moving专题
346. Moving Average from Data Stream
https://leetcode.com/problems/moving-average-from-data-stream/description/ 题目大意:初始化一个滑动窗口,大小为w,输入一系列数,求窗口内的平均数,窗口会向前滑动,当窗口填满时,将最早进入的数弹出,加入新的数. 解题思路:用队列,求和时可以利用上次的和,不用每次从头到尾求 代码: class MovingAverag
UVA - 10201 Adventures in Moving - Part IV
题意：在100升为初始的车，求到达终点的最小花费，路上有加油站，分别给你离起点的距离和每升油的价格，没升油走一公里，在选与不选做动态规划 #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>#include <cmath>using namespace std;const int MAXN
UVA - 1533 Moving Pegs
题意：首先给你空闲的位置，可以跳过几个来吃掉几个，求最短的吃完所有的，且最后一个回到开始指定的位置 思路：BFS+HASH判重，对于每个位置有六个方向，当然有的是不能走的，加上map的判重就可以了 #include <cstdio>#include <cstring>#include <iostream>#include <algorithm>#include <set>#inc
uva 10201 - Adventures in Moving - Part IV(dp)
题目链接：10201 - Adventures in Moving - Part IV 题目大意：有n个测试数据组， 对于每个测试组，最先给出一个距离lenth, 然后给出若干个加油站的位置以及加油站每升油的价钱。然后有量油桶容量为200升的卡车，出距离为0的位置开始移动向lenth，每升油可以使的卡车走一个单位距离，问，卡车到达lenth的时候，并且油箱中仍有100升油，最少花费多少钱，
UVA 12223 - Moving to Nuremberg（树形DP）
题目链接：12223 - Moving to Nuremberg 题目大意：给定一颗无根树，有一些结点需要访问num次。然后你现在选择一个点作为起点，去访问每个点，访问完要回到原点，求一个起点，使得访问完所有点的路程最少，问这个路程，并求出这些点（如果有多个点一样小都要输出）。 思路：这题是由父亲结点u的状态去推出子节点v状态。如图： dp[u]为结点u的最佳方案，num[v]为根节点
DINO结构中的exponential moving average (ema)和stop-gradient (sg)
DINO思路介绍 在 DINO 中，教师和学生网络分别预测一个一维的嵌入。为了训练学生模型，我们需要选取一个损失函数，不断地让学生的输出向教师的输出靠近。softmax 结合交叉熵损失函数是一种常用的做法，来让学生模型的输出与教师模型的输出匹配。具体地，通过 softmax 函数把教师和学生的嵌入向量尺度压缩到 0 到 1 之间，并计算两个向量的交叉熵损失。这样，在训练过程中，学生模型可以通
POJ - 1083 Moving Tables
点击打开链接 一开始把问题想得太复杂了…… //poj 1083// [6/11/2014 wind]#include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;const int MAX_N = 200;int n;int cdr1[MA
POJ 1083 Moving Tables 贪心
题意：已知有400个房间，有n张桌子必须从a 房间搬到 b 房间，搬每张桌子所花的时间都是10分钟。走廊上每次只能容下一张桌子，但是不同的地方允许同时搬运。求将所有的桌子全部搬完最少要花多少时间。 题解：给出两种解法。 #include <cstdlib>#include <iostream>using namespace std;struct item{int a, b, fla
HDU 4717 The Moving Points 水三分
题意：有n个点，每个点朝着不同的方向按照一定的速度前进，在某个时间后，点停下来，可以求得此时任意两点之间的最大距离。问何时停止可以使得任意两点之间的最大距离最小。 想法：三分时间，判断条件是求出k时间情况下，任意两点之间的最大距离就好了。 #include<iostream>#include<cstring>#include<cstdio>#include<cmath>
Moving to Ubuntu Linux
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Discover Ubuntu, Todays Hottest Linux Everyones talking about Ubuntuits not just 100% free, its the
Eating the IT Elephant: Moving from Greenfield Development to Brownfield
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Most conventional approaches to IT development assume that youre building entirely new systems. Today,
batch normalization中的moving average
训练时使用一个minibatch的训练数据计算均值和方差然后标准化数据，在test的时候我们也希望作相同的处理，比较直接的方法是在训练集上重新计算一遍统计量，但是，如果有1000w数据,这种计算就比较花费时间，而test的速度越快越好，所以在训练的时候，顺便就把均值和方差计算出来了，当然不是精确值，是近似值，这就是moving average。 running_mean = momentu
Codeforces Round 927 G. Moving Platforms
原题链接：Problem - G - Codeforces 题目大意：有n个平台，m个通道，n个平台高度不一定相同，只有高度相同的时候才可以通过通道去下一个平台，通过通道时间为1秒，平台的高度每一秒都会增加，但是不会超过最高高度H，如果超过会立刻变为1，例如最高高度为10，一个平台高度为8，一秒它会上升5，因为会超过10，所以一秒过后它的高度会变成3，也就是(8+5)%10,问从第一块平台最短时
HDU 4717 The Moving Points(三分枚举)
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4717 其实这个题目就是二分枚举的思路，这个应该不用怎么想，因为涉及到这类问题通常都是二分枚举类 这个题目首先想到最大值应该是连续的，而且是个开口向上的抛物线的单调关系，那么在二分枚举的 时候只要想办法确定是向左还是向右就OK了，其实很简单，只要在当前mid的基础上稍微减去一点点 看看是增大了还
