【题目链接】：click here~~ 【题目大意】： 给一个n*n的矩阵，-1只在对角线出现(因为自己不能撞自己)，0代表没有车在碰撞，1代表第i辆车(横坐标)被撞坏了，2代表第j辆车(纵坐标)被撞坏了，3代表两辆车都撞坏了。问哪几辆车完好无损。  代码： /* * Problem: CodeForces - 545A * Running time: 15MS *

UVA10491 - Cows and Cars（概率） 题目链接 题目大意：给你n个门后面藏着牛，m个门后面藏着车，然后再给你k个提示，在你作出选择后告诉你有多少个门后面是有牛的，现在问你作出决定后，根据提示改变你的选择能够成功的概率。 解题思路:简单的概率题，题目意思懂了应该没什么问题。 代码： #include <cstdio>#include <cstring>int

ECCV 2016的文章，首先建立了一个从上到下照的车辆影像数据集（即鸟瞰视角），并提出ResCeption神经网络进行训练，进一步建立residual learning with Inception-style layers，进行车辆数目的计算。该方法为车辆数目的计算的一种新方式：通过定位和密度估计方法。对于新的场景或新的目标计数也同样适用。 文章主要关注3个任务点：（1）两类的分类问题（2）

PAT 甲级 1095 Cars on Campus #include <bits/stdc++.h>using namespace std;const int kMAXN = 10010;struct Car{char id[8];int time;char status[4];} all[kMAXN], valid[kMAXN];int valid_num = 0;map<st

题目连接：uva 10491 - Cows and Cars 题目大意：给出a，b和c，表示有a + b 个门， a个后面是牛， b个后面是车， 然后你从中选一个门，之后有一个知情人帮你打开c个后面是牛的门（因为1≤c< a，所以就算第一次选中牛，知情人还是可以打开c个门），然后你在没有打开的门中选一个，问说第二次选得门后面是车的概率。 解题思路：问题可以分成两种情况: 1)第一

What moral decisions should driverless cars make? Link: https://www.ted.com/talks/iyad_rahwan_what_moral_decisions_should_driverless_cars_make Speaker: Iyad Rahwan Date: September 2016 文章目录 W

竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）在多变量分析中的应用 引言 在现代科学研究中，高维数据分析是一个日益重要的课题。由光谱学、色谱学和其他高通量测量技术产生的数据集通常包含大量的冗余和噪声，这给模型建立和预测带来了挑战。竞争性自适应加权抽样结合偏最小二乘回归（CARS-PLS）方法作为一种新兴的多变量分析工具，已经在多个科学领域展示了其强大的特性。本文将深入探讨CARS-

Dataset之UCI_autos_cars：UCI_autos_imports-85(汽车进口数据集)的简介、安装、案例应用之详细攻略 目录 UCI_autos_imports-85的简介 UCI_autos_imports-85的安装 UCI_autos_imports-85的案例应用 1、训练一个简单的线性回归模型来预测汽车的价格 UCI_autos_imports-

原题： In television contests, participants are often asked to choose one from a set of or doors for example, one or several of which lead to different prizes. In this problem we will deal with a speci

题目大意 给定a,b,c表示表示有多少个牛，多少个车和一次开几个门。已知你先选一个门，随后主持人打开c个里面是牛的门，然后你会换一个门，问你选的门里是车的概率（保留5位小数）。 分析 在开始时你选中车的概率为b/(a+b)，选中牛的概率为a/(a+b),在主持人开完门后，若你以前开的是里面有牛的门，则选中车的概率为(a/(a+b))*(b/(a+b-c-1))，同理，两次选中车的概率为（b/