POJ 1456 - Supermarket

HDU 1789 - Doing Homework again一个套路

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct type{
	int profit;
	int deadline;
}prod[10000+5];
bool day[10000+5];
bool cmp(type x,type y)
{
	return x.profit>y.profit;
}
int main()
{
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d %d",&prod[i].profit,&prod[i].deadline);
		sort(prod+1,prod+n+1,cmp);
		memset(day,0,sizeof(day));
		int profit_sum=0;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=prod[i].deadline;j>=1;j--)
			{
				if(day[j] == 0){
					day[j]=1;
					profit_sum+=prod[i].profit;
					break;
				}
			} 
		}
		printf("%d\n",profit_sum);
	}
}


HDU 1789 - Doing Homework again
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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