洛谷P14341 滑雪

好怀念。。第一道自己AC的DP

记忆化搜索

(好久以前写的有点难看见谅233

<span style="font-size:18px;">#include<iostream>
#include<cstring>
#define maxn 1005
using namespace std;
int m,n,G[maxn][maxn],dp[maxn][maxn];
bool vis[maxn][maxn];
const int mx[4]={1,-1,0,0};
const int my[4]={0,0,1,-1};
void init(void){
    cin>>m>>n;
    for(int i=0;i<maxn;i++)
        for(int j=0;j<maxn;j++)
            G[i][j]=maxn;
    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++){
            int x;cin>>x;
            G[i][j]=x;
        }
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    memset(vis,0,sizeof(vis));
}
int solve(int x,int y){
    int t=0;vis[x][y]=1;int mark=1;
    for(int i=0;i<4;i++){
        int tx=x+mx[i],ty=y+my[i];
        if(G[tx][ty]<G[x][y]){
            mark=0;
            if(vis[tx][ty])t=max(dp[tx][ty]+1,t);
            else{
                solve(tx,ty);
                t=max(dp[tx][ty]+1,t);
            }
        }
    }
    if(!mark)dp[x][y]=t;
    else dp[x][y]=1;
    return dp[x][y];
}
int main(){
    init();
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            if(!vis[i][j]){
                solve(i,j);
                if(ans<dp[i][j])
                    ans=dp[i][j];
            }
        }
    }
    cout<<ans;
    return 0;
}</span>


具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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