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  • 出口托收结算方式DADP、CAD详解

    千次阅读 2017-11-09 19:27:14
    出口托收结算方式DADP、CAD详解 听叶说 2017-02-11 21:57 出口托收结算方式 (1)支付方式不同 DADP采取汇票形式支付,CAD直接支付。DA开立远期汇票、DP可开立即期汇票也可开立远期汇票。 (2)...

    出口托收结算方式DA、DP、CAD详解

    听叶说 2017-02-11 21:57

    出口托收结算方式DA、DP、CAD详解

    出口托收结算方式

    (1)支付方式不同

    DA、DP采取汇票形式支付,CAD直接支付。DA开立远期汇票、DP可开立即期汇票也可开立远期汇票。

    (2)支付期限不同

    DA在汇票到期日之前支付,DP即期需要在提示汇票时支付,DP远期也是在汇票到期日之前支付,CAD在提示单据的时候支付。

    (3)交单条件不同

    DA:进口商在远期汇票上签署“承兑”字样即可交单。

    DP即期:进口商见票付款后可交单。

    DP远期:进口商见票“承兑”,在到期日前付款后可交单。

    CAD:进口商见到单据,付完款可以交单。

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  • 外贸里面 LC TT DP DA BG 是什么

    千次阅读 2011-10-17 09:08:49
    这些都是国际贸易常用的付款方式 L/C 信用证 T/T 电汇 DP 付款交单 DA 承兑交单 BG 银行保证书(banking guarantee) 1、 TT- TELEGRAPHIC TRANSFER 是电汇的的意思,速度快,手续简单,费用较低。 LC- LETTE
    这些都是国际贸易常用的付款方式
    L/C 信用证
    T/T 电汇
    DP  付款交单
    DA  承兑交单
    BG  银行保证书(banking guarantee) 
    
    1、
    TT- TELEGRAPHIC TRANSFER 是电汇的的意思,速度快,手续简单,费用较低。
    LC- LETTER OF CREDIT 是信用证付款,比较安全,手续费较高。
    目前,30%TT付款和信用证LC付款是对出口商来说比较安全的收款方式,使用率比较高。其中,TT付款由于方法简单,越来越被贸易商使用。 
    
    2、
    外贸——TT/LC方式出口商需要交什么单给进口商?
    TT方式下,一般是提单,商业发票,装箱单,保险单及其他进口方要求的证明文件。
    LC方式,要看LC的具体要求,一般也是以上单据,加银行汇票,附加单据中通常会有船公司证明,产地证明,熏蒸证明等。 
    
    3、 D/P是付款交单的意思,对我们出口方来说是比较有利的。因为进口方只有付款之后才能取得提货的单据。

    D/A是承兑交单的意思,也就是说只要进口方对出口方的汇票上承兑后就可以提货。这个对出口方来说风险较大。

    T/T就是电汇的意思,这对出口方是最好的选择,因为是先付款后出货。不过好象金额较大的时候进口方不会选择这种方式。

    L/C是我们书上讲的最多的,不过之前去上班的时候发现公司的业务员做的多是T/T。对于L/C其实听我们老师讲在国外的贸易中很少用这种方式。可能是因为我们国家各方面的制度不完善,那些进口商才要做L/C吧。L/C应该上对双方都有保障吧。我想不管什么样的成交方式也应该都有风险的。

    4、

    DP付款交单,很多情况下是要通过银行代收,至少是要支付一定的银行费用的,而且是出运货物拿到单据后才能去要钱。

    TT是指电汇,可以有很多种:
    TT IN ADVANCE 全额预付
    TT AT SIGHT(都是给客户寄单据后收款)
    还有很多的演变方式,象部分预付,传真单据付款,开船多少天后付款等等。
    
    5、
    最常用的结算方式是TT和LC,相对来说应该是TT更安全一些,因为对方要付一定的定金,比如30%左右,那以后不要货的风险要小一些。
    但是买方最喜欢LC结算,分即期和远期。工厂生产完货已经交给船公司运输了,拿到提单以后再拿上已经准备好的 LC上要求的其他单证去银行交单议付。LC的远期就是收到符合LC的 单证后一段时间再付款 。
    还有就是D/P,D/A,DP是付款交单,也是出货后才能收到钱的.根DP比,DA的风险就比较大了 ,除非是信誉比较好的客户,一般不做。DA是DOCUMENTS AGAINST ACCEPTANCE,是承兑交单,指的是买方只要愿意承兑你开出的汇票就放单给它,那它以后付不付款就看他的了!
    
