QP

机器学习九大算法---支持向量机 出处：结构之法算法之道 blog 。 前言 动笔写这个支持向量机( support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得不错了( 见文末参考链接)，但在描述数学公式的时候还是显得不够。得益于同学白石的数学证明，我还是想尝试写一下，希望本文在兼顾通俗易懂的基础上，真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章。 本文在写的过程中， 参考了不少资料，包括《支持向量机导论》、《统计学习方法》及网友 pluskid的支持向量机系列等等， 于此，还是一篇 学习笔记，只是加入了自己的理解和总结，有任何不妥之处，还望海涵。全文宏观上整体认识支持向量机的概念和用处，微观上深究部分定理的来龙去脉，证明及原理细节，力保逻辑清晰 & 通俗易懂。 同时，阅读本文时建议大家尽量使用 chrome等浏览器，如此公式才能更好的显示，再者，阅读时 可拿张纸和笔出来，把本文所有定理.公式都亲自推导一遍或者直接打印下来（可直接打印网页版或本文文末附的PDF ，享受随时随地思考、演算的极致快感），在文稿上演算。 Ok，还是那句原话，有任何问题，欢迎任何人随时不吝指正 & 赐教，感谢。 第一层、了解SVM 1.0

python与seo实战课程第三期课程将在 双11当天 打折。 历史最低价： 2080元，仅此一天。 目前课程已经更新了300多个视频，每个视频几分钟到十几分钟不等。部分视频截图： 课程试看地址：https://www.bilibili.com/video/BV1qp4y1Y7gN/ 详细课程介绍： 第三期Python与seo实战训练营开始预售啦，9月开课 注意！！！ 价格仅在双11当天（2020年11月11日）有效，错过就恢复原价 2980！ 本文分享自微信公众号 - brooks的技术小屋（bluekeso）。 如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“ OSC源创计划 ”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4612604/blog/4712875

屏幕共享是视频会议中使用频率最高的功能之一，但在实际场景中用户所处网络环境复杂，常遇到丢包或者拥塞的情况，所以如何优化弱网环境下的用户体验也成为了音视频通信中重要的一环。本文主要分享阿里云 RTC QoS 如何通过若干编码器相关优化提升弱网环境下的屏幕共享体验。 作者：长程/田伟峰 审校：泰一 内容说明： 本文介绍以下四个方面的优化： Screen Content Coding Tools Long Term Reference (LTR) Fast QP Rate Control Content Adaptive Frame Rate 对本文中效果测试的说明： 为保证视频质量，屏幕共享的 Codec 设置了最大 QP (Quantization Parameter)，在本文后面的测试中，这个最大 QP 对所有配置都是一样的。 为了更好的比较，效果测试中展示了流畅性和清晰度两个维度的效果。 对于流畅性的比较，由于视频分辨率太大，所以对其画面进行了缩放，使得原始版本和改进版本可以放在同一个视野中播放，以很好的看到卡顿和延迟的改进。画面模糊是由于上述原因降分辨率所致，在清晰度的对比中可以看到原始分辨率的画面。 Screen Content Coding Tools Codec 中增加并改进了对于屏幕内容（其内容多为如 Word、Excel、PPT 等计算机生成的图形，文字等

本文来自DCC2020论文《 Advanced Geometric-based Inter Prediction for Versatile Video Coding 》 几何划分相较于三角划分，能更好的贴合物体轮廓。 相关工作 VVC中的三角划分TPM 三角划分TPM 是VVC帧间预测工具，通过主对角线或副对角线将块划分为两个三角区域，每个区域使用单向帧间预测分别只需要一个运动矢量，MV是需要传输其在merge list里的索引。两个MV都是通过运动补偿得到，会产生两个w x h的中间预测块Pi，最终的预测块P_B通过将两个块加权得到。 ​ 其中W0+W1=8,且都是整数权重。权重由像素值到分割线的曼哈顿距离决定，例如W0=clip(0,8, w_TMP0+4)。w_TMP0是距离，对于左上角到右下角的三角划分，距离可由下式求得， a，b是常数因子，由块的宽高比决定。 AV1这的楔形预测 AV1定义了16种楔形划分方式，楔形要么是水平垂直，要么是±2，±0.5（取决于形状）。和TPM类似，最终也需要对两个预测块进行加权。 基于几何划分的帧间预测GIP GIP （Geometric-based Inter Prediction）是对TPM的补充，它可以更好的适应物体的形状，它们的MV的merge方法和编码方法也都相同。GIP共支持82种划分，只支持不小于8x8的块

