- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏奇点大数据
话说量化（6）
各位读者朋友大家好，浪了半个多月之后我终于又开始了我的随笔了，感谢大家的关注。我们言归正传，上次说了通货膨胀，这次我们来说说货币的形式。
40030发布于 2018-10-23 - 来自专栏mythsman的个人博客
斜率优化dp专题小结
斜率优化dp是一种通过构造斜率表达式，用维护凸包的方法来去除多余的点以减少算法复杂度的方法。通常可以将问题规模减小一个维度，从而提高运行效率。 这时候就可以用斜率dp进行优化，将其优化到 。 斜率优化dp的套路基本是固定的，基本上就是用数组模拟队列，然后两个while循环判断是否可以去除无用的点。
84810编辑于 2022-11-14 - 来自专栏Python in AI-IOT
Python数据分析--斜率图
林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。 斜率图的优势，是能快速看到每个类别前后发生的变化，并能根据线条的陡峭程度，直观地感受到变化的幅度。 df.columns labels = df.index.map(str).to_list() data = df.values fig, axes=plt.subplots(2,3,figsize=(4, 6) ) fig.set_facecolor('w') axes=axes.flatten() # 画斜率图 radio=((data[1]-data[0])/data[0]).round(2) for
1.3K30编辑于 2022-04-22 - 来自专栏OI
YbtOJ 494「斜率优化 dp」最小划分
YbtOJ 494「斜率优化 dp」最小划分 题目链接：YbtOJ #494 小 A 有一个长度为 n 的序列 a，要求你把它划分成 m 个连续段（记 w_i 表示 第 i 段的数之和）。 的充要条件就是 图片 由于 s_j-s_k 显然为正，因此就有： s_i > \frac{(f_j+s_j^2)-(f_k+s_k^2)}{2(s_j-s_k)} 那么我们只要维护一个单调队列，然后就可以轻松斜率优化了
85020编辑于 2022-09-19 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ3675: 序列分割(斜率优化)
$k$优 最后可以画为 $$S_{i} >\dfrac {S^{2}_{j}-f_{j}-\left( S^{2}_{x}-f_{k}\right) }{S_{i}-S_{k}}$$ 按照套路，发现能斜率优化
62420发布于 2019-01-30 - 来自专栏数据结构与算法
HDU3507 Print Article(斜率优化DP)
| We have carefully selected several similar problems for you: 3506 3501 3504 3505 3498 比较裸的斜率优化 #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 10, INF = 1e9 + 10; int
76620发布于 2019-01-30 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ4518: 征途(dp+斜率优化)
第二行 n 个数，表示 n 段路的长度 Output 一个数，最小方差乘以 后的值 Sample Input 5 2 1 2 5 8 6 Sample Output 36 HINT 1≤n≤3000 这样的话就可以愉快的斜率优化啦 第二维可以用滚动数组滚动掉 // luogu-judger-enable-o2 #include<cstdio> #include<cstring> #include<bitset
1.3K80发布于 2018-04-13 - 来自专栏云深之无迹
多斜率积分ADC-低频测量我最强
其擅长处理低频信号 在双斜率型 ADC 中，积分器生成两个不同的斜坡，一个斜坡具有已知的模拟输入电压 VA，另一个斜坡具有已知的参考电压 –Vref。因此，它被称为双斜率 A 到 D 转换器。 多斜率积分ADC就像一个精确的水桶，通过测量注水和放水的时间来测量水的多少. 为什么叫“多斜率”？ 因为在整个过程中，水位（也就是电压）的变化不是线性的，而是分阶段的： 第一个阶段: 水位上升，斜率取决于输入电压的大小。 第二个阶段: 水位下降，斜率是固定的。 这两个阶段的斜率不同，所以称为“多斜率”。 这个转换的图也是这样的 使用天平也可以比喻： 就好比一个精密的天平，通过比较未知物体的重量和已知重量的砝码来测量物体的重量。
74400编辑于 2025-01-13 - 来自专栏Greenplum
greenplum 检测表倾斜率高的shell脚本
