improvement planning policy gumbel
D. Doremy's Connecting Plan
D. Doremy's Connecting Plan Doremy lives in a country consisting of $n$ cities numbered from $1$ to $n$, with $a_i$ people living in the $i$-th city. ......
CF1890D Doremy's Connecting Plan
Problem - 1890D - Codeforces 这个式子左边是加法，右边是乘法，很不好算 但其实是降智题，不过同时也是我不擅长的找性质 因为式子左边是加法而不是乘法，因此像类似于并查集那样求出当前每个联通块内 \(\sum a_i\) 等价于固定一个点从这个点的联通块向外扩展。 \(i\) ......
picnic planning证明
首先最终的答案一定包含最开始的T条边，不然的话，我们选择这T条边中没被包含的任意一条边，把它加入现有的生成树 由于这T条边连接的是不同的连通块，所以加入这条边后生成树会形成一个环，而且这个环除了这一条边不包含其他任何一条这T条边中的一边 又因为这T条边是最小的T条边，我们选择这个环上从1出发的不是这 ......
CF1868C Travel Plan 题解
原题 翻译 发现所有长度相同的简单路径的权值可能情况相同，且最长的简单路径长度为 \(O(\log n)\) 级别，考虑维护所有长度的简单路径在一棵树上出现的次数，每种简单路径的权值在所有树上出现的次数，相乘即使答案。 我们考虑长度为 \(x\) 的路径对答案的贡献，考虑枚举这条路径的贡献 \(k\ ......
plan
数据结构 并查集 去刷一点题 树状数组 区间加，区间求记一下，有时间搞一下逆序对 线段树（重点） 区间加区间求和都挺简单， 区间乘什么的都要熟练， 逆序对要尝试搞一下， 去把之前没A的线段树搞明白 线段树合并 线段树上二分 线段树动态开点？ 字典树（trie）也是比较重要的 练一下板子 有很多题目可 ......
opal 基于policy agent 的数据授权开源方案
opal 核心是基于了开源的策略引擎开发了自己的授权解决方案 参考架构 设计上使用的开源组件 open policy agent 当然也是在支持基于aws cedar 的 fastapi 基于python 的web api 服务 fastapi websocket pubub 服务实现实时更新的 b ......
awr_plan_change脚本中平均执行时间不正确浅析？
awr_plan_change.sql脚本是Kerry Osborne的一个脚本,这个脚本也是我非常喜欢并且经常使用的一个脚本。脚本如下所示 set lines 155col execs for 999,999,999col avg_etime for 999,999.999col avg_lio ......
利用不可识别的人脸来增强人脸识别性能Harnessing Unrecognizable Faces for Improving Face Recognition
灰色标记：可以日后引用的观点 红色标记：好的写法、语句、单词 紫色标记：文章重点 黄色标记：寻常突出 文章评论：： 创新点：： 主要内容：： gallery中的样本通常是人为采集并精心挑选的，它们具有较好的可识别性；然而，query通常来自于真实场景，它们受多种因素干扰如像素等等。 针对“检测器能检 ......
CF1868C Travel Plan
注意到树的深度很小，所以路径长度也很小，可以先 DP 出每种路径长度的数量。 令 \(f_{i,j,0/1}\) 表示深度为 \(i\) 的满二叉树，长度为 \(j\) 的路径，一个端点不一定/一定在根结点的数量。跨越左右子树的转移就暴力枚举两侧深度。当然这里可以直接算。 但原树只是完全二叉树。观察 ......
题解 UVA1537 Picnic Planning
这道题在显然是最小生成树，但是很显然我是不会打最小生成树的。 题意描述 给定一张 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图，求出无向图的一棵最小生成树，满足一号节点的度数不超过给定的整数 \(s\)。 具体思路 首先，看到这种度数最多为 \(s\) 的题，显然想到 wqs 二分。但是 wqs 二分 ......
Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:5331-5340, 2019 ......
模仿学习算法：Data Aggregation Approach: DAGGER算法——Mixing policy
论文： 《A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning》 算法描述： Mixing Policy: ......
【动态规划】【树形dp】CF1868C Travel Plan
题目描述 给定一颗 \(n\) 个节点的完全二叉树，每个点有权值 \(a_i \in [1,m]\)，定义从 \(i\) 到 \(j\) 的路径的权值 \(s_{i,j}\) 为路径上的最大点权。 求所有树（\(n^m\) 种点权）的 \(\sum_{i=1}^n \sum_{j=i}^n s_{i ......
win7系统 安装python3.6.5版本遇到“user installations are disabled via policy on the machine” 和“0x80070643 ”错误情况
一、遇到提示“user installations are disabled via policy on the machine”是 系统策略禁止这个安装 解决方案： 方法一： 1、打开【开始】菜单，选择【运行】。 2、在运行窗口中【打开】一栏输入【gpedit.msc】，点击【确定】。 3、此时会 ......