    6、 DP和LC两者都是向银行交单, LC是以银行信用为担保的,开证行负有第一付款责任,只要交单议付的单证没有不符点,银行就必需在见单后N天内无条件全额支付,不管申请人(买方)是否要货 DP虽然也有银行参与,但它是以交易企业(买方)的商业信用为担保的,银行在这里面不负有任何付款责任。只有在买方同意付款后,银行才会把钱划走。 DP的收汇风险比较大,由出口企业自己承担

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  • DL之CNN:卷积神经网络算法应用之卷积神经网络实践技巧(DA/DP/WI/BN/Hyperparameter/Overfitting/Regularization)、优化技术经验之详细攻略 目录 卷积神经网络实践技巧 数据增强(Data Augmentation) 数据预处理...

    DL之CNN:卷积神经网络算法应用之卷积神经网络实践技巧(DA/DP/WI/BN/Hyperparameter/Overfitting/Regularization)、优化技术经验之详细攻略

    目录

    卷积神经网络实践技巧

    数据增强(Data Augmentation)

    数据预处理(Data Preprocessing)

    批次归一化(Batch Normalization)

    参数初始化(Weight Initialization)

    超参数设定(Hyperparameter)

    过拟合与避免(Overfitting)

    网络正则化方法(Regularization)


     

     

    卷积神经网络实践技巧

    1、卷积神经网络经验技巧

    • 数据增强
    • 数据预处理
    • 参数初始化
    • 批次归一化
    • 超参数设定
    • 过拟合与避免
    • 网络正则化方法:early stopping、dropout、L2&L1范数正则化、数据增强

     

    数据增强(Data Augmentation)

    1、增大训练数据量能持续提升模型的性能

    获取更多数据,可以通过人工标注数据,来合成更多数据,从而实现数据增强。

    2、对于图像数据,可通过图像变换来扩充数据量
    图像平移/旋转/缩放/翻转/裁剪/添加图像噪声/…

     

    3、通过GAN(生成对抗网络)生成图像来扩充数据量

     

    4、案例实现

    相关文章:Dataset之图片数据增强:设计自动生成汽车车牌图片算法(cv2+PIL)根据随机指定七个字符生成逼真车牌图片数据集(自然场景下+各种噪声效果)可视化

    随机水平翻转
    随机剪切
    随机大小尺寸的剪切
    随机旋转
    高斯噪声
    每个信道的高斯噪声
    随机灰度
    随机照明

    每通道倍增
    添加色调和饱和度
    添加
    每个频道添加
    对比度归一化
    每个通道的对比度标准化

     

     

    数据预处理(Data Preprocessing)

    均值归一化(mean normalization):针对于数据输入时的归一化。对于图像数据,首先要进行均值归一化。

    • MN的思路:计算训练集图像像素的均值,之后在处理训练集、验证集和测试集图像时分别减去该均值。
    • MN的意义:移除共同部分,凸显个体差异。

    In practice for Images:
    -Subtract the mean image (e.g. AlexNet)
    (mean image = [32,32,3] array)


    -Subtract per-channel mean (e.g. VGGNet)
    (mean along each channel = 3 numbers)
    e.g. consider CIFAR-10 example with [32,32,3] images

    在图像实践中:
    -减去平均图像(例如Alexnet网络)
    (平均图像=[32,32,3]数组)


    -每通道平均值减去(例如VGGNet网络)
    (每个通道求出平均值=3个数字)
    例如,考虑带[32,32,3]图像的CIFAR-10示例

     