.******** 表的倾斜率检测完毕,请下载 greenplum-table-percentage/log/20190603/table-percentage/20190603-finish.csv For partitioned tables, run analyze 生成的CSV文件格式如下 表名,最大segment的行,最小segment的行,倾斜率(%),表的大小,表的分布键 datafix.enterp
2K50发布于 2019-06-05 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1096: 仓库建设(dp+斜率优化)
Sample Input 3 0 5 10 5 3 100 9 6 10 Sample Output 32 HINT 在工厂1和工厂3建立仓库，建立费用为10+10=20，运输费用为(9-5)*3 这样的话就有20分了 考虑继续优化，把上面的式子暴力推推推，再把只包含i的删去，不难得到 把dis[i]看成k 把num[i]看成x 把f[i]看成b 把f[j]-g[j]看成y 然后就能斜率优化了 EOF:*p1++) char buf[1<<23],*p1=buf,*p2=buf; using namespace std; const int MAXN=1e6+10; inline int read
1.1K50发布于 2018-04-13 - 来自专栏小樱的经验随笔
BZOJ 1597: 土地购买【斜率优化+凸包维护】
显然f[i]=min(f[j]+y[j+1]x[i])，然后再搞个斜率优化，方程是(f[j]-f[k])/(y[k+1]-y[j+1])<x[i]，然后维护一个下凸包！ 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 inline int read() 4 { 5 int x=0,f=1; 6
95260发布于 2018-04-09 - 来自专栏计算机视觉战队
量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练
将参数x0从0到1，并将位数从2改为6。 在表1和表2中收集了获得的结果，并在图3和图4中显示了它们。 ? ? ? ? ? 在上图中，给出了神经网络离散化的过程。 应特别注意倒数第二排。 通常这些网络需要在量化后进行重新训练，而我们找到了避免重新训练的方法。」 简化人工神经网络背后的主要思想是所谓的权重量化，即减少每个权重的位数。 训练之后，该网络会使用新方法进行量化，并且不进行重新训练。然后，该研究将实验结果与其他量化算法进行了比较。 RUDN 大学的 Iakov Karandashev 补充说道：「量化之后，分类准确率仅降低了 1％，但是所需的存储容量减少了 6 倍。 实验表明，由于初始权重与量化后权重之间的相关性很强，该网络不需要重新训练。这种方法有助于在完成时间敏感任务或在移动设备上运行任务时节省资源。」 © THE END
92610发布于 2021-03-13 - 来自专栏饶文津的专栏
【BZOJ 1701】Cow School（斜率优化动态凸包分治优化）
[c[t][1]]=rot; fa[rot]=0; lk[rot]=rk[c[t][1]]=getk(rot,c[t][1]); } } dd getk(int i,int j){//求斜率 rot,t)>=rk[t]) tmp=t,t=c[t][0]; else t=c[t][1]; } return tmp; } int find(int t,dd k){//找到当前斜率的位置
1.2K20发布于 2020-06-02 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1010: 玩具装箱toy(dp+斜率优化)
L.接下来N行输入 Output 输出最小费用 Sample Input 5 4 3 4 2 1 4 Sample Output 1 HINT Source 感觉自己一直学的是假的斜率优化 EOF:*p1++) char buf[1<<23],*p1=buf,*p2=buf; const int MAXN=1e6+10; inline int read() { char c=getchar
93070发布于 2018-04-13 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv8轻量化：模型轻量化设计 | 轻量级可重参化EfficientRep| 来自YOLOv6思想
