Training 二分\三分

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UVa10341 Solve It  题解
POJ3122 Pie  code / 二分
POJ3273 Monthly Expense
HDU2289 Cup  
HDU2199 Can You Solve This Equation? 
HDU2141 Can You Find It?
ZOJ2002&UVa714 Copying Books
HDU4004 The Frog's Games
HDU3400 Line Belt
HDU2899 Strange Fuction
HDU2446 Shell Pyramid
HDU2298 Toxophily
HDU1551 Cable Master
HDU1007 Quoit Design
ZOJ3203 Light Bulb
UVa11627 Slalom
UVa10487 Closest Sums
POJ3258 River Hopscotch
LA4254 Processor
LA3971 Assemble
LA3177 Beijing Guards
LA4254 Processor
SGU512 Friendly Points
BOI2007 Mokia  
POJ1741 Tree  
SGU477 Doors  
ZOJ3152 Food competition
POJ1905 Expanding Rods
CF279B Books  
HDU3714 Error Curves
三分法基础题， Code
SGU114 Telecasting station
SGU111 Very simple problem
SGU154 Factorial
2013¾Ž³ÌÖ®ÃÀ ¼¯»á http://msbop.openjudge.cn/bop2013/R1b_C/
http://www.cnblogs.com/yejinru/archive/2013/04/14/3020603.html
LA3485 Bridge
Èý·ÖËÑË÷·¨

http://www.cnblogs.com/newpanderking/archive/2011/08/25/2153777.html

BOI2007 Mokia
BOP2013 R1b_C:集会http://www.cnblogs.com/yejinru/archive/2013/04/14/3020603.html
CF279B Books
HDU1551 Cable Master
HDU2141 Can You Find It?
HDU2199 Can You Solve This Equation?
HDU2289 Cup
HDU2298 Toxophily
HDU2446 Shell Pyramid
HDU2899 Strange Fuction
HDU3400 Line Belt
HDU3714 Error Curves
HDU4004 The Frog's Games
LA3177 Beijing Guards
LA3485 Bridge
LA4254 Processor
La3349 Real-Time Disk Scheduling
POJ1741 Tree
POJ1905 Expanding Rods
POJ3258 River Hopscotch
POJ3273 Monthly Expense
SGU111 Very simple problem
SGU114 Telecasting station
SGU154 Factorial
SGU465 Fire Station Building
SGU477 Doors
SGU512 Friendly Points
UVA12121 You are around me ...
UVa10341 Solve It！
UVa10487 Closest Sums
UVa11627 Slalom
ZOJ2002&UVa714 Copying Books
ZOJ3152 Food competition
ZOJ3203 Light Bulb   参考代码
hdu1007 Quoit Design
hdu1969 Pie
hdu2333 Assemble
poj1744 Elevator Stopping Plan
poj3066 Maximum
三分法 http://www.cnblogs.com/newpanderking/archive/2011/08/25/2153777.html

计算机视觉框架OpenMMLab（三）：图像分类实战
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
02-04 4071
本篇主要偏向图像分类实战部分，使用MMclassification工具进行代码应用，熟悉其框架应用，为后续处理不同场景下分类问题提供帮助。
卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-22 17万+
卫星遥感影像处理：地物分类与变化检测​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，卫星遥感技术通过搭载在卫星上的传感器获取地球表面的电磁波信息，为地物分类与变化检测提供了宏观、动态的观测数据。随着高分辨率遥感卫星（如高分系列、哨兵系列）的发展，遥感影像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率不断提升，为精准地物识别和动态变化监测奠定了基础。地物分类旨在将遥感影像中的像元按地表覆盖类型（如植被、水体、建筑、农田等）进行分类，而变化检测则通过对比不同时期的影像，识别地表覆盖的变化区域（如城市扩张、森林砍伐、土地退化等）
BFS HDU 3152
ZCR_7
10-07 725
比赛的时候是到最后一个点就直接跳出来了，但是这样的做法是适用于求最小步数的时候，但是这里不是。 所以只能是把所有的情况都遍历一遍。 Obstacle Course Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 177    
ZOJ 3953 Intervals （贪心/区间交）
Martin的博客
04-16 748
题意给定一些区间，要求删除一些区间使得任意取三个区间不会出现两两相交的情况思路先将区间按左端点从小到大排序，遇到出现三个区间两两相交的情况时，显然删掉最靠右的区间会比删掉其他两个更优 如何判断当前有三个区间两两相交呢？ (参考同学的思路)我们可以维护一个缓冲区间，区间里的元素按照右端点从大到小排序，如果新的区间的左端点大于区间最后一个元素的右端点，因为是按照左端点排序扫描的，那么就不用再考虑最后
HDU 3152Obstacle Course (BFS ,记忆化???)