    批次归一化(Batch Normalization)

    批次归一化(BN)不同于均值归一化,BN可用在神经网络中的任何一层。

    • BN层的一般位置:卷积→BN→ReLU。通常插入在卷积和全连接之后,在非线性处理前。 
    • BN层的思路:
      为使每一维成为标准高斯分布(均值为0,方差为1的数据),可应用

      进一步反应为真实的高斯分布。即为能工作在激活的非线性区,再进行缩放和移位(scale&shift)处理。

                

     

    1、实际应用BN层的时候,更多的是采用mini-batch方法。在每个mini-batch中计算得到mini-batch的mean和variance来替代整体训练集的mean和variance。

     

    2、BN层采用的理由:

    (1)、Internal Covariate Shift (内部协变量偏移)。深度网络内部数据分布,在训练过程中发生变化的现象。因为神经网络学习的是最初的真实数据,若在过程中数据发生变化,对变化的数据重新学习,会不利于神经网络的稳定和收敛。
    S. Ioffe, C. Szegedy. “Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift.”. 2015.

     

    (2)、MIT研究员最新解释BN层的意义:优化地貌(optimization landscape )更加平滑,使梯度更具预测性和稳定性允许更快的训练
    Analysis of the optimization landscape of VGG networks.
    How Does Batch Normalization Help Optimization?(No, It Is Not About Internal Covariate Shift) [2018]

     

     

     

    参数初始化(Weight Initialization)

    1、初始化分类

    T1、全零初始化:无法进行模型训练

    T2、随机初始化:使用小的随机数(比如高斯分布的随机数,零均值,1e-2标准差)初始化。对于小网络可以,但对于深度网络有问题。网络输出数据分布的方差,会随着神经元的个数而改变

    T3、Xavier初始化为保证前向传播和反向传播时每一层方差的一致。根据每层的输入个数和输出个数,来决定参数随机初始化的分布范围。可采用高斯分布初始化或者均匀分布初始化。

    (1)、高斯分布的权重初始化为: 将高斯分布的随机数,乘上

    注:原论文中是基于线性函数推导的,同时在tanh激活函数上有很好的效果,但不适用于ReLU激活函数

     

    T4、He参数初始化:由何凯明提出,是对Xavier方法的改进。将ReLU非线性映射造成的影响,考虑进参数初始化中。如果采用高斯分布,则高斯分布权重初始化为:高斯分布的随机数乘上

     

    2、参数初始化经验总结

    • 使用ReLU(without BN即没有归一化时)激活函数时,最好选用He初始化方法,将参数初始化为高斯分布或者均匀分布的较小随机数。
    • 使用BN时,减少了网络对参数初始值尺度的依赖,此时使用较小的标准差(比如0.01)进行初始化即可。
    • 还可以借助预训练模型中参数,作为新任务参数初始化的方式也是一种简便易行且有效的模型参数初始化方法。
    • 一般情况下,偏置设为0。

     

     

    超参数设定(Hyperparameter)

              超参数(Hyperparameters)是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。在深度神经网络中,超参数的调整是一项必备技能(要花去大量的时间)。
              调参思路:通过观察在训练过程中的监测指标,如损失loss和准确率,来判断当前模型处于什么样的训练状态,及时调整超参数,以更科学地训练模型,能够提高资源利用率。

    1、深度学习主要超参数

    • 网络模型相关的参数:网络结构、层数、激活函数等。
    • 学习率
    • 批次大小(batch size)
    • 迭代次数(epoch, iteration)
    • 优化器:采用什么样的优化算法

     

    2、搜索方法:Grid Layout VS Random Layout

    搜索策略:找到合适的数值。对重要的参数和不重要的参数进行Grid Layout或者Random Layout。

    Random Search for Hyper-Parameter Optimization Bergstraand Bengio, 2012

     

    3、学习率

    (1)、学习率大小设置一定要合适

    A small learning rate requires many updates before reaching the minimum point.
    一个较小的学习率需要很多次更新才能达到最低点。
    The optimal learning rate swiftly reaches the minimum point.  
    最佳学习率迅速达到最小值。
    Too large of a learning rate causes drastic updates which lead to divergent behaviors.
    学习率太大会导致急剧的更新,从而导致不同的行为。

