【板子库】P3384 【模板】轻重链剖分 / 树链剖分模板题

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

P3384 【模板】轻重链剖分
code:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <string>
#include <climits>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
#include <set>
#include <bitset>
#include <iomanip>
//
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;//1.06e9大小
const int mod1 = 1e9 + 7;
const int mod2 = 998244353;
const int mod3 = 1e9;
const double PI = acos ( -1 );
const double eps = 1e-8;
typedef unsigned long long ull;
typedef long long ll;
typedef unsigned uint;
const int sq5 = 616991993;
inline int read()
{
	int X=0; bool flag=1; char ch=getchar();
	while(ch<'0'||ch>'9') {if(ch=='-') flag=0; ch=getchar();}
	while(ch>='0'&&ch<='9') {X=(X<<1)+(X<<3)+ch-'0'; ch=getchar();}
	if(flag) return X;
	return ~(X-1);
}
#define ms(x,n) memset(x,n,sizeof(x))
#define debug(x) printf("***%d***\n",x)
#define pii pair<int ,int>
#define X first
#define Y second
#define pb push_back
#define mid ((l+r)>>1)
#define ls k<<1
#define rs k<<1|1
#define lowbit a&(-a)
const int maxn = 2e5 + 10;
//
int n , m ,r ,mod;
int e ,beg[maxn],nx[maxn],to[maxn],w[maxn],wt[maxn];
//链式前向星,w[],wt[]初始化点权数组
int a[maxn<<2],lazy[maxn<<2];
//线段树操作
int son[maxn] , id[maxn] , fa[maxn] , cnt , dep[maxn] , sz[maxn ], top[maxn];
//    重儿子       新编号  父亲节点  dfs序     深度     子树大小   树链顶端结点
int res ;//查询答案;
inline void add(int u,int v)
{//链式前向星的加点操作
	to[++e] = v;
	nx[e] = beg[u];
	beg[u] = e;
}
inline void pushdown(int k,int lenn)
{//lazy标志的下传
	lazy[ls] += lazy[k];
	lazy[rs] += lazy[k];
	a[ls] += lazy[k]*(lenn-(lenn>>1));
	a[rs] += lazy[k]*(lenn>>1);
	a[ls]%=mod;
	a[rs]%=mod;
	lazy[k] = 0;
}
inline void build(int k,int l,int r)
{
	if(l==r)
	{
		a[k] = wt[l];
		a[k]%=mod;
		return ;
	}
	build(ls,l,mid);
	build(rs,mid+1,r);
	a[k] = (a[ls]+a[rs])%mod;
}
inline void query(int k,int l,int r,int L,int R)
{
	if(L<=l&&r<=R)
	{
		res+=a[k];
		res%=mod;
		return ;
	}
	else
	{
		if(lazy[k])pushdown(k,r-l+1);
		if(L<=mid)query(ls,l,mid,L,R);
		if(R>mid)query(rs,mid+1,r,L,R);
	}
}
inline void update(int k,int l,int r,int L,int R,int x)
{
	if(L<=l&&r<=R)
	{
		lazy[k]+=x;
		a[k]+=x*(r-l+1);
	}
	else
	{
		if(lazy[k])pushdown(k,r-l+1);
		if(L<=mid)update(ls,l,mid,L,R,x);
		if(R>mid)update(rs,mid+1,r,L,R,x);
		a[k] = (a[ls]+a[rs])%mod;
	}
}
//线段树板子结束了
inline int chain_que(int u,int v)
{
	int ans =0 ;
	while(top[u]!=top[v])
	{
		if(dep[top[u]]<dep[top[v]])swap(u,v);//把x点改为所在链顶端深度更深的那个点
		res = 0;
		query(1,1,n,id[top[u]],id[u]);//ans+=x点到x所在链顶端 这一段区间的点权和
		ans += res;
		ans%=mod;
		u = fa[top[u]];//x跳到x所在链顶端那个点上面一点
	}
	//已经同链
	if(dep[u]>dep[v])swap(u,v);//把x点深度更深的那个点
	res =0;
	query(1,1,n,id[u],id[v]);
	ans += res;
	return ans%mod;
}
inline void chain_update(int u,int v,int x)
{
	x%=mod;
	while(top[u]!=top[v])
	{
		if(dep[top[u]]<dep[top[v]])swap(u,v);
		update(1,1,n,id[top[u]],id[u],x);
		u = fa[top[u]];
	}
	if(dep[u]>dep[v])swap(u,v);
	update(1,1,n,id[u],id[v],x);
}
inline int str_que(int k)
{
	res =0 ;
	query(1,1,n,id[k],id[k]+sz[k]-1);//字数区间右端点id[k]+sz[k]+1
	return res;
}
inline void str_update(int k,int x)
{
	update(1,1,n,id[k],id[k]+sz[k]-1,x);
}
inline void dfs1(int k,int f,int deep)
{
	dep[k] = deep;
	fa[k] = f;
	sz[k] =1;
	int maxson =-1;//重儿子的子树大小
	for(int i=beg[k];i;i=nx[i])
	{
		int y = to[i];
		if(y == f)continue;//如果为父亲就continue
		dfs1(y,k,deep+1);
		sz[k] +=sz[y];//处理出来的儿子加到自己身上
		if(sz[y]>maxson)son[k]= y,maxson=sz[y];
	}
}
inline void dfs2(int k,int topf)//x当前节点,topf当前链最顶端结点
{
	id[k]=++cnt;
	wt[cnt] = w[k];
	top[k] = topf;
	if(!son[k])return ;
	dfs2(son[k],topf);
	for(int i = beg[k];i;i=nx[i])
	{
		int y =to[i];
		if(y==fa[k]||y==son[k])continue;
		dfs2(y,y);
	}
}
int main()
{
	cin>>n>>m>>r>>mod;
	for(int i=1;i<=n;++i)
	{
		w[i] = read();
	}
	for(int i =1;i<n;++i)
	{
		int a,b;
		a=read();b=read();
		add(a,b);add(b,a);
	}
	dfs1(r,0,1);
	dfs2(r,r);
	build(1,1,n);
	while(m--)
	{
		int k,x,y,z;
		k = read();
		if(k==1)
		{
			x=read();y=read();z=read();
			chain_update(x,y,z);
		}
		else if(k==2)
		{
			x = read();y = read();
			printf("%d\n",chain_que(x,y));
		}
		else if(k==3)
		{
			x=read();y=read();
			str_update(x,y);
		}
		else
		{
			x=read();
			printf("%d\n",str_que(x));
		}
	}
	return 0;
}