我重写行不？ Comma Sprinkler 签到题，类似于BFS用两个队列维护每种单词前/后是否有逗号向前/后扩展，需要注意如果有句号挡着是不能扩展过去的，不过样例有。 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int maxn = 1e6 + 10 ; 4 map< string , vector< int >> M; 5 bool pre[maxn], suc[maxn]; 6 bool st[maxn], ed[maxn]; 7 queue< string > QP, QS; 8 set < string > SP, SS; 9 string str[maxn]; 10 11 int main() { 12 string s; 13 getline(cin, s); 14 int l = s.length(), p = 1 ; 15 st[p] = true ; 16 for ( int i = 0 ; i < l; ++ i) { 17 if (s[i] == ' , ' ) { 18 suc[p] = pre[p + 1 ] = true ; 19 ++p, ++ i; 20 } 21 else if (s[i] == ' . ' ) { 22 ed[p] = st[p + 1 ] = true

There is a company that has N employees(numbered from 1 to N),every employee in the company has a immediate boss (except for the leader of whole company).If you are the immediate boss of someone,that person is your subordinate, and all his subordinates are your subordinates as well. If you are nobody's boss, then you have no subordinates,the employee who has no immediate boss is the leader of whole company.So it means the N employees form a tree. The company usually assigns some tasks to some employees to finish.When a task is assigned to someone,He/She will assigned it to all his/her

往oracle中插入时间 '2007-12-28 10:07:24' 如果直接按照字符串方式，或者，直接使用to_date('2007-12-28 10:07:24'）,没有指定日期格式，就会报错：ORA-01861: 文字与格式字符串不匹配 必须指定日期格式 to_date('2007-12-28 10:07:24' , 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') /* Formatted on 2019/10/10 09:17:55 (QP5 v5.252.13127.32847) */ SELECT TO_CHAR (TO_DATE ( ' 2019-10-10 ' , ' yyyy-mm-dd ' ), ' YY ' ) || ( CASE WHEN TO_CHAR ( NEXT_DAY (TO_DATE ( ' 2019-10-10 ' , ' yyyy-mm-dd ' ), ' 星期日 ' ), ' YYYY ' ) <> TO_CHAR (TO_DATE ( ' 2019-10-10 ' , ' yyyy-mm-dd ' ), ' YYYY ' ) THEN ' 01 ' WHEN TO_CHAR (TO_DATE ( ' 2019-10-10 ' , ' yyyy-mm-dd ' ), ' D ' ) = ' 1 ' THEN TO_CHAR (TO_DATE

http://codeforces.com/problemset/problem/983/A 给你一个分子p，一个分母q，一个进制base：b。问b进制下，该分数是不是有限小数。 You are given several queries. Each query consists of three integers p p, q q and b b. You need to answer whether the result of p / q p/q in notation with base b b is a finite fraction. A fraction in notation with base b b is finite if it contains finite number of numerals after the decimal point. It is also possible that a fraction has zero numerals after the decimal point. Input The first line contains a single integer n ( 1 ≤ n≤105) — the number of queries. Next n n lines contain queries, one per line.

摘要 本文提出了一种用于训练支持向量机的新算法：序列最小优化算法（SMO）。训练支持向量机需要解决非常大的二次规划（QP）优化问题。SMO 将这个大的 QP 问题分解为一系列最小的 QP 问题。这些小的 QP 问题可以通过解析来解决，从而避免了将耗时的数值 QP 优化用作内部循环。SMO 所需的内存量与训练集大小成线性关系，这使 SMO 可以处理非常大的训练集。由于避免了矩阵计算，因此对于各种测试问题，SMO 随训练集大小在线性和二次方之间缩放，而标准分块 SVM 算法随训练集大小在线性和三次方之间缩放。SMO 的计算时间主要由 SVM 评估决定，因此 SMO 对于线性 SVM 和稀疏数据集最快。在现实世界的稀疏数据集上，SMO 的速度可以比分块算法快 1000 倍以上。 研究背景 在过去的几年中，学界对支持向量机（SVM）的研究兴趣激增，因其在诸如手写字符识别、面部检测、行人检测和文本分类等许多问题上均具有良好的泛化性能。然而，现有的 SVM 训练算法速度慢、内存开销大，且实现过于复杂和困难，这使得 SVM 的使用仍然仅限于一小部分研究人员。因此，为了提高 SVM 的实用性，亟需一种更好的训练算法。 问题描述 SVM 的训练本质上是求解一个二次规划（QP）问题，其拉格朗日对偶表示如下： 当满足如下 KKT 条件时，该 QP 问题得以解决： 其中， \(\vec x_i\) 是第

最近公共祖先的定义： 设节点 root 为节点 p, q的某公共祖先，若其左子节点 root.left和右子节点 root.right 都不是 p,qp,q 的公共祖先，则称 root 是 “最近的公共祖先” 。 定义函数的返回值如下: 假如从根节点，包含p和q，则返回最近公共祖先 假如不包含p和q，则返回NULL 假设只包含p，就返回p，假如只包含q，就返回q。 因此： class Solution { public: TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) { if(root==NULL) return NULL; if(root==p||root==q) return root; TreeNode* left = lowestCommonAncestor(root->left,p,q); TreeNode* right = lowestCommonAncestor(root->right,p,q); if(left!=NULL&&right!=NULL) return root; else if(left) return left; else return right; } }; 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u