1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

Java中用于测试对象的等价性有三个操作符:== , != 和 Equals() 对于基本类型即int,boolean, byte 等等来说,==和 != 比较的是 基本类型的内容,这和c.c++是一样的: public class Ex5 { public static void main(String[] args) { int i = 34; int ii = 34; System.out.println(i==ii); } } //output: true 对于其他类型来说, == 和

==对基本数据类型比较的是值,对引用类型比较的是地址 equals()比较的是对象的数据的引用 等价性原理: 自反性    x.equals(x)为true 对称性    x.equals(y) 为true时,y.equals(x) 也为true 传递性    若x.equals(y) 为true , y.equals(z) 为true, 则x.equals(z) 为true 一致性   在未修改x,y的值的情况下x.equals(y)始终是相同的值 非空性   x.equals(null) 总

第三章第五节 ADT和OOP中的等价性 在很多场景下,需要判定两个对象是否 “相等”,例如:判断某个Collection 中是否包含特定元素. ==和equals()有和区别?如何为自定义 ADT正确实现equals()? OutLine 等价性equals() 和 == equals()的判断方法 自反.传递.对称性 hashCode() 不可变类型的等价性 可变类型的等价性 观察等价性 行为等价性 Notes ##  等价性equals() 和 == 和很多其他语言一样,Java有两种判断相

等价性 对于每个NFA M存在一个DFA M',使得L(M)=L(M')--------等价性证明,NFA的确定化 假定NFA M=<S, Σ, δ, S 0 , F>,我们对M的状态转换图进行以下改造: 解决初始状态唯一性:引进新的初态结点X和终态结点Y,X,Y∉S,从X到S 0中任意状态结点连一条ε箭弧, 从F中任意状态结点连一条ε箭弧到Y 简化弧上的标记:对M的状态转换图进一步施行替换,其中k是新引入的状态 逐步把这个图转变为每条弧只标记为Σ上的一个字符或ε,最后得到一个NFA M',显

HW11中对ageVar采用缓存优化的等价性证明(包括溢出情况) 概要 我们知道,第三次作业里age上限变为2000,而如果缓存年龄的平方和,2000*2000*800 > 2147483647,会溢出.但是实际上,我们仍然能通过缓存得到正确的结果.这是因为,计算机内进行的二进制运算其实每一步都进行了 \(\&0xffff\_ffff\) 操作,有交换律.结合律.平方公式成立.即使在溢出的情况下,两个式子仍然是等价的.本文试着利用二进制运算和无符号数运算的关系,以及无符号数运算的性质,来证明

前言     RMQ: 数组 a0, a1, a2,..., an-1, 中求随意区间 a[i+1], a[i+2], ..., a[i+k] 的最小值     LCA: 求二叉树中两个节点的最低公共祖先 本文将证明这两个问题能够相互归约为还有一个问题. 证明 先通过一个简单的样例来说明问题.见下图: 求 [7 2 8 6] 的最小值 2,等价于求二叉树中节点 7 和 节点6的 LCA,也就是 节点2. 有意思吧... 一. RMQ -> LCA 给定一个数组,怎样求出其对于的二叉树呢?? 方法

转自:http://www.cnblogs.com/hundredsofyears/p/3360305.html 在国内性能测试的领域有一篇几乎被奉为大牛之作的经典文章,一个名叫Eric Man Wong 于2004年发表了名为<Method for Estimating the Number of Concurrent Users>,里面介绍了一种对系统并发用户数估算的公式,并较为详细的阐述了过程以及证明方法.这个公式使用非常简单,很多性能测试工程师都在自己的项目中使用或者打算尝试使用,以至

在国内性能测试的领域有一篇几乎被奉为大牛之作的经典文章,一个名叫Eric Man Wong 于2004年发表了名为<Method for Estimating the Number of Concurrent Users>,里面介绍了一种对系统并发用户数估算的公式,并较为详细的阐述了过程以及证明方法.这个公式使用非常简单,很多性能测试工程师都在自己的项目中使用或者打算尝试使用,以至于在不分场合以及不具体分析系统用户行为的情况下使用.本文不打算深入探讨该公式的适用范围,我会在以后的文章中探讨这个

/* 模拟二分图:每个点作为一条边,连接的是一列和一行(抽象成一个点,列在左,行在右) 由题意得 a-b相连,a-c相连,b-d相连,那么d-c就不用再相连了 等价于把二分图变成联通的需要再加多少边 用并查集可以解决 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 400005 int F[maxn],n,m,q; int find(int x){ return F[x]==x?x:F[x]=find(F[x]); }

