http://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE算法的理解/ tranE是在模型中嵌入知识图谱等三元组类的一个方法,就像是句子利用词典嵌入一样。 ...
这里不是洛谷题解,所以扯点题外话 为何我会来学这个东西呢 因为有个大毒瘤 dq 要做分块,听说要用这个算法,我就找了论文,然后一起自闭 这种理性愉悦的东西也不怎么实用吧 勉强看完后,发现 command block 在四月时就弄了个模板题 除了膜还能干啥呢 然而感觉肝疼,不是很能深入实现,所以现在先写这个半吊子博客弄点绪论。 还因为目前洛谷那里唯一的题解不是分散层叠 本文主要参考 IOI 中国国家 ...
2020-11-27 16:36 0 439 推荐指数:
http://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE算法的理解/ tranE是在模型中嵌入知识图谱等三元组类的一个方法,就像是句子利用词典嵌入一样。 ...
一种nb算法,可以求出数列的递推式。 具体过程是这样的。 我们先假设它有一个递推式,然后按位去算他的值。 这是我们算出了f[i]应当是多少,但是f[i]有可能不是我们算出的值,所以我们记录一个delta,为我们算出的值减去f[i]的结果。 然后查看一下之前有没有出过锅 ...
一、全链路精准预估技术: 参考: https://arxiv.org/abs/1804.07931 传统的多阶段建模在实际中存在SSB和DS问题: 多阶段模型的样本漏斗: 召 ...
LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm,在正式介绍该算法之前,我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先,我们从LM算法的开篇之作(Levenberg于1944年发表)开始。 A method for the solution ...
一.理论准备 为了学习网络流,先水一道spfa。 SPFA算法是1994年西南交通大学段凡丁提出,只要最短路径存在,SPFA算法必定能求出最小值,SPFA对Bellman-Ford算法优化的关键之处在于意识到:只有那些在前一遍松弛中改变了距离估计值的点 ...
vibe算法是采用领域像素来创建背景模型,通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景。 模型的工作原理 背景像素样本(该点过去的像素和其领域的像素)的选取:邻域点选取采用8邻域方法随机选取。用v(x)表示图像中x处的像素在给定的欧几里得颜色空间所取得值,每个背景像素x由N个背景样本值集合来建模 ...
最近突发奇想,到B站上看qscqesze神犇的每周算法讲堂,于是便学习了分块这个算法。 分块是一个很暴力的算法,按照某大神的说法,一般的区间问题都可以用他来解决,没有100分也有80分(一般会有80分,运气好有100分)。 分块是一个很暴力的算法,它可以完成几乎所有区间更新和区间查询 ...
Kosaraju算法一看这个名字很奇怪就可以猜到它也是一个根据人名起的算法,它的发明人是S. Rao Kosaraju,这是一个在图论当中非常著名的算法,可以用来拆分有向图当中的强连通分量。 背景知识 这里有两个关键词,一个是有向图,另外一个是强连通分量。有向图是它的使用范围 ...