[BZOJ3837][Pa2013][随机][乱搞]Filary

基于深度学习的图像去雨(Opencv,Pytorch,Cnn) 最近做了一个图像去雨项目,使用的语言为Python,深度学习框架为Pytorch。去雨效果不错,具体请看效果视频!图像去雨(GAN,Opencv,Pytorch) 阅读详情

这里写图片描述
然而我太懒了……没有打哈希。
直觉告诉我第二个答案是选择的k个数的差的gcd,那么对于每一个质因数,记录一下序列中能被这个质数整除的差的gcd,然后就可以了

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define N 100010
#define M 10000010

using namespace std;

int n,Ans1,Ans2,Maxx;
int A[N],B[N];
int p[M],v[M],vis[M],f[M];

inline char nc(){
  static char buf[100000],*p1=buf,*p2=buf;
  return p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,100000,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++;
}

inline void rea(int &x){
  char c=nc(); x=0;
  for(;c>'9'||c<'0';c=nc());for(;c>='0'&&c<='9';x=x*10+c-'0',c=nc());
}

inline void First(){
  for(int i=2;i<=Maxx;i++){
    if(!p[i]) p[++*p]=i,v[i]=*p;
    for(int j=1;j<=*p&&p[j]*i<=Maxx;j++){
      p[p[j]*i]=1; v[p[j]*i]=j;
      if(i%p[j]==0) break;
    }
  }
}

int gcd(int x,int y){
  if(!x||!y) return x+y;
  return y?gcd(y,x%y):x;
}

int main(){
  rea(n);
  for(int i=1;i<=n;i++) rea(A[i]),Maxx=max(Maxx,A[i]);
  First();
  for(int K=1;K<=4;K++){
    int x=A[rand()%n+1],cnt=0,w=0,Max=0,nAns=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
      if(A[i]!=x) B[++cnt]=A[i]<x?(x-A[i]):(A[i]-x);
      else w++;
    for(int i=1;i<=*p;i++) vis[i]=f[i]=0;
    for(int i=1;i<=cnt;i++){
      int now=B[i];
      for(;now^1;now/=p[v[now]]){
    vis[v[now]]++;
    f[v[now]]=gcd(f[v[now]],B[i]);
    int y=p[v[now]];
    while((now/y)%y==0) now/=y;
      }
    }
    for(int i=1;i<=*p;i++)
      if(vis[i]>vis[Max]||(vis[i]==vis[Max]&&f[i]>nAns)) Max=i,nAns=f[i];
    if(vis[Max]+w>Ans1) Ans1=vis[Max]+w,Ans2=nAns;
    else if(vis[Max]+w==Ans1&&nAns>Ans2) Ans2=nAns;
  }
  return printf("%d %d\n",Ans1,Ans2),0;
}
基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络之池化层 Verilog 实现 池化层是卷积神经网络(CNN)中的关键组件,用于降低特征图的维度,减少计算量和防止过拟合。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。FPGA 提供了高效的并行处理能力,可以加速这些操作。池化层在 CNN 中扮演重要角色,通过降低数据维度提升计算效率。在 FPGA 上实现池化层,可以充分利用硬件资源实现高效的并行计算,有助于提高实时应用中的推理速度。 阅读详情

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LowestJN
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