A New Vision for Pervasive Computing: Moving Beyond Sense and Send
还是忍不住转了这篇文章 A new approach to wireless sensor networking adds local intelligence to the nodes, creating pervasive computers and enabling sensor networks that can both acquire data and initiate actio
滑动平均（moving_average）与均值滤波（mean_smooth）的区别
在数据处理时，我们为了平滑数据，有时会用到滑动平均算法。算法很简单，但是我不想自己写，于是上网搜现成的轮子，但是发现很多轮子是错误的，如文章：https://blog.csdn.net/weixin_42232219/article/details/90328880，https://www.yzlfxy.com/jiaocheng/python/338117.html 他们混淆了滑动平均与均值滤
贪心算法-(百练)1083:Moving Tables
描述 The famous ACM (Advanced Computer Maker) Company has rented a floor of a building whose shape is in the following figure. The floor has 200 rooms each on the north side and south side along the c
201901-B - Moving Tables
@201901冬训 B - Moving Tables 题目： The famous ACM (Advanced Computer Maker) Company has rented a floor of a building whose shape is in the following figure. The floor has 200 rooms each on the north
【原创】【区间上的贪心 第二篇】POJ 1083 Moving Tables
区间重叠 POJ 1083 Moving Tables 题目 The famous ACM (Advanced Computer Maker) Company has rented a floor of a building whose shape is in the following figure. The floor has 200 rooms each on the north
Moving Average of An Input Stream
Moving Average of An Input Stream. The size of a window is n For example: input = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5.....], n = 3; moving average = [1, 1, 1.33, 2, 2.67, 3.33, 3.67, 4, 4.33...] public void m
1033. Moving Stones Until Consecutive
1033. 移动石子直到连续 三枚石子放置在数轴上，位置分别为 a，b，c。 每一回合，我们假设这三枚石子当前分别位于位置 x, y, z 且 x < y < z。从位置 x 或者是位置 z 拿起一枚石子，并将该石子移动到某一整数位置 k 处，其中 x < k < z 且 k != y。 当你无法进行任何移动时，即，这些石子的位置连续时，游戏结束。 要使游戏结束，你可以执行的最小和最大
![[足式机器人]Part4 南科大高等机器人控制课 Ch05 Instantaneous Velocity of Moving Frames](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e51d3ce1ff354bd980f96042e7092e47.png#pic_center)
[足式机器人]Part4 南科大高等机器人控制课 Ch05 Instantaneous Velocity of Moving Frames
本文仅供学习使用 本文参考： B站：CLEAR_LAB 笔者带更新-运动学 课程主讲教师： Prof. Wei Zhang 南科大高等机器人控制课 Ch05 Instantaneous Velocity of Moving Frames 1.Instantanenous Velocity of Rotating Frames2.Instantanenous Velocity of M
机器学习-时间序列自回归移动平均模型-翻译(Autoregressive moving average model,ARMA)
目录 0.前言 1.自回归模型(Autoregressive model,简称AR) 2.移动平均模型(Moving Average model,简称MA) 3.自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,简称ARMA) 4.Note about the error terms 注意误差术语 5.Specification in term
Surface-1 PCL学习记录-6 Moving Least Squares (MLS) （ 平滑处理-基于多项式拟合的法线估计+点云平滑和数据重采样）功能及用法解析
曲面重建技术在逆向工程、数据可视化、机器视觉、虚拟现实、医疗技术等领域中得到了广泛的应用 。 例如，在汽车、航空等工业领域中，复杂外形产品的设计仍需要根据手工模型，采用逆向工程的手段建立产品的数字化模型，根据测量数据建立人体以及骨骼和器官的计算机模型，在医学、定制生产等方面都有重要意义 。 除了上述传统的行业，随着新兴的廉价 RGBD 获取设备在数字娱乐行业的病毒式扩展，
LA2326 - Moving Tables
又是一个大水题， 数组的应用，，， 注意移动桌子的时候有可能从高数字房间到低数字房间、、 代码如下： #include <cstdio>#include <cstring>int f[220];int main (){int n, cas, max, a, b;scanf("%d",&cas);while(cas--){scanf("%d",&n);memset(f,0,siz
改善代码设计 —— 优“.NET技术”化物件之间的特性(Moving Features Between Objects)...
系列博客 1. 改善代码设计 —— 优化函数的构成(Composing Methods) 2. 改善代码设计 —— 优化物件之间的特性(Moving Features Between Objects) 3. 改善代码设计 —— 组织好你的数据(Composing Data) 4. 改善代码设计 —— 简化条件表达式(Simplifying Co