Fast Elca computation based on partition下载

weixin_39821620 2019-07-21 05:00:21

Fast Elca computation based on partition
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传送门：【codeforces】482E. ELCA

1. fast compile, 多个server跑 -lca -partcomp=autopart_low -fastpartcomp=j8 2. 手动的方式去指定分块编译 1. 准备config文件: pcpl.cfg partition instance top.dut; partition package uvm_pkg; partition cell module_name; 2. 加入编译option vcs -cla -parcomp +optconfigfile+pcpl.c

本质上，在深度学习中模型要学习的应该是稳定的，本真的知识，但是实际上会存在虚假特征，即使对一个图像经过很强的数据分布的偏移，但是人仍然可以很准确地识别出来这个东西，这是因为人学习的是稳定的本质的特征，二层级结构其实和这个类似，不同的层级之间相邻的层应该具有可迁移的共性特征，而离得较远的层级之间的共性特征应该是混杂的特征，只有学习的是可迁移可转换的特征才会犯更优秀的错，比如将哈士奇预测成阿拉斯加而不是加菲猫，这种犯错的严重性可以用LCA来度量，也就是真正类和预测类的最小公共节点的路径。

ACM模版DFS + ST在线算法参考题目链接： POJ 1330 Nearest Common Ancestorsconst int MAXN = 10010; int rmq[2 * MAXN]; // rmq数组,就是欧拉序列对应的深度序列struct ST { int mm[2*MAXN]; int dp[2*MAXN][20]; // 最小值

题目链接：http://www.spoj.com/problems/COT/en/ —————————————————————————————————————— COT - Count on a tree #tree You are given a tree with N nodes.The tree nodes are numbered from 1 to N.Each node has

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