训练日记-45

最新推荐文章于 2025-05-07 14:00:35 发布
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博主近期专注于组合数学的训练，特别是涉及容斥原理的题目。尽管已掌握容斥原理的应用，但在实际解题过程中，仍感到识别适用该原理的挑战。博主决心继续努力，提升这方面的能力。

        这几天主要还是在做组合数学相关的题目，这几天做的题目主要是与组合数以及容斥原理相关的题目，虽然知道容斥原理怎么运用了，但是有的时候真的很难发现这道题目要用容斥原理进行处理。。。

       还得继续加油！继续努力！

训练日记-35
G_Meteor的博客
11-02 302
这几天主要是在看《ACM必看-数论》ppt里的数论内容，还有看了两篇博客，由于这几天课比较多的原因，而且还有要准备周末概率结课考试的原因，基本只利用空余时间看了一下基础知识，题刷的有点少。。。还有就是昨天的训练赛，虽然是秦皇岛赛区的部分题目，但是感觉这些题目总体难度并不是很高，做了三个小时，成功A出了三道，这三道都没用到什么高深的算法，一道暴力，一道规律，还有一道特水的题。。。虽然又延长了两个小时
《Python星球日记》专栏介绍（持续更新...）
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
04-03 2552
Python星球日记专栏介绍（持续更新ing），本专栏文章或达近百篇，后续会持续更新...
训练日记 2.10 - 4.7
sflsgfs的专栏
11-13 1948
训练日记 2.10 - 4.7 于泰州 10日 JSOI冬令营结束了,成绩排在全省第12.加上一些参加全国冬令营没有来的神牛(14个),大约是第26名. 这次冬令营,前几天的训练发挥的不是很好,但是后2天的考试倒不错.扬中的王思宇前几天不错,但是最后一天发挥失常. 由于将下雪,本定于11日结束提前到10日下午. /* 这次冬令营收获很大,主要有以下几点: 1.认识到了心态的重要
2019年1月18日训练日记
LSD20164388的博客
01-18 487
趁着借同学的电脑的空，先把训练日记写了。 今天的比赛： A：可推公式可树状数组。推公式效率更高，但是树状数组就可以推广各种变形求和，注意long long。这种题目也见过好几个了，以后碰到就该快速做出来了。 B：依然是那个暴力或01字典树。因为之前写过01字典树的博客例题就是这道，所以还是敲了个暴力上去。。。01字典树需要注意枚举两个数的时候删数。01字典树常用来求数组里面任意两个数字的最大...
【018】Python全栈日记-UDP编程
我是一只程序⚪的技术交流平台
01-14 950
从今天开始进行网络的学习，主要以socket编程为主，今天先了解一下网络的基础知识和UDP编程。本次日记很有意思哦，最后模拟了微信聊天。 以下计算机基础知识来源于网络（https://www.cnblogs.com/usa007lhy/p/4878322.html）如果有所了解的可以直接看第二部Socket编程 正文开始 第一部分：网络基础 一，最主要的三种网络 ...
Yolov5训练日记~如何用Yolov5训练识别自己想要的模型~
anananajiushiwo的博客
05-09 2149
Yolov5识别训练人体日记
2017年11月9日训练总结
LSD20164388的博客
11-09 342
这次训练日记是11月6日到11月9号。 总体来说，数位DP专题清掉了所有的水题。。。剩下的题暂时还没想出怎么做，而且我也只会递归这一种写法。（状态转移的写法只会简单的）。cf打了一场比赛（惨，2题），昨晚打了一场比赛（较惨，3题）。看了字典树的模板，但是还未应用去A题。。。看样子应该不太难。这几天状态不太好，一是因为课程的增多，又面临部分课程将要结课，作业指数增长，占用了大部分课余时间，另一方面
2018年2月8日训练日记
LSD20164388的博客
02-08 1189
明明思路对了，却是TLE。。。（经过改正变成了RE）无奈之下，又去翻了饶齐大佬的博客，具体内容如下：HDU 1853 Cyclic Tour(最小费用流)题意:给你一个N个点M条边的带权有向图,现在要你求这样一个值:该有向图中的所有顶点正好被1个或多个不相交的有向环覆盖(每个节点只能被一个有向环包含).这个值就是 所有这些有向环的权值和. 要求该值越小越好.分析:下面用费用流再做一次,由于图中的每...
2019年1月29日训练日记
是小光a~
01-29 511
今天要写的就一个问题： 四舍五入与四舍六入五成双的问题： 首先介绍可能涉及的一些取整问题： ceil：在英文中，是天花板的意思，有向上的意思，所以，此函数是向上取整。 floor：在英文中，是地面，地板的意思，有下面的意思，所以，此函数是向下取整。 round：在英文中是有大约，环绕，在某某四周，附近的意思，所以，可以取其大约的意思，在函数中是四舍五入。 接下来步入正题： 四舍六入五成双的规则： ...
《Python星球日记》 第45天：KNN 与 SVM 分类器
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
05-07 603
《Python星球日记》 第45天：KNN 与 SVM 分类器
量化交易学习日记8-大单净额进阶（张江高科为例）
2301_80249944的博客
09-22 3218
可以看到，不管是大单净额（门槛是25万）还是全资金流向，流出都是惊人的，可是，建仓阶段不应该是主力进入的过程吗，我对该股进行过长期跟踪，这是一个典型的周期性庄家，即在股价接近长期趋势线附近时介入，其他时候基本都在睡觉，所以建仓的过程一定是要去拿筹码的，既然笼统的大单净额看不出端倪，那就高度在低一点，用区间净额来看看他到底葫芦装的什么药。2.暴力拉升之前，向上试盘，大单特大单比较多，但是没有足够的的中单托起拉升后股价，释放上方散户筹码，为后续上涨拉升做准备。160.0万 - 180.0万，
