第八届“图灵杯”-D-Seek the Joker I(巴什博弈)

基于MATLAB的电池等效电路模型(ECM)仿真,用于分析电气行为和动态响应.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载
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题目

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思路

巴什博奕(Bash Game):只有一堆 n 个物品,两个人轮流从这堆物品中取物,规定每次至少取一个,最多取 m 个。最后取光者得胜。
若给出的 n 是 ( m + 1 ) 的倍数,则先手必败,否则先手必胜
这个题要求最后要留一个,所以对剩下的 n-1 个进行判断

代码
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=1e7+10;
const double eps=1e-3;
int t,n,m,a[maxn],k;
string s; 
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(0);cout.tie(0);
	cin>>t;
	while(t--)
	{
		cin>>n>>k;
		if((n-1)%(k+1)) cout<<"yo xi no forever!"<<endl;
		else cout<<"ma la se mi no.1!"<<endl;
	} 
	return 0;
}
【通信智能运维】基于MLP神经网络的无线干扰检测模型构建与调参优化:频谱特征分析与轻量化部署 内容概要:本文围绕MLP神经网络在通信行业无线干扰检测与运维智能化中的应用,系统介绍了基于频谱统计特征(如RSSI均值、方差、SNR、PAPR等)构建二分类/多分类模型的关键技术路径。重点涵盖类别不平衡处理、加权损失函数、BatchNorm与Dropout正则化、随机搜索调参方法,并强调以召回率和F1为优化目标的评估策略。通过PyTorch代码实例展示了从数据构造、模型设计、训练流程到部署联动的完整闭环,突出“低漏报、可控误报”的运维需求。; 适合人群:具备机器学习基础、从事通信网络运维、无线频谱管理或AI+电信融合方向的算法工程师与研发技术人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解工业级模型落地细节的从业者。; 使用场景及目标:①实现基站上行干扰、工业专网异常、CBRS/5G专网准入等场景下的高效干扰识别;②构建轻量化边缘AI检测模块,集成至O-RAN智能运维体系;③掌握面向通信领域高不平衡、低样本率问题的建模调参与阈值优化方法; 阅读建议:本文结合理论与实战代码,建议读者动手复现并调试模型参数,重点关注pos_weight设置、BatchNorm作用机制及滑动窗口告警逻辑的设计思想,结合实际业务场景进行阈值调整与分场景评估,以实现可运营的智能运维系统。 立即下载

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Image_1699768600484.jpg

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Seek the Joker

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