2014年04月10日

背包9讲——01背包问题
  一般来说,01背包都是基于这样一类问题,有一个容器,它有一个容量V,然后有n种物品,每种物品有且仅有一件,含有属性v(比如说重量),w(价值),问怎么放物品,使得背包内的物品的价值和最大(注意不能超容量)

在这里我要介绍一种优化过的一维数组的做法
 用dp[i]来表示当抉择到第i种物品是,所拥有的价值总量
     那么显然,状态转移方程即为
                   dp[i] = max(dp[i],dp[i-v[j]]+w[j])
    我来解释方程的意思
    第i种物品有2种选择方式,选或不选,不选的话,dp[i]显然等于dp[i-1];否则的话,相当于把前i-1件物品放在体积为V-v[j]的背包中,以此类推,将问题不断细分,最终解决问题
                 实现:
                     for(int i=1;i<=n;i++)
                         for(int j=V;j>=v[i];j--)
                              dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]);


航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
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