HDU 3715 2-sat

保姆级教程:手把手教你为裕泰微YT8521 PHY芯片编写Linux设备树(DTS)节点与驱动 本文提供了一份详细的保姆级教程,手把手教你为裕泰微YT8521 PHY芯片编写Linux设备树(DTS)节点与驱动。从基础配置到RGMII接口的特殊设置,再到驱动开发的关键步骤和调试技巧,帮助开发者快速掌握PHY芯片的移植与开发。 阅读详情
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    二分+2-sat,二分程序能到达的最远步骤,尼玛二分写错了吃了一次WA。。。
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#include <iostream>
#include <functional>
#include <algorithm>
//#include <hash_map>		//Visual C++ lib
#include <complex>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <utility>
#include <bitset>
#include <cctype>
#include <cstdio>
#include <limits>
#include <memory>
#include <string>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <queue>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;

#define LOWBIT(x) ( (x) & ( (x) ^ ( (x) - 1 ) ) )
#define CLR(x, k) memset((x), (k), sizeof(x))
#define CPY(t, s) memcpy((t), (s), sizeof(s))
#define SC(t, s) static_cast<t>(s)
#define LEN(s) static_cast<int>( strlen((s)) )
#define SZ(s) static_cast<int>( (s).size() )

typedef double LF;
//typedef long long LL;		//GNU C++
//typedef unsigned long long ULL;
typedef __int64 LL;		//Visual C++ 2010
typedef unsigned __int64 ULL;

typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<LL, LL> PLL;
typedef pair<double, double> PDD;

//typedef hash_map<int, int>::iterator HMI;
typedef map<int, int>::iterator MI;
typedef vector<int>::iterator VI;
typedef list<int>::iterator LI;
typedef set<int>::iterator SI;

template <typename T>
T sqa(const T &x)
{
	return x * x;
}

const int INF_INT = 0x3f3f3f3f;
const LL INF_LL = 0x7fffffffffffffffLL;		//15f
const double oo = 10e9;
const double eps = 10e-9;
const double PI = acos(-1.0);

const int MAXN = 204;
const int MAXV = MAXN << 1;
const int MAXE = MAXV * MAXV;

struct Edges
{
	int end;
	int rk;
	int next;
}edges[MAXE];
int ecnt, head[MAXV];
int test, n, m;
int id[MAXV], pre[MAXV], low[MAXV], S[MAXV], stop, cnt, scnt;

void inline add_edge(int u, int v, int r)
{
	edges[ecnt].end = v;
	edges[ecnt].rk = r;
	edges[ecnt].next = head[u];
	head[u] = ecnt++;
	return ;
}
void tarjan(int u, int n, int key)
{
	int t, minc = low[u] = pre[u] = cnt++;
	S[stop++] = u;
	for (int i = head[u]; i != -1; i = edges[i].next)
	{
		if (edges[i].rk > key)
		{
			continue ;
		}
		int v = edges[i].end;
		if (-1 == pre[v])
		{
			tarjan(v, n, key);
		}
		minc = min(minc, low[v]);
	}
	if (minc < low[u])
	{
		low[u] = minc;
		return ;
	}
	do
	{
		id[ t = S[--stop] ] = scnt;
		low[t] = n;
	}
	while (t != u);
	++scnt;
	return ;
}
bool _2sat(int key)
{
	stop = cnt = scnt = 0;
	CLR(pre, -1);
	n <<= 1;
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		if (-1 == pre[i])
		{
			tarjan(i, n, key);
		}
	}
	n >>= 1;
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		if (id[i] == id[i + n])
		{
			return false;
		}
	}
	return true;
}
int bisearch()
{
	int l = 0, r = m - 1, mid = (l + r) / 2, res = (l + r) / 2;
	while (l <= r)
	{
		mid = (l + r) / 2;
		if (_2sat(mid))
		{
			res = mid;
			l = mid + 1;
		}
		else
		{
			r = mid - 1;
		}
	}
	return res;
}
void ace()
{
	int a, b, c;
	for (scanf("%d", &test); test--; )
	{
		scanf("%d %d", &n, &m);
		ecnt = 0;
		CLR(head, -1);
		for (int i = 0; i < m; ++i)
		{
			scanf("%d %d %d", &a, &b, &c);
			if (2 == c)
			{
				add_edge(a, b + n, i);
				add_edge(b, a + n, i);
			}
			else if (1 == c)
			{
				add_edge(a, b, i);
				add_edge(b, a, i);
				add_edge(a + n, b + n, i);
				add_edge(b + n, a + n, i);
			}
			else
			{
				add_edge(a + n, b, i);
				add_edge(b + n, a, i);
			}
		}
		printf("%d\n", bisearch() + 1);
	}
	return ;
}
int main()
{
	ace();
	return 0;
}

9.6华为OD机试真题 新系统【仓储货物有序出库】 华为OD机试真题 新系统【仓储货物有序出库】,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题 【仓储货物有序出库】多语言题解。 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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