AC_Dreameng
05-07 1426
Obstacle Course Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 312    Accepted Submission(s): 187 Problem Description You ar
算法分析之假币问题源代码
03-23
内含假币算法求解（三分算法和二分算法）源代码
hdu 2298 二分+三分
QZQ
12-10 543
对于这种 先递增后递减的情况，采用三分找到最大值点，再二分求解 三分模板见代码#include #include #include #include #define MS(x,y) memset(x,y,sizeof(x)) #define pi acos(-1.0) using namespace std; void fre(){freopen("t.txt","r",stdin);} typ
基础实战——FashionMNIST时装分类
Snoopy0629的博客
03-15 2513
基础实战——FashionMNIST时装分类 首先导入必要的包 import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 配置训练环境和超参数 Gpu_device = torch.device('cuda:1' if torch.cuda.is
GCN节点分类
周先森爱吃素的博客
11-07 1万+
通过PyTorch实现GCN用于节点分类。
【文本分类】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
十一月廿七风雨大作
01-11 6690
Bert是继Transformer之后的又一杰出的模型。
Halcon深度学习介绍(二)---分类
qq_28235867的博客
07-03 4702
简单讲述一下如何用halcon的深度学习-分类，包括主要参数设置以及过程程序。
了解统计分类中的贝叶斯理论误差限
gongdiwudu的专栏
01-07 5653
统计分类和机器学习领域正在不断发展，努力提高预测模型的准确性和效率。这些进步的核心在于一个基本基准，即贝叶斯理论误差极限。这个概念深深植根于概率和统计学，是理解分类算法的局限性和潜力的基石。本文深入探讨了贝叶斯错误率的本质、其对机器学习的影响以及其应用中面临的挑战。
【深度学习kears+tensorflow】电影评论分类：二分类问题
子浩的博客
04-25 1万+
目录Classifying movie reviews: a binary classification example电影评论分类：二分类问题The IMDB datasetIMDB 数据集Preparing the data准备数据Building our network构建网络Validating our approach验证你的方法Using a trained network to ge...
hdu2298 三分+二分查找
丿Ｓmilē 丶晨星灬
05-04 1120
首先推出一个非线性的凸性函数，f(x)=a/cos(x)/cos(x)+b*tan(x)+c (x是弧度)； 然后利用三分查找函数是否有解； 最后如果有节，二分查找左边的解。 ACcode： #include #include #include const double pi=acos(-1.0); const double eps=1e-12; double a,b,c; d
hdu 2298 Toxophily 公式 或者 三分+二分。
OceanLight的专栏
10-09 761
射箭 为射到靶子的最小出手角度。 出手速度  、靶子的位置 给出。 公式推导。 三角函数 推导 求解。 最终公式   sin(2*p -q ) = (g*a*a + b)/(v*v * sqrt(a*a + b*b)) a , b 为靶子的坐标 v是出手速度。 p 要求的角度 cos q = a/ sqrt(a*a + b*b); #include
is_prime（素数判断）
天亮说晚安
03-20 1万+
基本素数判别法：正整数n是一个素数，当且仅当它不能被任何一个小于sqrt（n）的素数整除。 bool is_prime(int u) { int i; if (u <= 1) return false; if (u == 2) return true; if (u %2 == 0) return false; for (int
[证明]为什么完全平方数有奇数个因子？
天亮说晚安
06-26 5818
为什么完全平方数有奇数个？ 解一：         设m为完全平方数，对m进行质因子分解： m=(p1)^a1×(p2)^a2×…×(pn)^an ;    易知a1,a2,…,an都是偶数，那么a1+1, a2+1, a3+1,...an+1都是奇数。    于是平方数A的正约数（即因数）个数(a1+1)(a2+1)……(an+1)是奇数,证毕。 解二：    m可以表示为 m
[证明]一个数能被3整除，当且仅当它的各位数的和能被3整除。