题目链接:http://vjudge.net/contest/141990#overview 题意是告诉你有n个命题,m条递推关系,表示某个命题可以推出另外一个命题. 现在问你至少在增加多少个递推关系可以保证所有命题两两互推. 把命题看成一个结点,推导看成有向边,就是n个结点,m 条有向边,要求添加尽量少的边,使得新图强连通. 首先找出强连通分量,把每个强连通分量缩成一个点,得到DAG.设有 a 个结点入度为 0 ,b 个结点出度为 0 ,max(a,b),就是答案.如下图: 入度为 0 的集合

https://vjudge.net/problem/UVALive-4287 题意: 给出n个结点m条边的有向图,要求加尽量少的边,使得新图强连通. 思路:强连通分量缩点,然后统计缩点后的图的每个结点是否还需要出度和入度. #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cstdio> #include<sstream> #include<vector&g

1  精确描述问题 第一章强调的重点在于”精确的描述问题“,这是程序开发的第一步 -- "Problem definition" 1.1  Precise problem statement 1) input: a file containing at most 107 positive intergers (each < 107); any interger occurs twice is an error; no other data is associated with t

一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法.这套理论是由Valiant提出来的,也因此(还有其他贡献哈)他获得了2010年的图灵奖.这里也贴出Valiant的头像,表示下俺等菜鸟的膜拜之情.哈哈哈 PAC 定义了学习算法的强弱   弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)   强学习算法---

问题→ 动态连通性:当程序从输入中读取了整数对p q时,如果已知的所有整数对都不能说明p和q是相连的,那么则将这一对整数写入到输出中.如果已知的数据可以说明p和q 是相连的,那么程序应该忽略p q这对整数并继续处理输入中的下一对整数. 该问题的应用→ 网络,变量名等价性,数字集合等. 设计API→ public class UF   UF(int N) 以整数标识(0到N-1)初始化N个触点 void union(int p, int q) 在p和q之间添加一条连接 int find(int p

这篇文章主要简单的记录所谓的“线性相关性”. 线性相关性的对象是向量R^n,对于向量方程,如果说x1v1 + x2v2 + …+xmvm = 0(其中xi是常数,vi是向量)有且仅有一个平凡解,那么我们称m个向量组成的集合{v1,v2,v3…vm}是一个线性无关集,反之,则称向量集合{v1,v2,v3,…vm}是线性相关的. 这个定义似乎显得有些唐突,我们反过来理解所谓的“线性相关”,即在一组非零解的情况下,我们将某个一个系数xi不为0的向量移到等式的另一侧,从这种形式来看,我们得到了向量vi关

The Algorithm Design Manual, 2ed 跳转至: 导航. 搜索 Springer - The Algorithm Design Manual, 2ed Steven S.Skiena 2008 文件夹 1 介绍 2 算法设计 3 数据结构 4 排序和搜索 5 图遍历 6 加权图 7 组合搜索与启示式 8 DP 9 Intractable问题与近似算法 10 如何设计算法 11 数据结构 12 数值问题 13 组合问题 14 图问题:P 15 图问题:困难的 16 计算几

首先保证这一篇分析查找算法的文章,气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同,主要体现在代码上面,会更加高级,会结合到很多之前研究过的内容,例如设计模式,泛型等.这也与我的上一篇面向程序员编程--精研排序算法不尽相同. 关键字:二分查找树,红黑树,散列表,哈希,索引,泛型,API设计,日志设计,测试设计,重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算. 当今世纪,IT界最重要的词就是"数据!数据!数据!",高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提.数

相关介绍:  并查集的相关算法,是我见过的,最为之有趣的算法之一.并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题.其相关的实现代码较为简短,实现思想也简单易懂,处理问题的效率也高,解决的问题范围也较广.  为了实现并查集的相关算法,我们规定将对象称之为触点,将整数对称之为连接,将两两之间彼此互不相连的各个集合的分布(也就是其相关的等价类)称之为连通分量,也称为分量.同时定义了如下的API用来封装其所需的基本操作: public class UF

八皇后问题是一道经典的回溯问题.问题描述如下:皇后可以在横.竖.斜线上不限步数地吃掉其他棋子.如何将8个皇后放在棋盘上(有8*8个方格),使它们谁也不能被吃掉?         看到这个问题,最容易想到的就是遍历穷举法,不过仔细一想,思路虽然非常清晰,但是需要遍历次数太多,时间复杂度很高.那么,我们应该怎么办呢?下面给出算法思路:         算法思想:首先尝试在第一行放置第一个皇后,然后在第二行放置第二个使之与前面的皇后不构成威胁,依此类推.如果发现不能放置下一个皇后,就回溯到上一步,试着