洛谷P1345

手把手教你YOLOv8/YOLOv11分割训练自己数据集和推理,并教你使用Labelme工具标注数据(附分割网络结构图) YOLOv8-seg 和 YOLOv11-seg 都是一种高效实例分割算法,实例分割模型的输出是一组勾勒出图像中每个物体的遮罩或轮廓,以及每个物体的类标签和置信度分数。当你不仅需要知道物体在图像中的位置,还需要知道它们的具体形状时,实例分割就非常有用了,功能非常强大,可以应对各种视觉任务。 YOLOv11-seg 则在 YOLOv8-seg 基础上进一步魔改了模型架构,相对分割速度可能更快,其他指标性能有待测试。实例分割可以用于自动驾驶、医疗图像处理、智能农业监控等领域。 阅读详情

原来刚学网络流的时候10分钟搞定的…今天突然想了半天没想懂QAQ….果然还是蒟蒻本色…
这道题的做法其实说起来也很简单,就是:将点x+n和y,y+n和x连边权为INF,再将每一个点i和i+n连边权为1的边,以c1+n为源点,c2为汇点跑最大流就可以了。
为什么要拆点?因为我们要保证每个点相当于只能被删除一次,删除这条边就相当于删了这个点。
怎么看待原图中本来就存在的边呢?它们只是有一个联通的作用,对于流量并没有限制,所以明确一点:这些边加入网络中限制应该为无限大。同时,也保证了不会去删这些边。
假设现在要从原图中添加一条从x到y的有向边(这道题是无向边,再依下面的方法添加一个y到x的就行了)到网络中去,对于点y来说,这条边的加入不应该影响通过它的流量限制(就是前面连的那个1)发生变化,所以前面那条y到y+n的边应该接在这条边的后面,所以这条边的终点连向网络中的y,相反的,这条边应该受到x的(前面连的1)限制。因为,假设x已经被删(x到x+n满流),那么这条边再加不加都是没有变化的。所以,这条边在网络中的起点应该是x+n,这样才保证受到限制。
代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
struct edge{
    int to,cap,rev;
};
vector<edge>G[210];
int level[205],iter[205];
int n,m,c1,c2;
void addedge(int from,int to,int cap)
{
    G[from].push_back(edge{to,cap,(int)G[to].size()});
    G[to].push_back(edge{from,0,(int)G[from].size()-1});//反向容量为0!!
}
void bfs(int s)
{
    memset(level,-1,sizeof(level));
    queue<int>que;
    level[s]=0;que.push(s);
    while(!que.empty()){
        int t=que.front();que.pop();
        for(int i=0;i<G[t].size();i++){
            edge e=G[t][i];
            if(e.cap>0&&level[e.to]<0){
                level[e.to]=level[t]+1;
                que.push(e.to);
            }
        }
    }
}
int dfs(int v,int t,int f)
{
    if(v==t)return f;
    for(int&i=iter[v];i<G[v].size();i++){//注意传引用!
        edge&e=G[v][i];
        if(e.cap>0&&level[v]<level[e.to]){
            int d=dfs(e.to,t,min(f,e.cap));
            if(d>0){
                e.cap-=d;
                G[e.to][e.rev].cap+=d;
                return d;
            }
        }
    }
    return 0;//不要漏了这个,很多时候可能是无法增广的
}
int maxflow(int s,int t){
    int flow=0;
    for(;;){
        bfs(s);
        if(level[t]<0)return flow;
        memset(iter,0,sizeof(iter));
        int f;
        while(f=dfs(s,t,0x7f7f7f7f))
            flow+=f;
    }
}
int main()
{
    int i,j;
    cin>>n>>m>>c1>>c2;
    for(i=1;i<=n;i++)
        addedge(i,i+n,1);
    for(i=1;i<=m;i++){
        int a,b;cin>>a>>b;
        addedge(a+n,b,0x7f7f7f7f);
        addedge(b+n,a,0x7f7f7f7f);
    }
    int ans=maxflow(c1+n,c2);
    cout<<ans<<endl;

    return 0;
}
【算能】TPU 指令集架构深度解析 TPU指令集以领域专用性与数据流驱动为核心,通过精简指令集、硬件固化逻辑与高并行架构,实现张量计算的极致性能。开发者通常无需直接编写指令,但理解其设计原理对性能调优(如内存布局优化、指令调度)至关重要。算能TPU通过开放指令描述与编译器工具链,为垂直行业提供了更高灵活性的定制空间,而谷歌TPU则依赖编译器的全自动化优化,更适合大规模标准模型部署。未来,随着稀疏计算、光子计算等技术的引入,TPU指令集将进一步向高能效与高泛化性演进。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Slr2002的博客 377

洛谷P1345 奶牛的电信Telecowmunication

题目描述 农夫约翰的奶牛们喜欢通过电邮保持联系,于是她们建立了一个奶牛电脑网络,以便互相交流。这些机器用如下的方式发送电邮:如果存在一个由cc台电脑组成的序列a_1,a_2,\cdots ,a_ca1​,a2​,⋯,ac​,且a_1a1​与a_2a2​相连,a_2a2​与a_3a3​相连,等等。那么电脑a_1a1​和a_cac​就可以互发电邮。 很不幸,有时候奶牛会不小心踩到电脑上,农夫约翰的车也可能碾过电脑,这台倒霉的电脑就会坏掉。这意味着这台电脑不能再发送电邮了,于是与这台...

lzx_xzl_______的博客 359

最小割点【洛谷P1345】

传送门:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1345 最小割问题,大家应该听说过,最大流最小割吧(没听说过的读完这句话应该听说了),既然要求最小割,那么我们就直接dinic跑一下最大流就完事了。 有人要问了,你说的轻巧,我写了dinic怎么WA了??? 这个题是最小割【点】啊! 平常的dinic跑最大流求最小割那割的是边。 :那怎么割点啊,看起来...

KIKO_caoyue的博客 663

洛谷P1345 奶牛的电信Telecowmunication 最小割

给出n≤1500n\leq1500n≤1500个点,然后有两个点c1,c2c_{1},c_{2}c1​,c2​会通过某些通路相连,然后你可以去除掉某些点,如果某个点被去掉。那么和这个点相连接的边也会被去除。然后求问去掉最少的点,使得两个点不连通。 拆点,中间连接一条容量为111的边,然后点与点的连接从下面的点连接到上面的点。求最小割。 对于那些认为不能拆开的点,一般连infinfinf的流量。 #...

qq_40859782的博客 165

洛谷P1345 无向图最小割点数

容量设为1的原因更多是反映这条路有没有流到达汇点,不需要在乎数量。此时要对无向图求最小割点数,考虑将点化成边,这样才符合最大流。,但在拆分源点汇点时,这两个点不可删去,所以内部权值要设为。对无向图,要求其最大流,只需要对双向边都建反向边即可,即。首先对于有向图,求他的最小割边,只需要令每条边的容量为。,求出起点到终点的最大流就是最小割边数了。条边的无向图,求出这副图的最小割点数。,此时同最小割边一样,将这个边权设为。

stdforces的博客 862
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HumveeA6
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