题目地址：HDU 5016 先两遍DFS预处理出每个点距最近的基站的距离与基站的编号。 然后找重心，求出每个点距重心的距离，然后根据dis[x]+dis[y] < d[y]，用二分找出当前子树中不会被占领的数量，总点数减去即是被占领的数量。这样就可以求出每个点最多占领的点的数量。然后找最大值即可。 代码如下： #include <iostream>#include <string.h>

 LambdaMART的源码分析：一（MART：回归树) 2014-12-31 17:39 508人阅读 评论(0) 收藏 举报 本文章已收录于： 分类： learning to rank（6） 作者同类文章 X 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 参考论文: From RankNet to La

 GBDT（MART） 迭代决策树入门教程 | 简介 2013-12-23 16:26 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报 本文章已收录于： 分类： 数据挖掘相关（13） 作者同类文章 X GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive R

动机 本文目标是生成一个段落（多个句子），条件是输入具有几个预定义的事件片段的视频。为视频生成多句子描述是最具挑战性的任务之一，因为它不仅要求视频的视觉相关性，而且要求段落中句子之间基于语篇的连贯性。最近，Transformer已被证明比RNN更有效，在许多顺序建模任务中展示了卓越的性能。之前将transformer模型引入视频段落captioning任务的方法，Transformer操作在分离

本文转载自：苏冉旭的博客 http://blog.csdn.net/suranxu007/ GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种用于回归的迭代决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。当把目标函数做变换后，该算法亦可用于分