天亮说晚安
06-16 4842
一个数能被3整除，当且仅当它的各位数的和能被3整除。 有网友给了一个简单的证明方法：   就拿一个四位数 abcd , 它可以表示为 1000*a+100*b+10*c+d = 999*a+99*b+9*c +(a+b+c+d),   999*a+99*b+9*c 能被3整除不用考虑，所以只要 a+b+c+d能被3整除就能说明四位数abcd能被3整除。。
牛顿迭代法
天亮说晚安
08-21 4252
牛顿迭代 详细介绍见维基百科 http://zh.wikipedia.org/wiki/牛顿法   举一个栗子 找平方根 给一个数a,求其平方根。   设其平方根为x 则有 x^2 - a = 0，设函数f(x) = x^2 - a， 取x0的初值尽量靠近a的平方根（因为初值的选择影响迭代的次数） 根据 f(x0)  = (x0 - x).f’(x0)
用MobileNetV1实现三分类
03-31
### 如何使用 MobileNetV1 实现三分类任务 MobileNetV1 是一种轻量级卷积神经网络 (CNN)，专为移动设备设计，具有较低的计算成本和较小的模型尺寸。为了将其应用于三分类任务，可以按照以下方法调整其结构并编写相应的代码。 #### 调整 MobileNetV1 的最后一层用于三分类 在原始的 MobileNetV1 中，通常会有一个全连接层作为最后的分类器，默认情况下可能适用于千分之一级别的 ImageNet 数据集分类任务。对于三分类任务，需要修改该全连接层以适应新的类别数。以下是具体的实现方式： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications import MobileNetV1 from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.models import Model # 加载预训练的 MobileNetV1 模型，不包含顶层分类器 base_model = MobileNetV1(weights='imagenet', include_top=False) # 添加自定义的顶层分类器 x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) # 将特征图转换为一维向量 x = Dense(1024, activation='relu')(x) # 可选：增加一层隐藏层 predictions = Dense(3, activation='softmax')(x) # 修改为三类输出 # 构建最终模型 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 冻结基础模型中的所有层（可选） for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 上述代码展示了如何加载 MobileNetV1 并对其进行微调以便于完成三分类任务[^1]。`GlobalAveragePooling2D()` 层被用来替代传统的池化操作，从而减少参数数量；而 `Dense(3)` 则表示有三个输出节点对应三种不同的类别。 #### 训练数据准备 要成功运行此模型，还需要准备好适合输入的数据集。假设我们正在处理 RGB 图像，则每张图片应调整大小至 `(224, 224, 3)` 像素，并且标签需采用 one-hot 编码形式表示三种类别。 ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) training_set = train_datagen.flow_from_directory('dataset/training_set', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') test_set = test_datagen.flow_from_directory('dataset/test_set', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') ``` 这里利用了 Keras 提供的 `ImageDataGenerator` 工具来增强图像数据以及标准化像素值范围到 `[0, 1]` 区间内[^2]。 #### 开始训练过程 一旦完成了模型构建与数据准备工作之后，就可以启动实际的训练流程了。 ```python history = model.fit( training_set, steps_per_epoch=len(training_set), epochs=25, validation_data=test_set, validation_steps=len(test_set) ) ``` 以上脚本指定了每次迭代所使用的批次数目等于整个训练集合的数量除以批量大小，并设置了总共执行二十五轮次的学习周期。 --- ####
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