航空航天基于MATLAB的四旋翼姿态控制仿真:PID与扰动观测补偿性能比较及多源扰动下抗干扰能力评估 MATLAB 四旋翼姿态控制仿真|PID与扰动观测性能比较 内容概要:本文围绕四旋翼飞行器姿态控制,基于MATLAB构建了包含刚体动力学、执行器动态、多源扰动与传感器噪声的高保真仿真模型,重点比较了传统PID控制器与结合扰动观测器(DOB)的复合控制方案。模型涵盖欧拉角运动学、角速度耦合项、执行器一阶动态及力矩饱和等工程因素,并设计了持续风、阵风、周期振动和脉冲冲击等复合扰动场景。控制架构上,纯PID作为基准,而PID与线性扩张状态观测器(LESO)协同工作,实现扰动力矩的在线估计与前馈补偿。项目建立了统一参考轨迹、固定随机种子和多指标评价体系,确保比较的公平性,评价指标包括均方根误差(RMSE)、积分绝对误差(IAE)、调节时间、控制力矩均方根和饱和比例等,全面反映精度、动态响应与能量消耗。 适合人群:具备一定自动控制理论基础和MATLAB编程经验的科研人员、工程师及研究生,尤其适合从事无人机、机器人控制、先进控制算法研究与应用的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解PID控制在非线性、多扰动系统中的局限性及PID与扰动观测器协同设计的原理;②学习如何构建具有工程真实性的多源扰动仿真模型,并进行公平的算法性能对比;③掌握从动力学建模、控制器设计、仿真验证到多维度性能评价的完整研究流程,为后续的滑模控制、模型预测控制等高级算法研究奠定基础。 阅读建议:此资源不仅提供理论分析,更以详尽的代码实现为核心,建议读者结合文中代码逐行学习,重点关注动力学模型的数值积分、PID的条件积分抗饱和、扰动观测器的设计与带宽协调、执行器饱和处理以及多指标评价体系的构建。务必在统一的仿真条件下运行两种控制方案,通过对比曲线和量化指标来深刻体会不同控制策略的优劣。 立即下载

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Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型

