有一组数字，如 “1888”,“245”,“666”,“555”,“444” ， 每个数中选取一个数（或跳过），构成一个新数字：其中的每个数都是递增的。 "1888" ---》 1"245" ---》 2"666" ---》 6"555" ---》 跳过"444" ---》 跳过则形成为新数为126， 这也是能形成的数字个数最多的数。要求当这组数有N个数据时（上例
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2021-04-15 14:30:31
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有一组数字，如 “1888”,“245”,“666”,“555”,“444” ， 每个数中选取一个数（或跳过），构成一个新数字：其中的每个数都是递增的。"1888" ---》 1 "245" ---》 2 "666" ---》 6 "555" ---》 跳过 "444" ---》 跳过则形成为新数为126， 这也是能形成的数字个数最多的数。要求当
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2022-02-08 14:09:47
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//选择问题//随机选择主元#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<stdlib
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2022-08-22 21:16:53
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输入格式:第一行输入活动数目ｎ（0<ｎ<100）；以后输入ｎ行，分别输入序号为1到ｎ的活动使用中心的开始时刻ａ与截止时刻ｂ（a,b为整数且0<=a<b<24，a,b输入以空格分隔）。输出格式:输出最佳安排序列所包含的各个活动（按照活动被安排的次序，两个活动之间用逗号分隔），如果有多个活动安排序列符合要求输出字典序最小的序列。输入样例：6
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2022-09-20 10:59:59
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在西方国家的字母体系，分成两大字族：serif 及 sans serif。其中 typewriter 打
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2014-06-21 23:59:00
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选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的...
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2019-07-21 15:38:00
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选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的...
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2021-07-14 14:01:13
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活动选择 Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问？点这里^_^ 题目描写叙述 学校的大学生艺术中心周日将面向全校各个学院的学生社团开放，但活动中心同一时候仅仅能供一个社团活动使用，而且每个社团活动開始后都不能中断。如今各个社团都提交了他们使用该中心的活
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2016-04-20 12:06:00
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电脑CPU选择问题 CPU核心数是越多越好的吗？ CPU的性能除了受到核心数目影响以外，还会受到CPU主频、架构、是否有超线程和加速频率的政策影响，因此CPU的核心数目并不是越多越好。CPU的核心数目越多，在一些需要大量计算任务的场景中比如渲染、转码以及高性能运算中确实表现越好，但我们普通消费者日常使用的程序和软件通常利用不到这么多的核心和线程，为什么晓边要这样说呢? 
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2018-09-08 22:39:14
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之前个人对于图片的问题，一直还是显得不是很重视。但其实对于互联网来说，可能图片的内容已经占据了整个互联网的大半部分，因此我们很大一部分流量的消耗，都是用在了图片上面，因此，对于图片有一些认识肯定是现在所必须的。所以趁今天这个不太忙的机会，打算对于图片的问题做一个简单地总结，也算是对之前没掌握到的东西的一个学习与备忘过程。
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2015-10-02 16:51:07
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选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的...
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2021-07-14 15:20:08
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一、在机器学习模型构建的时候，我们往往会遇到数据样本正负比例极其不平衡的情况，例如在征信模型或者判断客户购买商品是否使用分期时，往往正负样本比达到10:1，这样会造成许多实际问题。样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。解决办法：1.上采样：增加样本数较少的样本，其方式是直接复制
每日一贴,今天的内容关键字为选择附件/*http://202.197.224.59/OnlineJudge2/index.php/Problem/read/id/1167物品选择Accepted : 13 Submit : 57Time Limit : 1000 MS Memory Limit : 65536 KB3 21 12 13 3Sourceduoxida 剖析：这是属于有依赖性的背包问题（参考背包2.7）， 首先对其附件进行优化处置。即01背包处置，因为每种情况是不重复的 其次，将每组（包括主件i）看成是 v件物品，（k=1....v）其中每种物品占体积k,所得代价为c[k-1]+.
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2013-05-24 23:52:00
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样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
线性时间选择（Linear Select）:这个名字不太好理解，什么叫线性时间选择？一句话，在线性时间内完成选择。一般情况下是这样的，我们想要找出一个数组中的最大值或最小值，那就只需要一次排列，然后输出第一个或最后一个元素就行了，但如果是要找出一个数组中的第k小的元素呢？但在最坏情况下，所用的时间则是n^2，因此，本文讨论的就是在最坏情况下，如何在O(n)时间内完成选择。算法的思路总体有些复杂，但
关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9)： 训练一个epoch，把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10)，画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线，根据曲线来选择合适的初始学习率。 从上图可以看出学习率和loss之间
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2018-07-17 21:54:00
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