未完成呀

专题

  • noip2016
  • 线段树 树状数组
  • 字典trie 指针表示的不怎么熟
  • kmp
  • RMQ
  • LCA 倍增 tarjan
  • ac自动机
  • manacher
  • 后缀数组
  • dp相关 基础及斜率优化等
  • 贪心 思维不够灵活 细节
  • 二分 玄学check有必要多写题来感性的感受
  • splay
  • 树链剖分
  • 单调栈 \ 队列
  • 平衡树
  • hash
  • 哦还有万年扯不清的搜索
  • 图的基础内容(最短路等
  • 树的基础内容(主要是我的指针学得qaq
  • 强连通分量相关
  • 最小环相关qaq
 未完待续


题目

字符串,DP讲座
P1219 - 【CEOI2004】锯木厂选址

贪心,二分讲座
P1294 - 【IOI 2001 】移动电话
P2278 - 【POI2001】密度图

LCA 树链剖分
P2279 - tree树
P2280 - 【HEOI2016】tree树—加强版
P2272 - Dark的锁链
P1090 - 【NOIP2013】货车运输
P2253 - 【NOIP2016】天天爱跑步
P2281 - 【HNOI2016】网络

强联通分量
P1333 - 【HNOI2012】矿场搭建

考试相关
P1228 - 最大和
P1050 - 【USACO 3.2.2】二进制数01串
P1979 - 贪婪大陆
P1497 - 【[国家集训队2011】跳跳棋 (难)

递归与分治
P1448 - 【USACO】牛跳房子 (难)

贪心上课
P2294 - 【NOI1998】围巾裁剪
P1082 - 【NOIP2003】侦探推理
P1706 - 【NOIP2003】传染病控制

递推 数学
P1051 - 新汉诺塔

树形dp
Poj 2342
Poj 3342
P2171 - 火车站开饭店
P1634 - 【中学高级本】聚会的快乐
P1010 - 【NOIP2003】加分二叉树

考试

2002-2016 联赛70题(6月之前

嗯实在还有好多 qwq

先挖坑吧慢慢填 ovo

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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