内容概要:本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源,聚焦于基于Plecs和Simulink平台的高频软开关变换器建模与仿真,涵盖全桥LLC、双向CLLC、DAB、PFC、Vienna整流器、Buck-Boost等多种典型拓扑结构。资源内容不仅包括闭环控制(如变频控制、移相混合控制、双闭环、恒压恒流双竞争控制)的仿真模型,还配套提供详细的参数设计报告、Mathcad计算书、PPT说明文档及参考文献,构建了从理论建模到工程实现的完整技术链条。此外,文档拓展至状态估计(如卡尔曼滤波、EKF、UKF、PF)与智能算法(如BP神经网络、模型预测控制)在电力系统中的融合应用,为先进控制策略的研究与复现提供了坚实支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink/Plecs等仿真工具,从事高频开关电源、新能源变换系统、储能系统或车载电源研发的研究生、高校科研人员及企业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握全桥LLC等谐振变换器的核心工作原理与闭环控制系统设计方法,特别是变频与移相控制策略的实现细节;② 利用提供的仿真模型与Mathcad计算工具,快速完成实际项目中的参数设计、性能验证与优化迭代;③ 结合状态估计算法与神经网络等智能方法,开展电力电子系统状态观测、故障诊断或控制策略创新等前沿科研课题的复现与探索。; 阅读建议:建议严格按照资源目录结构循序渐进地查阅,优先下载并运行核心仿真模型,结合对应的设计报告与计算书深入理解其建模逻辑与参数推导过程,重点关注闭环控制架构、软启动策略及中点电位平衡等关键技术环节,并可进一步将状态估计与智能算法模块融入现有模型,探索其在系统优化中的应用潜力。

双闭环PWM整流器VOC控制 +SVPWM调制仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细阐述了基于Simulink的双闭环PWM整流器电压定向控制(VOC)与空间矢量脉宽调制(SVPWM)的仿真建模与实现方法,系统讲解了电力电子系统中高性能整流器的核心控制策略。内容涵盖VOC控制的基本原理、双闭环控制系统结构设计(电压外环与电流内环的协同作用)、dq坐标系下的数学建模、PI控制器参数整定、电网电压锁相环(PLL)技术,以及SVPWM调制算法的具体实现过程。通过构建完整的Simulink仿真模型,验证了该控制策略在提升系统动态响应速度、实现单位功率因数运行、稳定直流侧电压及抑制谐波等方面的优越性能,为高精度电能质量控制提供了有效的技术方案。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子与电力传动等相关专业的本科生、研究生、科研人员,以及从事新能源发电、电机驱动、电力系统仿真与工业自动化等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①深入理解PWM整流器的工作机理与先进控制理论;②掌握VOC控制与SVPWM调制的技术细节与工程实现方法;③独立搭建并调试双闭环控制系统仿真模型,服务于课程设计、毕业课题或科研项目;④为后续研究电网不平衡、弱电网条件、能量回馈控制等复杂工况下的改进控制策略奠定坚实基础。; 阅读建议:建议结合电力电子技术、自动控制原理和电机与拖动等基础知识,按照文档逻辑逐步完成Simulink模型搭建,重点关注坐标变换、闭环结构设计与控制器参数调节,并通过不同负载与电网条件下的仿真对比,深入分析系统动静态性能表现。

【扩展卡尔曼滤波器EKF】基于UWB雷达的SLAM能够在室内环境内映射自然点地标,并改善机器人定位(Matlab代码实现)

内容概要:本文介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点围绕LLC谐振变换器的工作原理、建模方法与仿真设计展开。该模型可用于研究全桥LLC在软开关条件下的动态响应特性、效率优化及参数设计,涵盖谐振频率调节、变频控制策略、电压增益特性等关键技术内容,帮助深入理解LLC拓扑在高频高效电源转换中的应用。; 适合人群:具备电力电子基础知识,从事电源设计、新能源变换系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对LLC谐振变换器工作模态的分析;②辅助完成高性能DC-DC变换器的参数设计与控制策略验证;③支持对软开关技术、谐振网络优化等方面的深入研究; 阅读建议:建议结合其他LLC相关设计资料与仿真工具(如Simulink)进行对比学习,重点关注谐振参数选取与仿真波形分析,以提升对实际工程问题的解决能力。

隔离型全桥LLC谐振变化器建模及参数设计资料【仿真+设计报告+计算书】

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