weighted
神经网络优化篇：详解指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 ......
font-weight 对应的默认字体粗细权重
在 CSS 中，font-weight 属性的默认值是 normal。这通常对应于字体权重的数值 400。 - normal：相当于 400- bold：相当于 700- bolder：比父元素的字体更粗- lighter：比父元素的字体更细- 100 到 900：定义了从最薄 (100) 到最粗 ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
CF1621G Weighted Increasing Subsequences
CF1621G Weighted Increasing Subsequences 你有一个长度为 \(n\) 的序列，定义 \(a\) 的一个长度为 \(k\) 的子序列为 \(a_{i_1},a_{i_2},\dots,a_{i_k}\)。由此，我们不难发现，\(a\) 的一个长度为 \(k\) ......
【题解】CF1621G Weighted Increasing Subsequences
常规，但不常规。 思路来自 @gyh. 思路 BIT 优化计数。 本来考虑的是对 LIS 进行计数，得到一个对 \([]\) 形式的值套三层求和的方式，然后再瞪眼找优化方法，但是没有发现什么好的处理方法，于是只能考虑转换计数方法。 考虑通过每个位置对答案的贡献计数。假设某个位置 \(x\) 被一个合 ......
AtCoder Regular Contest 144 E GCD of Path Weights
洛谷传送门 AtCoder 传送门 喵喵题。 考虑若所有点权都已确定，如何求 \(1\) 到 \(n\) 所有路径权值和的 \(\gcd\)。 考虑如何 check 一个 \(x\) 是否合法。\(x\) 合法的充要条件是，把不能从 \(1\) 到达的点和不能到达 \(n\) 的点扔掉后，存在一组 ......
ARC144E GCD of Path Weights
Description 给定 \(n\) 个点，\(m\) 条边的有向图，图中的任意一条有向边满足 边起点的编号小于边终点的编号。每个点有点权，但其中有些点的点权未知。 你需要找到一种给未知点权值的方案，使得 所有 \(1\to n\) 的路径点权和的最大公因数最大，或者告知答案可以无限大。输出这个 ......
off-policy RL | Advantage-Weighted Regression (AWR)：组合先前策略得到新 base policy
Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Policy Reinforcement Learning 论文题目：Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Polic ......
P2639 [USACO09OCT] Bessie's Weight Problem G
大概就是在不超过容量的情况下，问你最多能吃多少 是吃与不吃，选与不选的问题，所以是01背包，但是是变式 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=5e4; int f[N],t[1000]; int main(){ int T, ......
CF827D Best Edge Weight 题解
Problem - 1867D - Codeforces Cyclic Operations - 洛谷 差一点就想出来了 首先 \(b_i\) 构建出来的肯定是一个章鱼森林，而且手玩一下样例就会发现我们每次要找到一个大小为 \(K\) 的环后让里面的点重新指向，一直重复这些操作直到所有点都被找到。 ......
Paper Reading: WCDForest: a weighted cascade deep forest model toward the classifcation tasks
针对 gcForest 存在的一些缺点，本文提出了一种 WCDForest 模型来提高小样本分类数据集的准确率。为了提高 WCDForest 的特征提取能力，提出了一种等量多粒度扫描模块，可以平等地扫描边缘特征。提出了类向量加权模块和特征增强模块，它们重新评估了 RF 在多粒度扫描和级联森林阶段的分... ......
CFS（二）load_weight与vruntime
前言 在理清楚了CFS的基本实现以后，调度类fair_sched_class中规定了调度器的基本操作集合，cfs_rq实现了被操作的就绪队列。剩下的就是研究操作集合中的具体实现，看看CFS是如何管理这些队列中的进程的。本文主要解释了两个问题： 什么样的任务归CFS管？ CFS如何实现队列内部的优先级 ......
Weighted Nonlocal Laplacian on Interpolation from Sparse Data
目录概符号说明WNLL Shi Z., Osher S. and Zhu W. Weighted nonlocal laplacian on interpolation from sparse data. 2017, J. Sci. Comput. 概 针对 graph laplacian 提出的一 ......
TypeError: compute_class_weight() takes 1 positional argument but 3 were given
TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_14395/3700018132.py in <module> 5 class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanc ......
model.save() model. save_weights ()
model.save_weights('./saved_models/8.h5') model.save()保存了模型的图结构和模型的参数，保存模型的后缀是.hdf5。model. save_weights ()只保存了模型的参数，并没有保存模型的图结构,保存模型的后缀使用.h5。所以使用save_ ......
UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead.解决办法
87iuiu由于ii from torchvision import models # 旧版本的写法，将在未来的torchvision 0.15版本中被Deprecated model_old = models.resnet50(pretrained=True) # deprecated model ......
sklearn.utils.class_weight.compute_class_weight
#calculate class weightsclass_weights = class_weight.compute_class_weight( class_weight ='balanced', classes =np.unique(y_train), y =y_train.flatten() ......
【CF1527C】Sequence Pair Weight
题目大意： 给出一个长度为\(n(1\le n\le 10^{5})\)的序列\(a_1,a_2,...,a_n\)，计算\(\sum_{1\le l<r\le n}\sum_{l\le i<j\le r}[a_i=a_j]\) \(\sum_{1\le l<r\le n}\sum_{l\le i< ......
weighted job schedule 1235
1235. Maximum Profit in Job Scheduling Hard 539662Add to ListShare We have n jobs, where every job is scheduled to be done from startTime[i] to endTim ......
Minimum Edge Weight Equilibrium Queries in a Tree
Minimum Edge Weight Equilibrium Queries in a Tree There is an undirected tree with n nodes labeled from 0 to n - 1. You are given the integer n and a ......
[CF1599A] Weights
## 题目描述 You are given an array $ A $ of length $ N $ weights of masses $ A_1 $ , $ A_2 $ ... $ A_N $ . No two weights have the same mass. You can put ......
[ABC318D] General Weighted Max Matching 题解
# [ABC318D] General Weighted Max Matching 题解 ## 题意 给定无向有权完全图，求最大权匹配。 ## 思路分析 注意到 $n \le 16$，我考虑状压 DP。 设当前点集 $S$ 中最大权匹配的答案是 $f_S$，我们考虑 $S$ 中“最后”一个点 $p$ ......
[ABC318D] General Weighted Max Matching 题解
因为 $n$ 很小，所以考虑状压 dp。 令 $sta$ 为一个二进制整数，表示当前第 $i$ 个点有没有被匹配。 那么显然对于每一个 $sta$ 第 $i,j$ 两点未被匹配的都可以用边 $(i,j)$ 来转移到 $sta|(1 #include typedef long long ll; con ......
net.apply(weights_init)的理解
在DCGAN的学习中，[Pytorch官方](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html#weight-initialization)对于权重初始化使用了下列方法 ```python # custom weight ......
论文解读（IW-Fit）《Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification论文作者：论文来源：2021 ACL论文地址：download 论文代码：d ......
论文解读（WIND）《WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation论文作者：论文来源：2021 ACL论文地址：dow ......
CF1844G Tree Weights
[题面传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/CF1844G) 这个真的很容易想到吗？ 首先定 $1$ 为根，设每个点的深度是 $d_i$，则两个点之间的距离是 $d_{i}+d_{i+1}-2d_{LCA(i,i+1)}$。题目中相当于给出了 $n-1$ 个方程 ......
Experience Replay with Likelihood-free Importance Weights
 **发表时间：**2020 **文章要点：**这篇文章提出LFIW算法用likelihood作为experienc ......
论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation 论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie Zhang、Qingyi Meng论文来 ......