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RSS订阅原创 【2019_ICCV】Learning to Collocate Neural Modules for Image Captioning
【2019_ICCV】Learning to Collocate Neural Modules for Image Captioning1. 摘要 大多数基于编码-解码的模型都是逐个生成单词，整体没有结构结构性。为了使现有的 编码-解码 图像描述模型具有类似人类的推理能力，提出了一个新的模型——学习配置神经模块(CNM)，该模型充分利用了模板和编码-解码模型的优势，可以通过结构化模式和端到端训练生成描述。CNM模型能够通过多种模块搭配来模仿语言描述中的句式。函数模块和目标模块的联合推理，增强了描述的
2021-01-22 20:24:34
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原创 六角填数之全排列
算法步骤（1）为需要填充的所有点规定一个顺序，按照该顺序确定一个满足行和都相等的模型；（2）将所有可以填充的数字进行全排列，也就是这些数字组合的所有可能(这里的全排列通过递归来实现，采用树形分解法)；（3）将步骤(2)全排列结果依次带入步骤(1)，直到找到满足条件的组合。实例以及代码问题描述：在如图所示的六角形中，每一个圆圈都可以填入一个数字，现需要将整数1-12填入，使得填入后的每条直线的和都相等。问红色星号处填入的数字是多少？实例代码//未填入的数字int data[9]={2,4,5
2020-05-23 16:09:37
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原创 最少弹跳数之广度优先搜索
算法步骤（1）从起始点出发，将该点能够达到的每一个点进行入队，同时将他们的时间设置为起始点加1 ；（2）只要队不为空，对每一个出队的点都进行类似起始点的操作；（3）直到出现某一个出队元素的点的坐标大于原始距离。注意：要对已经过的点进行标记，防止重复访问。实例以及代码问题描述：游戏机由 N 个特殊弹簧排成一排，编号为 0 到 N-1。初始有一个小球在编号 0 的弹簧处。若小球在编号为 i 的弹簧处，通过按动弹簧，可以选择把小球向右弹射 jump[i] 的距离，或者向左弹射到任意左侧弹簧的位置。也就
2020-05-23 15:17:04
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原创 墨水染色之广度优先搜索(C语言实现)
算法步骤：（1）创建一个队列，将是墨水的点依次进行入队；（2）依次出队，对于每一个出队的点进行周围(上下左右)染色，并将成功染色的点进行入队；（3）不断重复步骤二，并且在入队的同时记录下时间。实例以及代码问题描述：输入一个m*n的矩阵，矩阵中的元素包含0、1、2（其中0表示什么都没有，1表示白纸，2表示墨水），每秒墨水会向四周(上下左右)进行染色，被染色的纸也会对周围的纸进行染色。试问，对于输入的矩阵，多久才能完全染色？实现代码：#define MaxSize 30//点的数据结构typ
2020-05-19 17:02:37
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原创 数字三角形之动态规划(C语言实现)
算法步骤：（1）首先构造三个数组，第一个是存储三角形初始值的数组data[][];第二个是存储顶点到该点最大值的res[][]数组；第三个是存储该点上一个点的loc[][]数组。这里要对res[][]数组进行初始化-1；（2）按照三角形的层次结构，从上到下，从左到右依次计算res[][]，对于每一个位置(i,j)，找到res(i-1,j)和res(i-1,j-1)中较大的那个值，加上data[i][j]，便得到了res[i][j]；同时，在loc[][]中记录相应的前一个点。（3）在res[][]数组
2020-05-17 16:49:39
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原创 简易计算器(C语言实现)
算法核心：一般表达式都采用的中缀表达式，而中缀表达式不仅要依赖运算符优先级，还要处理括号。所以，对于中缀表达式，一般是先将其化作后缀表达式，在后缀表达式中只有操作符和运算符，而且越放在前面的运算符越先执行。算法步骤：1.将算术表达式转换为后缀表达式。先设置两个数组，一个是用于存放后缀表达式的res[]数组，另一个是用于当作栈使用用于存放运算符的Stack[]数组，每取一个字符：（1）当遇到运算符时：a.若该运算符的优先级比目前Stack[]栈顶的运算符高时，直接入栈；b.若运算符的优先级没有St
2020-05-15 16:16:33
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原创 深度搜索迷宫问题(C语言实现)
算法步骤：使用一个栈来保存符合要求的点，每次根据栈顶的点的k值(1表示上,2表示右,3表示下,4表示左)依次取下一个点，满足条件则不断循环；若某一个点的四面都不行，则进行出栈回溯。当找到这样一条路径，也要进行回溯，这样才能输出所有的路径。实例以及代码//定义结构体typedef struct{ int m; int n; int k;}Dian;Dian g[30];//实现栈的作用int top=-1,k=1;int mg[6][6]={{1,1,1,1,1,1},//通过0和1
