poj 1019 Number Sequence

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#include<iostream>

#include<math.h>

using namespace std;

 

const int size=31269;

 

unsigned a[size];   //a[i] 表示第i组数字序列的长度

unsigned s[size];   //s[i] 表示前i组数字序列的长度

                     //第i组存放的数字序列为 [1,i]的正整数,但第i组的长度不一定是i

                     //例如数字13要被看做1和3两个位,而不是一个整体

 

/*打表,预先获取第2147483647个位的序列分组情况*/

 

void play_table(void)

{

       a[1]=s[1]=1;

       for(int i=2;i<size;i++)

       {

              a[i]=a[i-1]+(int)log10((double)i)+1;  //log10(i)+1 表示第i组数字列的长度 比 第i-1组 长的位数

              s[i]=s[i-1]+a[i];      //前i组的长度s[i] 等于 前i-1组的长度s[i-1] + 第i组的长度a[i]

       }                          //log()是重载函数,必须对int的i强制类型转换,以确定参数类型

       return;

}

 

/*计算序列第n个位置上的数字*/

 

int compute(int n)

{

       int i=1;

       while(s[i]<n)

              i++;    //确定整个数字序列的第n个位置出现在第i组

 

       int pos=n-s[i-1];   //pos为 整个数字序列的第n个位置 在 第i组中的下标值

 

       int len=0;

       for(i=1;len<pos;i++)  //从第1组开始遍历第i前的每一个组,利用log10(i)+1递推第i组的长度

              len+=(int)log10((double)i)+1;  //len为第i组(n所在的组)的长度

 

       return (i-1)/(int)pow((double)10,len-pos)%10; 

              //i=i-1 此时i刚好等于第n位个置上的数 (数是整体,例如123一百二十三,i刚好等于123,但n指向的可能是1,2或3)
              //pos为n指向的数字在第i组中的下标值

              //len为第i组的长度

              //那么len-pos就是第i组中pos位置后多余的数字位数

              //则若要取出pos位上的数字,就要利用(i-1)/pow(10,len-pos)先删除pos后多余的数字

              //再对剩下的数字取模,就可以得到pos

              //例如要取出1234的2,那么多余的位数有2位:34。那么用1234 / 10^2,得到12,再对12取模10,就得到2

 

}          //pow()是重载函数,必须对int的i强制类型转换,以确定参数类型

 

int main(void)

{

       play_table();

 

       int test;

       cin>>test;

       while(test--)

       {

              int n;

              cin>>n;

              cout<<compute(n)<<endl;

       }

       return 0;

}



### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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