HDU 1541 Stars

Coze智能体开发:搭建一个解析 PDF 文件的工作流 大模型本身并不具备文件读取和解析的能力,无法直接处理文件字节流。对于支持工具调用(Function calling)的模型,扣子提供插件功能来帮助大模型调用外部工具 API,拓展大模型的能力边界。扣子插件商店提供海量官方插件和第三方插件,例如链接读取插件可以将链接对应的文件内容解析为纯文本传递给大模型。 阅读详情

看起来是二维,其实用一维数组就可以解决了。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <map>
#include <queue>
#include <ctime>
#include <set>
#define ll long long
#define MP make_pair
#define PB push_back
#define SZ(x) ((int)(x).size())
#define REP(i,n) for (int i=0; (i)<(int)n; ++(i))
#define FOR(it,c) for ( __typeof((c).begin()) it=(c).begin(); it!=(c).end(); ++it )
using namespace std;

const int N=32010;
const int M=15010;
int num[N],ans[M],n;

inline int low(int x){ return x&(-x); }

int main(){
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("a.in","r",stdin);
    freopen("a.out","w",stdout);
#endif
    while(cin>>n){
        memset(num,0,sizeof(num));
        memset(ans,0,sizeof(ans));
        REP(j,n){
            int a,b,sum=0;
            scanf("%d%d",&a,&b);
            for(int i=a+1;i>0;i-=low(i)) sum+=num[i];
            ans[sum]++;
            for(int i=a+1;i<=N;i+=low(i))
                num[i]++;
        }
        REP(i,n) printf("%d\n",ans[i]);
    }
            
}


无限泛化!AI背景文字识别,腾讯文字六宫格 本文介绍了生成大规模文字验证码数据集的方法,通过使用上百种字体和2万+字库,结合随机背景和数十种图像增强技术,生成了2000万+的多样化样本。该方法采用二阶段训练策略,确保模型对字体、形态、形变等具有强泛化能力,可适配腾讯、咸鱼等多种平台的文字验证码识别,包括生僻字和复杂形变情况。生成的模型在多种验证码场景下表现优异,但强调该方法仅用于技术研究,严禁非法用途。 阅读详情

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程序员充电站(itcharge) 1678
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E_Windrunner
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