2020-05-14 13:18:30
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原创 n皇后问题(C语言实现)
算法核心：（1）递归：从第一行开始，不断地递归处理下一行，直到处理到n+1行就停止。（2）回溯：若该行的任意位置均不能满足条件，则进行回退，退到上一行的下一个状态。算法步骤：对于每一行而言：先判断该行是不是第n行，如果是，则说明现在栈数组g[]中保存着一个可行的解法，进行输出。、若不是，则从该行的下一个状态开始(每一行的状态为0,1,2…n-1，初始状态为0)，（1） 若该点满足，则存储该点的位置，并进行下一行的递归，同时，在每一个递归的后面要进行出栈(因为输出不止一个解法)；（2） 若不
2020-05-13 16:14:43
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原创 各种背包问题动态规划(C语言实现)
算法核心：首先，需要设置一个二维数组t[][]，其中t[i][j]表示利用前i个物品来装进容量为j的背包的所能够获得的最大价值。当只考虑第i件物品时，可将情况分为是否放入第i件物品两种：1.01背包——每个物品仅有一个不放第i件物品：t[i][j]=t[i-1][j]放入第i件物品：t[i][j]=t[i-1][j-weights[i]]+values[i]2.完全背包——每个物品有无数个不放第i件物品：t[i][j]=t[i-1][j]放入第i件物品：t[i][j]=t[i][j-weig
2020-05-13 11:38:40
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原创 最长公共子序列和最长公共子串(C语言实现)
核心思想：利用动态规划的思想，通过设置一个临时数组t[][]，其中t[i][j]表示，以Str1[i]作为末尾和以Str[2]作为末尾的最长公共子序列或者子串的长度。算法步骤：（1）将输入的两个字符串分别存在数组a[]和b[]中，同时设置两个临时数组t1[][]和t2[][]，第一个t1[i][j]表示a[]数组前i-1个字符串和b[]数组前j-1个字符串的最大公共子序列；第二个t2[i][j]表示a[]数组前i-1个字符串和b[]数组前j-1个字符串的最大公共子串；（2）循坏遍历两个字符串的所有字
2020-05-12 15:43:01
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原创 最长递增子序列之动态规划(C语言实现)
算法步骤：（1）设置一个mark[]数组，mark[]数组的个数和原序列data[]的个数相等，mark[i]表示以data[i]作为结尾的最长递增子序列的长度；（2）在确定mark[i]时，在0到i-1中找到这样一个k，使得data[k]<data[i]且mark[k]=MAX{mark[0]…mark[i-1]}。若存在这样的k，则mark[i]=mark[k]+1;否则mark[k]=1；（3）不断重复步骤(2)，直到i取到序列最后一个数；（4）在mark[]数组中找到最大值，该最大值便
2020-05-10 23:30:00
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原创 最大子矩阵(C语言实现)
算法核心：先将二维数组处理为一维数组，再对一维数组进行最大连续子序列求和，这里最大连续子序列求和采用的是递推的方法。算法步骤：（1）将原矩阵初始化，并创建一个临时二维矩阵，该矩阵的第i行表示的是原矩阵前i行的和；（2）采用穷举的方法，计算二维矩阵所有可能的连续行的列的和，使其压缩为一维数组；（3）对步骤(2)中得到的每一个数组进行最大子序列求和，同时，不断更新最大值。实例以及代码问题描述：给定一个矩阵，找到最大的子矩阵。//定义数据，A是原矩阵，t是临时矩阵，用于存储行的和int A[10
2020-05-10 15:40:36
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原创 最小生成树之克鲁斯卡尔算法(C语言实现)
Kruskal算法关键：如何判断新选取的一条边加入到已选取的边集合中是否出现回路？可以通过判断该边的两个端点是否属于同一连通分量的方法来解决。Kruskal算法步骤：（1）对每一个边进行初始化，并为该边的顶点构建一个集合，同时记录下该边的权重；（2）根据边的权重进行排序；（3）按边权重由小到大，依次取一条边，若该边的两个端点没有在一个集合，则可以将该边加入已选取的边集合中去；若在，则忽略该边。不断重复选下一条边，直到边数等于顶点数-1。实例以及代码//定义边的数据结构，声明相应的变量typ
2020-05-09 11:40:28
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原创 判断图是否为树(C语言实现)
核心思想：图是树需要满足两个条件：（1）图中结点均连通，即结点属于同一个集合；（2）结点满足只有一个结点入度为0，其余结点入度为1；算法步骤：（1）一次读入一条边，将读入的边对相应的两个结点分别初始化，若该点之前不存在，则创建一个包含该点的新集合；同时，对于后面的结点，入度要进行加1；（2）比较该边的两个端点是否在同一个集合，若不在则将该边的两个端点所在的两个集合进行合并；（3）重复...
