SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文<Detecting Near-Duplicates for Web Crawling >中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法,被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中,作为locality sensitive hash(局部敏感哈希)的一种,其主要思想是降维,什么是降维? 举个通俗点的例子,一篇若干数量的文本内容,经过simhash降维后,可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串,这一点

Halloween treats Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6631   Accepted: 2448   Special Judge Description Every year there is the same problem at Halloween: Each neighbour is only willing to give a certain total number of sweets

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积

题意: 给出两个数n,m,0<=n,m<=3000,输出n/m的循环小数表示以及循环节长度. 思路: 设立一个r[]数组记录循环小数,u[]记录每次的count,用于标记,小数计算可用 r[i]=n*10/m;n=n*10%10 直到n为0或u[n]!=0(找到循环节) 涉及到两个知识点:n/m的余数在0~m-1之间: 抽屉原理:循环次数最多不超过m+1次 具体见代码. //求循环节 #include<cstdio> #include<cstring> #define

Repeating Decimals 紫书第3章,这哪是模拟啊,这是数论题啊 [题目链接]Repeating Decimals [题目类型]抽屉原理 &题解: n除以m的余数只能是0~m-1,根据抽屉原则,当计算m+1次时至少存在一个余数相同,即为循环节:存储余数和除数,输出即可. 上面是我查到的,现在让我解释一下: 比如5/43,先是要模拟除法运算,第一步50/43 余7;第二步,70/43 于27... 这样一直取余下去,肯定不会超过43次,就会有余数相同的情况,有相同情况就是找到循环节了.

传送门 思维题. 考虑维护两个数列的前缀和a1,a2,a3,...,ana_1,a_2,a_3,...,a_na1​,a2​,a3​,...,an​和b1,b2,b3,...,bnb_1,b_2,b_3,...,b_nb1​,b2​,b3​,...,bn​.不妨设an≤bna_n\le b_nan​≤bn​. 由于两个数列每个数都在1~n之间,所以说对于每一个aia_iai​总能找到一个比aia_iai​小且最接近的bjb_jbj​,使得0≤ai−bj≤n−10\le a_i-b_j\le n-

       抽屉原理:          桌上有十个苹果,要把这十个苹果放到九个抽屉里,不管如何放,我们会发现至少会有一个抽屉里面至少放两个苹果.          这一现象就是我们所说的"抽屉原理".          假设每个抽屉代表一个集合,每个苹果就能够代表一个元素,假如有n+1个元素放到n个集合中去,当中必然有一个集合里至少有两个元素.        最差原则:          最差原则,即考虑全部可能情况中.最不利于某件事情发生的情况.          比如,有300

题目链接:http://codeforces.com/contest/618/problem/F 题目: 题目大意: 有两个大小为 N 的可重集 A, B, 每个元素都在 1 到 N 之间. 分别找出 A 和 B 的一个子集, 使得这两个子集元素之和相等. 分别输出集合A和集合B的子集的个数以及子集中元素在原集合中的位置 N ≤ $10^6$ 题解: 首先我们证明一个结论,存在一组方案,满足两个子集在A中和在B中都是连续的一段 把两个集合看成两个数组,分别计算出前缀和sa,sb 对于每个i(0<

转自:http://www.cnblogs.com/widsom/p/8863005.html 题目大意: 比起Encryption 中级版,把n的范围扩大到 500000,k,p范围都在100以内,然后让你求最小值 基本思路: 记sum[i]表示0 - i 的和对 p 取模的值. 1.如果k * p > n,那么与C2的做法一致,O(k*p*n)复杂度低于1e8. 2.如果k * p <= n 那么根据抽屉原理,必有至少k个sum[i]相同, 那么任意取k - 1个相同的 sum[i],记它

Factory One industrial factory is reforming working plan. The director suggested to set a mythical detail production norm. If at the beginning of the day there were x details in the factory storage, then by the end of the day the factory has to produ

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3303 Harmony Forever Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 813    Accepted Submission(s): 222 Problem Description We believe that every inh