具体来说，从最近的网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法中大量吸收了一些想法。最重要的是，整合思想和实践，构建了一套不同规模的部署网络，以适应多样化的用例。 在 YOLO 作者的慷慨许可下，作者将其命名为 YOLOv6。作者也热烈欢迎用户和贡献者进一步增强。 YOLOv6-N 在 NVIDIA Tesla T4 GPU 上以 1234 FPS 的吞吐量在 COCO 数据集上达到 35.9% 的 AP。 YOLOv6-S 量化版本甚至带来了 869 FPS 的最新 43.3% AP。 此外，与具有相似推理速度的其他检测器相比，YOLOv6-M/L 还实现了更好的准确度性能（即 49.5%/52.3%）。
1.9K70编辑于 2023-11-08 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Cubase】Cubase 量化设置 ( 量化预置 | 长度量化 | 快捷键设置 | 量化开头 | 量化 MIDI 事件结尾 | 量化 MIDI 事件长度 )
文章目录 一、要解决的问题 二、量化预置 三、长度量化 四、快捷键及设置 1、快捷键及设置 2、量化开头 3、量化 MIDI 事件结尾 4、量化 MIDI 事件长度 五、对 MIDI 进行量化操作 本博客中的所有设置都是在 ; 三、长度量化 ---- 长度量化 参数设置 : 在下图 处设置长度量化 , 如果设置成 " 1/16 " , 那么使用鼠标拖动时 , 音符的长度只能是 16 分音符的整数倍 ; 上述的 量化预置 ; 2、量化开头 量化开头 : 默认按键 " Q " 是量化开头 ; 将所有音符的开始位置对齐到 " 量化预制 " 对应的格子中 ; 该设置是系统自带的 , 不建议修改 ; 3、量化 MIDI 事件结尾 量化 MIDI 事件结尾 : 首先选中左侧的 " 量化类别 / 量化 MIDI 事件结尾 " , 点击右侧的 " 输入快捷键 " 下方的输入框 ; 输入快捷键后 , 点击 " 指定 " " 快捷键 , 量化音符长度 , 此时音符都排列整齐了 , 音符开头和音符长度进行了量化 , 音符结尾自然也进行了量化 ;
4.6K00编辑于 2023-03-28 - 来自专栏数据结构与算法
【BZOJ3203】保护出题人（动态规划，斜率优化）
【BZOJ3203】保护出题人（动态规划，斜率优化） 题面 BZOJ 洛谷 题解 在最优情况下，肯定是存在某只僵尸在到达重点的那一瞬间将其打死 我们现在知道了每只僵尸到达终点的时间，因为僵尸要依次打死 那么现在相当于在时间-伤害的坐标系上有若干个点，每次询问与\((0,0)\)构成斜率最大的那一个。 但是现在很烦人的一点是，每次都是在最前面插入一个僵尸。
68150发布于 2018-09-21 - 来自专栏系统信任增长范式
什么是“信任斜率”？为什么系统更在意变化速度
它关注的不是绝对值，而是斜率。三、为什么“斜率”比“水平”更重要？ 斜率要求的是：连续性同方向可重复没有时间维度，就没有斜率。 六、一个关键分水岭：正斜率vs负斜率从系统角度看，主体大致分为三类：正斜率主体表现未必完美但问题在减少行为在收敛认知在进化➖平斜率主体长期维持无明显进步也无明显退化负斜率主体内容开始发散行为开始反复修复越来越少解释越来越情绪化系统真正会主动 七、信任斜率，决定的是“未来权重”一个非常重要的判断是：斜率，决定的是你“未来还能不能被加权”。 正斜率→更高的解释耐心平斜率→维持性观察负斜率→快速降权、降配这也是为什么有些主体：明明没出大问题却突然感觉“被系统冷处理”系统不是在否定你，而是在对趋势做出反应。
13910编辑于 2026-01-09 - 来自专栏算法之名
量化交易
针对可交易的投资商品，理性地运用逻辑分析和回归统计判断市场趋势称为量化交易。 量化策略 量化策略就是赚钱"因子"，可以分为基本面和技术面。
47210编辑于 2024-08-21 - 来自专栏相约机器人
数据可视化｜用斜率图进行对比分析
斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。 比如说，为了对比分析某产品不同功能的用户满意度，经过问卷调查和数据统计，得到下面这个调查结果： ? # 使用「面向对象」的方法画图，定义图片的大小 fig, ax=plt.subplots(figsize=(6, 6)) # 设置背景颜色 fig.set_facecolor('w') ax.set_facecolor left', color=c['深灰色']) # 定义颜色 category_colors = [c['浅灰色'], c['浅灰色'], c['橙色'], c['蓝色'], c['蓝色']] # 画斜率图 斜率图的优势，是能快速看到每个类别前后发生的变化，并能根据线条的陡峭程度，直观地感受到变化的幅度。 斜率图的劣势，是看不出整体与部分的占比关系。 另外，如果类别的顺序很重要，那么也不适合使用斜率图，因为类别会根据数值大小自动进行排列。 最后，留给你一道思考题：在你看到过的各种数据中，有哪些数据是适合用斜率图进行对比分析的？
1.3K20发布于 2020-06-01
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号