    (2)、学习率的最佳范围?
    学习率太低,损失函数没有改善;
    两个红色垂直虚线之间:最佳学习速率范围;
    学习率太高,开始出现分歧。

    (3)、如何设置学习率?
    开始时可以大点,接近的时候设置小点。

    step decay策略: 在一定数量的训练轮期(epoches)之后,学习率降低了一定百分比。

    4、如何使用训练数据的相关参数(epoch, batch size, iteration)

    epoch轮数:包括所有训练数据一次前向运算和反向传播运算
    Batch size批次大小:一次前向运算和反向传播运算中的训练样本数。批次大小越大,需要的内存空间就越大。
    Minibatch: 在一次迭代中,一次只采用少量样本,范围从1到几百,比如32、64、128等。设置不好会导致训练慢或者溢出。
    迭代次数:number of iterations = number of passes, each pass using [batch size] number of examples.使用一定批次的样本。
    one pass = one forward pass + one backward pass. 一次的前向运算和反向传播运算。
    (we do not count the forward pass and backward pass as two different passes).

    (1)、参数之间的关系

    Example: if you have 1000 training examples, and your batch size is 500, then it will take 2 iterations to complete
    1 epoch.  
    示例:如果您有1000个训练样本,并且您的批大小为500,则需要2次迭代才能完成1个epoch。

     

     

     

     

     

    过拟合与避免(Overfitting)

    DL之DNN优化技术:DNN中抑制过拟合/欠拟合、提高泛化能力技术的简介、使用方法、案例应用详细攻略

     

     

     

     

    网络正则化方法(Regularization)

    后期更新……

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 最近在做Oracle备份恢复测试,DP(HP Data Protector)在恢复过程中报一个奇怪的错误:[Critical] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 11:51:5...

    最近在做Oracle备份恢复测试,DP(HP Data Protector)在恢复过程中报一个奇怪的错误:

    [Critical] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 11:51:59 AM
    SM/DA protocol error => aborting.
    [Major] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 12:18:07 PM
    Disk Agent on host, js2 named "Oracle8" did not connect to
    Media Agent drive5 for js2 on host js2. Aborting Disk Agent.
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 11:57:13 AM
    Starting OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630749969:1>.dbf // Oracle8630749969:1>
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 12:00:57 PM
    Starting OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630750161:1>.dbf // Oracle8630750161:1>
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 12:01:44 PM
    Completed OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630749969:1>.dbf // Oracle8630749969:1>
    [Major] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 12:23:28 PM
    [61:1002] The OB2BAR restore DA named "Oracle8" on host js1
    reached its inactivity timeout of 300 seconds.
    The agent on host will be shutdown.
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 12:04:02 PM
    Completed OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630750161:1>.dbf // Oracle8630750161:1>
    [Warning] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 1:52:37 PM
    Device drive5 for js2 is not active in this backup or is not in
    the mount request state.
    [Warning] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 1:52:41 PM
    Device drive3 for js2 is not active in this backup or is not in
    the mount request state.
    打800联系HP支持中心,支持中心要了一大堆report 和log.过了一天支持中心告诉我这个case升级了。
    又过一天,给我了一个mail,要求修改一个参数,并说如果这个参数不起作用,他们也没办法了。部分邮件内容如下:
    setting the following global
    variable on the cell manager in the /etc/opt/omni/options file:
    NT: DP_HOMEconfigoptionsglobal
    RepositionWithinRestoredObject=0
    修改完居然正常了。
    [@more@]

    最近在做Oracle备份恢复测试,DP(HP Data Protector)在restorel了一部分数据文件后,总是报一个奇怪的错误:

