偶尔贪一下。

每个人都有贪嗔痴慢疑的习性,能不能构建智能模型,面对人的贪嗔痴慢疑做出对应的决策?这个模型如何构建? 构建一个智能模型来应对人类的贪、嗔、痴、慢、疑等心理特质是一个复杂且深奥的任务。这要求模型能够理解和处理人类情感、欲望、思维方式和行为倾向。 阅读详情

缓解气氛

个人认为贪心是最容易实现的代码了,虽然他没什么套路可言,但却是只要有了思路,实现起来还是很轻松的。
算法分析

贪心说的就是用贪心的思想去解题,譬如,你要搬家,但是一辆卡车一共有100个空间,你有沙发要20个空间,桌子30个空间,电视35个空间,床60个空间。要求让你一次性多的装在家具。
因为要多,所以如果最先放入的家具越小,留出来的空间就越大。所以,根据贪心的思想,我们就会选沙发,桌子和电视一共需要85个空间,剩余的15个空间就空着吧。因为我们已经没有东西可以放入了。
肯定有人会想,如果尽可能的利用空间岂不是更划算。例如,你要选床和电视,一共95个空间,剩余5个空间。第二次空间利用率虽高但是却不是最优。明显看出第一次装入3个家具,第二次才2个。因为你第一个选的不是最小的。(PS:贪心算法多数需要排序。所以,我们可以运用C++中的sort()函数实现快速排序。具体函数运用百度可查。)

举个栗子
某个国家,决策都是由投票决定。为了提高效率,他们先将所有人分组,首先进行组内决策,然后再进行组与组之间的决策。如果赞同得票数多于(>不是>=)组内一半即小组内赞成。如果有超过(>不是>=)一般的小组是赞成即决策通过。要求求出决策通过的最少赞成人数。
样例输入:
3 //分组个数
5 7 5 //每组内人数
输出:
6
题解

这个题就用到了贪心的思想,首先我们要时刻记得要最少的人赞同,但同时也要通过决策。首先,我们可以考虑,要通过决策一定要2个组,而如果组内人数的基数小,通过决策需要赞成的人数就少。所以,我们要对小组进行排序,即由5
7 5 变为5 5 7,所以我们只需要选前两个小组即是人数基数少的组。在对组内的人数运用贪心即可求得。

代码实现

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
int main()
{
    int team[101],i,m,sum=0;
    scanf("%d",&m);
    for(i=0;i<m;i++)
        scanf("%d",&team[i]);
    sort(team,team+m);//sort()函数排序
    for(i=0;i<=m/2;i++)
        sum += team[i]/2+1;//对决策人数进行计数
    printf("%d",sum);
    return 0;
}

写在最后

贪心很简单,只需勤加练习。贪心的原理一定要吃透,因为贪心算法,并不是难在代码实现,也不是难在理解。而是对于题目的剖析,要能够看出题目是贪心题目才可能进行代码实现。

Windows如何使用Anaconda 3进行keras环境的配置 ** Windows如何使用Anaconda 3进行keras环境的配置 搭建Keras环境* Anaconda3如何安装keras,主要包括下面三步: 1.安装mingw libpython 2.安装theano 3.安装keras 若你还没有按装anaconda,赶紧下载安装吧! 下载途径有两个 (1)Anaconda版本为Anaconda 4.4.0,对应的python版本为3.6,附上An... 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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