基于stm32的万年历.zip
01-09
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基于STM32的全自动节水灌溉系统.zip
01-09
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13.000.001.0503.zip
最新发布
01-09
13.000.001.0503.zip
基于JavaWeb的线上数码个性化购物平台的设计与实现源码.zip
01-09
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SCI复现基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）
01-09
【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开，结合Matlab代码实现，复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题，引入纳什博弈理论构建双层优化模型，上层为各微网间的非合作博弈策略，下层为各微网内部电热联合优化调度，实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程，并通过Matlab编程进行仿真验证，展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标：① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化；② 掌握双层优化模型的建模与求解方法；③ 复现SCI论文中的仿真案例，提升科研实践能力；④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节，重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑，同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景，深化对多主体协同优化机制的理解。
【​ 物体识别 尺度不变性 图像匹配​】尺度不变关键点的独特图像特征（Matlab代码实现）
01-09
【​ 物体识别 尺度不变性 图像匹配​】尺度不变关键点的独特图像特征（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“物体识别、尺度不变性、图像匹配”主题，重点介绍了利用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取图像中具有尺度不变性的关键点，并结合RANSAC算法实现高分辨率图像的精确匹配与伪造检测。文档提供了完整的Matlab代码实现，详细展示了如何构建独特图像特征以应对旋转、缩放和平移变化，确保在不同条件下仍能稳定识别和匹配图像内容。此外，文档还提到了图像处理技术在科研中的广泛应用，包括图像识别、分割、配准、融合等，突出其在实际项目中的技术价值。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及从事计算机视觉相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于高分辨率图像的匹配与拼接任务；②应用于图像伪造检测与版权保护；③支持物体识别系统中对尺度、角度变化的鲁棒性需求；④为学术研究和工程实践提供可复现的技术方案与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注SIFT特征提取与RANSAC匹配优化的实现细节，同时可拓展学习其他图像处理技术模块以增强综合应用能力。
【毕业设计】STM32智能小区充电桩系统MF-毕业源码案例设计.zip
01-09
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轻量级模块化C ++ 11图形中间件用于游戏和数据可视化
01-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/f766d9b4fe56 big_screen 数据大屏可视化 功能 便利性工具, 结构简单, 直接传数据就可以实现数据大屏 安装 运行 大数据可视化展板通用模板 http://127.0.0.1:5000/ 4600 万企业数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/corp (2020-09) 厦门 10 万招聘数据大屏可视化 http://127.0.0.1:5000/job 示例 image 使用 1、编辑 data.py 中的 SourceData 类（或者新增类，新增的话需要编辑 app.py 增加路由，请参考 CorpData/JobData） 2、从任何地方读取你的数据，按照 SourceDataDemo 的数据格式，填充到 SourceData 类 3、运行 python app.py 查看数据变更后的效果 参考 https://gitee.com/lvyeyou/DaShuJuZhiDaPingZhanShi
TensorFlow Similarity 0.13.45 版本发布
“tensorflow_similarity-0.13.45.tar.gz” 是一个基于 Python 的开源库，属于 TensorFlow 生态系统中的高级扩展模块，专注于相似性学习（Similarity Learning）和度量学习（Metric Learning）领域。该库由 ...
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