSPFi~MAX_SPFi这个区间里面)
现在有L瓶防晒霜,每瓶有一个固定的SPF值,涂在奶牛身上那奶牛得到的SPF就是这个值,求最多可以让多少头牛晒太阳。

那么意思理解了就好办了,采用贪心+优先队列,代码如下:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
const int MAX_N=2510;

struct value{
    int min,max;      //SPF的最小值和最大值
}cows[MAX_N];

struct Screen{
    int spf;            //防晒霜的SPF值 
    int cover;          //防晒霜的瓶数
}bottles[MAX_N];

int C,L;

bool compare1(const value&a,const value&b)
{
    return a.min<b.min;                     //将奶牛按照SPF最小值从小到大的顺序排列
}

bool compare2(const Screen&a,const Screen &b)
{ 
    return a.spf<b.spf;                     //将防嗮霜按照spf值从小到大排列                    
}

void solve()
{
    for(int i=0;i<C;i++)
        cin>>cows[i].min>>cows[i].max;
    for(int i=0;i<L;i++)
        cin>>bottles[i].spf>>bottles[i].cover;

    sort(cows,cows+C,compare1);
    sort(bottles,bottles+L,compare2);

    priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > que;
    int sum=0,index=0;        //sum:能够晒太阳牛的数量的值,index:可以涂防晒霜的牛的数量   

    for(int i=0;i<L;i++)         //注意这里判断i的值是用L来比较判断
    {
        while(index<C && cows[index].min<=bottles[i].spf)           //只要是SPF最小值比防晒霜SPF值小的,都先拿进去放着
        {
            que.push(cows[index].max); 
            index++;
        }
        int num;
        while(!que.empty() && bottles[i].cover)             //优先队列不为空并且该种瓶子数量不为0
        {
            num=que.top();           //从优先队列中取出SPF最小值小的奶牛的SPF最大值
            que.pop();
            if(num<bottles[i].spf)       
                continue;                     //如果防晒霜瓶子的SPF值比该牛SPF最大值还大,则不能用于这头牛
            bottles[i].cover--;
            sum++;
        }
    }
    cout<<sum<<endl;
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin>>C>>L;
    solve();
    return 0;
}
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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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