2020-05-08 17:17:12
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原创 基础拓扑排序(C语言实现)
算法步骤：（1）根据邻接矩阵统计每个顶点的入度，统计结果存在mark[]中；（2）在mark[]中寻找为0的顶点i，找到后将mark[i]–，并且更新与该点相关的顶点的mark[]数组；（3）重复步骤（2），直到所有点的mark均为-1。实例以及代码//全局变量，图的邻接矩阵以及记录数组markint A[6][6]={{0,1,0,0,0,0}, {0,0...
2020-05-08 11:01:54
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原创 最短路径(C语言实现)
Dijkstra算法具体步骤：（1）初始时，S集合只包含源点(S={v})，U集合包含剩余的点，源点v到自己的距离为0，到其他顶点的距离均为无穷大(表示不可达)，以此更新dist[]数组，除dist[v]=0之外，其余全为无穷大；（2）在dist[]数组中，找到目前在U集合中且使得源点v到其距离最小的顶点k，将该顶点加入U集合，并作为新的源点；（3）根据新源点k，更新该源点到其他顶点的最小距...
2020-05-07 16:45:53
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原创 我的机器学习之路 第六关
六、正则化1.过拟合问题 为了拟合数据，在假设函数中设置了过多的变量，可以使J(θ)接近于0，但模拟出来的曲线为非凸曲线，不能更好的泛化到新样本中2.解决过拟合的方法：减少变量数正则化3.正则化 当假设函数过拟合时，为了使曲线更光滑，在J(θ)中加上一个正则化项： λ/(2m)*∑θi^2 (约定θi从θ1开始) 这样可以将所有的θ进行缩小（1）正则化线性回...
2018-10-28 21:36:49
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原创 我的机器学习之路 第五关
五、Logistic回归1.核心：Logistic回归算法 (1)用于监督学习里的分类问题，预测离散型输出，是一种分类算法. (2)分类问题 二分类：输出为0(负类)或者1(正类) 多分类：输出为0,1,2,3等等2.logistic回归的假设函数h(x) 对于分类问题，如果直接用线性回归中的假设函数h(x)=θ^T*X，通过...
2018-10-24 23:30:33
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原创 我的机器学习之路 第四关
一、初识octave1.基本操作(1)% 表示注释(2)~ 表示反，相当于编程语言中的！(3)&amp;amp;amp;amp;amp;amp;&amp;amp;amp;amp;amp;amp; 表示与 || 表示或(4)加减乘除是 + - * / (5)PS1(&amp;amp;amp;amp;quot;$&amp;amp;amp;amp;quot;) 表示将命令提示符换为$(6)在命令输入完成后，加一个；
2018-10-20 21:36:35
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原创 我的机器学习之路 第三关
机器学习之路三、多变量线性回归1.定义：用很多特征来拟合数据，更贴近实际应用的线性回归算法，包含很多特征变量x1,x2,x3等等。 其中：m表示样本空间； n表示特征数； x^(i)表示第i组数据； x^(i)j表示第i个训练样本中第j个特征值；2.多变量假设函数...
2018-10-18 23:32:18
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原创 我的机器学习之路 第二关
机器学习之路二、 单变量线性回归1.什么是单变量线性回归？ 在训练集中，有一个自变量x和一个因变量y，通过数据拟合，去找到它们之间的关系（假设函数）。最终实现任给一个输入，都会有一个相对正确的输出。 注意：单变量线性回归属于监督学习下的回归问题。2.代价函数 （1）定义：J(k,b)=(1/2m)*∑(h(x) - y(i))^2 其中,h(x)=kx+b ...
2018-10-14 19:24:21
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原创 我的机器学习之路 第一关
机器学习之路一、初始机器学习1.什么是机器学习？ 使计算机像人一样，能够通过观察学习获得经验。2.机器学习的分类： 监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统。3.监督学习（1）定义：给定计算机一定的规则参照，让其对数据进行分析，预测其输出，做出好的决策；（2）分类：回归问题（预测连续值输出）分类问题（预测离散值输出）理解：回归问题和分类问题的区别在于对预测结果类型的不...
2018-10-14 00:30:39
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空空如也
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