NOIP2016提高A组集训第14场11.12 总结

强化学习-----DQN(Deep Q-network) DQN(Deep Q-Network)是一种基于深度学习和强化学习的算法,由DeepMind提出,用于解决离散动作空间下的马尔科夫决策过程(MDP)问题。它是首个成功将深度学习应用于解决强化学习任务的算法之一。DQN,即深度Q网络(Deep Q-network),是指基于深度学习的Q-Learing算法。那什么是Q-leaning?可以看上一篇文章Q-learning是一种经典的强化学习算法,用于解决马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)中的控制问题。 阅读详情

早上被ZZ惊醒:“8点啦,还不起!”
结果还没有吃早餐就滚到机房了。


开始看题:
T1感觉可以搞,但没有细想。
T2感觉很有搞头(辣鸡的我居然一眼没有看出来),看到m<=105,直接往log算法上想,去外面转了两圈,突然发现:咦,复杂度好像可以跟m无光耶!(智商–)
T3看了一眼,做过一道类似的题,但当时并没有很好的理解,感觉只要处理出了根到每个点的距离就可以做了。

中途去陈伯伯交了早餐

想了很久的T1,写出了一个长长的公式,发现拆开以后每一项都可以矩阵乘法,无奈式子太长,没时间打。
T1先打了个暴力,
T2赶紧打完了,自信不对拍,
T3苦逼的推式子,退了半天,最后还是没有推出来,

结果:T1水过,T2爆0??。

问题:

1. 总是被数据范围给限制了思路。
2. 思路太过于狭窄,随性找了个方向就死走。
3. 对老知识掌握不牢。

YOLO11-Seg优化:卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution) | ICCV2023 动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),增强微小特征提取能力,引入到YOLO11-Seg,与C3k2结合实现二次创新 阅读详情

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