[论文速览] SDXL@ Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis
Pre title: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2307.01952 co ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
Codeforces 1868C/1869E Travel Plan 题解 | 巧妙思路与 dp
题目链接：Travel Plan 题目大意：\(n\) 个点的完全二叉树，每个点可以分配 \(1 \sim m\) 的点权，定义路径价值为路径中最大的点权，求所有路径的价值和。 对于任意长度（这里主要指包括几个节点）的路径 \(t\)，最大点权不超过 \(k\) 的方案数有 \(k^t\) 个， 因 ......
[翻译]——Why my execution plan is not in AWR
为什么我的执行计划不在AWR中呢？本文是Why my execution plan is not in AWR?[1]的翻译，如有翻译不对或翻译不当的地方，敬请指出不足 前一周，我参加“使用AWR报告诊断 Oracle RAC 性能”的网络研讨会时关注到一个问题，有很多人提出了一个问题，为什么他们的 ......
【API Management】使用 APIM Inbound Policy 来修改Content‐Type Header的值
问题描述 在使用APIM提供API服务管理的场景中，遇见了客户端请求时候发送的请求Header中的Content-Type不满足后台服务器的要求，但是在客户端要求客户修改代码难度较高。 所以面对这样的情况，是否在APIM端修改为对请求的Content-Type进行覆写呢？ 问题解答 可以的。 API ......
Referrer Policy for Internet Security All In One
Referrer Policy for Internet Security All In One
网络安全之引荐人策略
防盗链
......
谷歌浏览器请求Referrer Policy: strict-origin-when-cross-origin问题
**问题** 使用火狐浏览器请求成功  在谷歌浏览器请求失败 **原因** 谷歌浏览器请求为 Referrer P ......
强化学习 Proximal Policy Optimization (PPO)
参考: [李宏毅老师课件](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/PPO%20(v3).pdf) PPO = Policy Gradient 从 On-policy 到 Off-policy, 再加一些const ......
Kubernetes Service中的 external-traffic-policy 是什么？
【摘要】 external-traffic-policy，顾名思义“外部流量策略”，那这个配置有什么作用呢？以及external是指什么东西的外部呢，集群、节点、Pod？今天我们就来学习一下这个概念吧。 1、什么是external-traffic-policy 在k8s的Service对象（申明一条 ......
“Switch Cube”Privacy Policy
The privacy policy respects and protects the personal privacy of all users who use the privacy policy network services. In order to provide you with m ......
rockchip平台关闭硬件加速 vendor.hwc.compose_policy
修改位置： device/rockchip/rk356x/device.mk:114: vendor.hwc.compose_policy=1 \ 这个值是在 /hardware/rockchip/hwcomposer/drmhwc2/rockchip/platform/rk3588/drmvop3 ......
Striving for Simplicity and Performance in Off-Policy DRL: Output Normalization and Non-Uniform Sampling
 **发表时间：**2020（ICML 2020） **文章要点：**这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升 ......
MySQL Execution Plan -- IN条件与ORDER BY组合优化
## 测试环境 MySQL版本： 5.7.27-30-log Percona Server (GPL), wsrep_31.39 涉及表结构： ```SQL CREATE TABLE `scout_job` ( `task_id` varchar(22) NOT NULL DEFAULT '' CO ......
论文翻译：SSI-Net: A MULTI-STAGE SPEECH SIGNAL IMPROVEMENT SYSTEM FOR ICASSP 2023
摘要 ICASSP 2023语音信号改善(SSI)挑战赛的重点是提高实时通信(RTC)系统的语音信号质量。本文介绍了提交ICASSP 2023 SSI挑战赛的语音信号改进网络(SSI-Net)，该网络满足实时条件。提出的SSI-Net具有多阶段体系结构。在语音恢复的第一阶段，我们提出了时域恢复生成对 ......
[ABC311Ex] Many Illumination Plans
银牌题，zlt差点ak。 发现我们只关注保留下来的结点，每个保留的结点的父亲是他祖先中第一个保留的结点，则数颜色不同的条件相当于新树相邻结点颜色不同。 考虑dp，设 $dp_{u,X,0/1}$ 表示 $u$ 子树内最上方的结点颜色为 $0/1$，树的总重量为 $X$ 的最大价值。每次转移就是暴力做 ......
Intention-Aware Online POMDP Planning for Autonomous Driving in a Crowd
一、论文信息 发表日期：2015年 发表机构：新加坡国立大学，计算机科学系 二、论文内容 1.解决问题：无人车在人员密集处的速度规划算法 2.方法：前向仿真+强化学习概念 ①.路径规划和速度规划进行解耦，进行速度规划之前路径已确定。 ②.速度规划采取部分可观测马尔可夫决策过程，借用了强化学习的动作价 ......