Codeforces Round #665 ABC

最新推荐文章于 2024-07-08 02:24:29 发布
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这篇博客探讨了在解决算法问题时如何运用数学思维，包括距离和轴的奇偶性分析（Distance and Axis）、剃刀法则简化问题（Ternary Sequence）以及数字倍数的整体性探索（Mere Array）。通过实例解析，展示了如何通过数学方法找到最优解，并强调了在处理数组中特定数值（如2的个数）的重要性。

A. Distance and Axis
在这里插入图片描述

思维：可能性探索

题意：在0-A中，找一点B，使 0-B,B-A的差为k

通过移动B,不难发现，对于一个0-A 可行解的奇偶性

B. Ternary Sequence

在这里插入图片描述

思维：剃刀法则

不难发现，只用考虑，a数组中2的个数，以及b数组中2的个数

C. Mere Array

在这里插入图片描述

思维：

数字倍数 + 整体性探索

第一步：发现 能够移动的 一定是 min 的倍数 （约数…）

第二步: 研究整体 对于 a,min,b 发现一定能够变换为 b,min,a

GrittyB
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基于Python 的UART 文件传输工具
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C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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codeforces round #729
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Codeforces Round #729 是 Codeforces 的一个比赛，于2021年8月29日举行。这是一个由 Codeforces 组织的在线编程竞赛，参赛者需要在规定时间内解决一系列算法问题。比赛难度分为 A、B、C、D、E、F 六个等级，参赛者需要根据自己的实力选择适合自己的难度等级进行挑战。
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