题目链接&#xff1a;https://vjudge.net/problem/UVA-11270 题意&#xff1a; 用2*1的骨牌填满n*m大小的棋盘&#xff0c;问有多少种放置方式。 题解&#xff1a; 骨牌类的插头DP。 1.由于只需要记录轮廓线上m个位置的放置情况&#xff08;0或1&#xff09;&#xff0c;且m<…

文章目录 URL题目分析源码源码概述小结 URL 链接&#xff1a;https://leetcode-cn.com/problems/push-dominoes/ 题目 分析 源码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <stdbool.h> //for booltypedef struct StLis…

一行中有 N 张多米诺骨牌&#xff0c;我们将每张多米诺骨牌垂直竖立。 在开始时&#xff0c;我们同时把一些多米诺骨牌向左或向右推。 每过一秒&#xff0c;倒向左边的多米诺骨牌会推动其左侧相邻的多米诺骨牌。 同样地&#xff0c;倒向右边的多米诺骨牌也会推动竖立在其右侧…

网上有一些巧妙的做法&#xff0c;两三个推理式就能解决&#xff0c;但总感觉看不懂、不放心。还是枚举推理清楚、放心。 不过数字大了枚举就不方便了&#xff08;比如说大于24&#xff09;&#xff0c;而且枚举会出现重复的情况。 由于domino的大小为1x1x2&#xff0c;这决定…

【题目描述】 多米诺骨牌是一个扁平的&#xff0c;有拇指的瓷砖&#xff0c;其面部分为两个正方形&#xff0c;每个正方形留空或带有一到六个点。桌子上摆着一排多米诺骨牌&#xff1a; 顶行中的点数是6 1 1 1 9&#xff0c;并且底线中的点数是1 5 3 2 11。顶线和底线…

文章作者&#xff1a;Tyan 博客&#xff1a;noahsnail.com | CSDN | 简书 1. Description 2. Solution **解析&#xff1a;**两种思路&#xff0c;一种思路是对所有的.&#xff0c;判断是否替换&#xff0c;如果需要替换&#xff0c;根据可能的情况分析替换成L还是R&…

题目描述 We have a board with a 2N grid. Snuke covered the board with N dominoes without overlaps. Here, a domino can cover a 12 or 21 square. Then, Snuke decided to paint these dominoes using three colors: red, cyan and green. Two dominoes that are adjac…

题目链接 Dominoes! 链接&#xff1a;登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 来源&#xff1a;牛客网 题目描述 Dominoes are rectangular tiles made of wood, bone, or plastic. They are arranged in a line at a certain distance from each other, and when the firs…

GAN是一种基于博弈论的生成式网络&#xff0c;它是2014年有 Ian Goodfellow提出&#xff0c;主要解决的是如何从训练样本中学习出新的样本。 其中GAN既不依赖标签来优化&#xff0c;也不是根据奖惩来调整参数&#xff0c;它是根据生成器和判别器之间的博弈来不断优化。 GAN的…

继用GAN进行图像去噪【ImageDenoisingGAN】Image Denoising Using a Generative Adversarial一文发表后&#xff0c;近来收到不少邮件&#xff0c;在此刊登&#xff0c;供大家答疑解惑&#xff0c;也欢迎大家交流。因为本人才疏学浅&#xff0c;所以回答有误的地方也欢迎大家指…

https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/75736407 概述 GAN的发明者Ian Goodfellow2016年在Open AI任职期间发表了这篇论文&#xff0c;其中提到了GAN用于半监督学习(semi supervised)的方法。称为SSGAN。 作者给出了TheanoLasagne实现。本文结合源码对这种方…

前言 这是一篇关于GAN在计算机视觉领域的综述。 正文 生成对抗网络是一种基于博弈论的生成模型&#xff0c;其中神经网络用于模拟数据分布。应用领域&#xff1a;语言生成、图像生成、图像到图像翻译、图像生成文本描述、视频生成。GAN模型能够复制数据分布并生成合成数据&a…

概述 GAN的发明者Ian Goodfellow2016年在Open AI任职期间发表了这篇论文&#xff0c;其中提到了GAN用于半监督学习(semi supervised)的方法。称为SSGAN。 作者给出了TheanoLasagne实现。本文结合源码对这种方法的推导和实现进行讲解。1 半监督学习 考虑一个分类问题。 如果训…

作者：追一科技 AI Lab 研究员 Miracle 写在前面的话 笔者接触 GAN 也有一段时间了，从一开始的小白，到现在被 GANs 虐了千百遍但依然深爱着 GANs 的小白，被 GANs 的对抗思维所折服，被 GANs 能够生成万物的能力所惊叹。我觉得 GANs 在某种程度上有点类似于中国太极，『太极生…

StarGAN v2&#xff1a;多领域的不同图像合成 前言相关介绍 StarGAN v2 的工作原理 核心思想主要组件 优点缺点应用实例总结 实验环境项目地址 LinuxWindows 项目结构具体用法 数据集和预训练网络进行评估&#xff08;以celeba-hq为例&#xff09;进行训练&#xff08;以celeba…

文末混脸熟活动不停&#xff0c;走心留言直接送书 简介 最近&#xff0c;一款名为「ZAO」的 AI 换脸应用火爆了起来&#xff0c;在各大网站和朋友圈都看见它的身影&#xff0c;它可以通过用户上传的一张带有人脸的照片替换到视频的人脸中&#xff0c;效果非常逼真&#xff0c;…

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 机器之心 授权转载 2014 年，Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络(GAN)，今天，GAN 已经成为深度学习最热门的方向之一。本文将重点介绍如何利用 Keras 将 GAN 应用于图像去模糊(image deblurring)任务当中。 Keras 代码地址：…

监督学习比较好的一点就是输入输出都是确定的，我们进行学习，其本质就是猜权重。 如下图，设输入为1，2，真实结果为10，随机生成的权重为wa=2，wb=3： 预测值为1*2+2*3=8，与真实值误差10-8=2。接着我们要调整权重值，减少输出的预测值与真实值的误差。 因为两个权重大小不一…

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍 老板，只有几百条数据没法用神经网络呀，可以批点经费标数据吗？ 没钱，EDA, BT, UDA了解一下 喵喵喵？ 1 数据增强的背景和应用场景 随着AI技术的逐步发展，更好的神经网络模型对数据规模的要求也逐步提升。而在分类任务中，若不同类别…

本文主要调研一下gan在异常检测的方法。 训练阶段： 可以通过网络仅仅学习负样本（正常数据）的数据分布，得到的模型G只能生成或者重建正常数据。 测试阶段： 使用测试样本输入训练好的模型G，如果G经过重建后输出和输入一样或者接近，表明测试的是正常数据，否则是异常数据。…