蓝书 LA 3135 优先队列入门

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题解

优先对列入门运用
优先对列支持<重载, 可保持队列的有序性

AC code:

/*
    File : 优先队列.cpp
    Author : adrui
    Lang : C++
*/
#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstdio>
using namespace std;


struct Node{
    int t, num, p;
    bool operator < (const Node& R) const{
        if(t == R.t) return num > R.num;
        return t > R.t;
    }
};


int main(){
    //freopen("in.txt", "r", stdin);
    char s[30];
    Node r;
    int k;
    priority_queue<Node> q;
    while(cin >> s, s[0] != '#'){
        cin >> r.num >> r.p;
        r.t = r.p;
        q.push(r);
    }

    cin >> k;

    while(k--){
        Node tmp = q.top();
        q.pop();
        cout << tmp.num << endl;
        tmp.t += tmp.p;
        q.push(tmp);
    }

    return 0;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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