    [Critical] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 11:51:59 AM
    SM/DA protocol error => aborting.
    [Major] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 12:18:07 PM
    Disk Agent on host, js2 named "Oracle8" did not connect to
    Media Agent drive5 for js2 on host js2. Aborting Disk Agent.
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 11:57:13 AM
    Starting OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630749969:1>.dbf // Oracle8630749969:1>
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 12:00:57 PM
    Starting OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630750161:1>.dbf // Oracle8630750161:1>
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 12:01:44 PM
    Completed OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630749969:1>.dbf // Oracle8630749969:1>
    [Major] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 12:23:28 PM
    [61:1002] The OB2BAR restore DA named "Oracle8" on host js1
    reached its inactivity timeout of 300 seconds.
    The agent on host will be shutdown.
    [Normal] From: OB2BAR@js1 "newzhjs" Time: 8/27/2007 12:04:02 PM
    Completed OB2BAR Restore: 05 js2:js2_zhjsDB<630750161:1>.dbf // Oracle8630750161:1>
    [Warning] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 1:52:37 PM
    Device drive5 for js2 is not active in this backup or is not in
    the mount request state.
    [Warning] From: RSM@hbt-backup "" Time: 8/27/2007 1:52:41 PM
    Device drive3 for js2 is not active in this backup or is not in
    the mount request state.
    打800联系HP支持中心,支持中心要了一大堆report 和log.过了一天支持中心告诉我这个case升级了。
    又过一天,给我了一个mail,要求修改一个参数,并说如果这个参数不起作用,他们也没办法了。部分邮件内容如下:
    setting the following global
    variable on the cell manager in the /etc/opt/omni/options file:
    NT: DP_HOMEconfigoptionsglobal
    RepositionWithinRestoredObject=0
    修改完居然正常了。

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    https://daniu.luogu.org/problem/show?pid=2679 我靠终于他妈自己做了一道题我靠;...但是对于dp我讲几点; 有些显然不可能的状态,一定要跳过;#include #include #include #define Ll long long us
  • #include <...int da[40][40]; int dp[40][40][40];//i表示此时状态所到达的最大城市编号,j,k为其余两车所在城市 int main() { int T; cin>>T; for(int o=0;o<T;o++) { int n; cin...
  • 解题思路: AC自动机 + DP , 不过要输出字典序列最小,多开一个 一个三维字符串来辅助二维DP(新思路) , DP[i][j] ,表示到i位置状态为j的最大得分。 解题代码: 1 // File Name: temp.cpp 2 // Author: ...
  • KJMZ DA BLAZE-crx插件

    2021-04-06 23:35:31
    语言:English (United States) 使用Chrome浏览器收听KJMZ DA BLAZE。 收听地球上最好的音乐,并从DJ DP的各个方面与最好的DJ交流
  • 思路:记dp[i][j]表示第i个木板尾部在j的方案数。那么对于i+1,可以分三种情况讨论,一种是i+1的头部在第i根整段的左边,一种是在右边,还有在中间,中间的有两种情况,其他都只有一种,然后就可以转移了。 转载 ...
  • #include using namespace std;double dp[2][3][4][19][28][28];//状态分别是(轮次)(最上层数)(第二层状态)(A状态个数)(B状态个数)(C状态个数),D状态个数和高度可以算出来 ...double ba1, da1, ba2, da2, ba3, da3
  • #include #include #include using namespace std; const int maxn=1<<10; const int maxm=31; const int INF=1<<29; int t[maxm];...double dp[maxn][maxm];...fill(da[i],dp[i]+m+1,INF); dp
  • DP中背包问题总结

    2019-01-09 19:40:08
    1.01背包:有n种物品与承重为m的背包。每种物品只有一件,每个物品都有对应的重量weight[i]与价值value[i],...http://note.youdao.com/noteshare?id=78da8bf79c3cc25bc8ca66a9c30a98eb&amp;sub=777D7C1D1D1E...
  • https://odzkskevi.qnssl.com/3699857ff0a17d77d1099699cdf4da13?v=1490503337 比较丑的做法 第一维滚动数组,dp【0】【i】【j】 是指上一层,以i为起点,j为终点的情况数, #include using namespace ...

空空如也

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