抽屉原理可以说是组合数学中最简单易懂的一个原理了,其最简单最原始的一个表达形式:对于n本书放到n-1个抽屉中,保证每个抽屉都要有书,则必存在一个抽屉中有2本书.但是这个简单的原理在很多问题中都能够巧妙的应用到,融合将问题一步步抽象转化来接近抽屉原理的原始模型,是用好抽屉原理的关键. 问题一:两个半径相等的圆盘上各有一个内接正2n边形,每个正2n边形的顶点有一半染上黄色,一般染上蓝色,将这一个圆盘放在另一个圆盘上并使得两个正2n边形的顶点均重合,这样得到2n对顶点,如果一对顶点中两个重合的顶点颜色

/* 引用过来的 题意: 给出N个数,问其中是否存在M个数使其满足M个数的和是N的倍数,如果有多组解, 随意输出一组即可.若不存在,输出 0. 题解: 首先必须声明的一点是本题是一定是有解的.原理根据抽屉原理: 因为有n个数,对n个数取余,如果余数中没有出现0,根据鸽巢原理,一定有两个数的余数相同, 如果余数出现0,自然就是n的倍数.也就是说,n个数中一定存在一些数的和是n的倍数. 本题的思路是从第一个数开始一次求得前 i(i <= N)项的和关于N的余数sum,并依次记录相应余数的存在状态,

Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 6452   Accepted: 2809   Special Judge Description The input contains N natural (i.e. positive integer) numbers ( N <= 10000 ). Each of that numbers is not greater than 15000. This numbers a

1103 N的倍数 题目来源: Ural 1302 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题 一个长度为N的数组A,从A中选出若干个数,使得这些数的和是N的倍数. 例如:N = 8,数组A包括:2 5 6 3 18 7 11 19,可以选2 6,因为2 + 6 = 8,是8的倍数.   Input 第1行:1个数N,N为数组的长度,同时也是要求的倍数.(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:数组A的元素.(0 < A[i] &

传送门 首先,选取子集的限制太宽了,子集似乎只能枚举,不是很好做.考虑加强限制条件:将"选取子集"的限制变为"选取子序列"的限制.在接下来的讨论中我们将会知道:将限制控制得更紧,问题也一定会有解. 现在我们需要求\(A,B\)的两个子序列,满足两者的和相等.显然可以前缀和,然后就不会做了qwq 考虑下面的算法:假定\(\sum\limits_{a \in A} a < \sum\limits_{b \in B} b\)(如果相等直接全选),设序列\(A\)前缀

题目链接:http://poj.org/problem?id=2356 题目大意:给你n个数,要你从n个数选出若干个数,要求这若干个数的和是n的倍数,输出选择数的个数,以及相应的数. 解题思路: 以下摘自博客:https://www.cnblogs.com/pengwill/p/7367031.html 二.鸽巢原理(抽屉原理) 基本描述 桌子上有是个苹果,把这十个苹果放到九个抽屉里,无论怎么放,我们会发现至少会有一个抽屉里面至少放两个苹果.这一现象就是所说的“抽屉原理”. 更一般的表述:如果每

抽屉原理: 形式一:设把n+1个元素划分至n个集合中(A1,A2,…,An),用a1,a2,…,an分别表示这n个集合对应包含的元素个数,则:至少存在某个集合Ai,其包含元素个数值ai大于或等于2.   形式二:设把nm+1个元素划分至n个集合中(A1,A2,…,An),用a1,a2,…,an表示这n个集合对应包含的元素个数,则:至少存在某个集合Ai,其包含元素个数值ai大于或等于m+1.   形式三:设把n个元素分为k个集合A1,A2,…,Ak,用a1,a2,…,ak表示这k个集合里相应的元素

题目传送:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1808 Problem Description Every year there is the same problem at Halloween: Each neighbour is only willing to give a certain total number of sweets on that day, no matter how many children call on him, s

simhash进行文本查重http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6008498 Simhash算法原理和网页查重应用http://blog.jobbole.com/21928/