Jzoj2581 最大公约数

Mask2former自定义数据集实现滑坡语义分割 先介绍一下这次用的数据集:Bijie Landslide Dataset,是武汉大学在Triplesat卫星上裁剪的数据集,包含770张滑坡(image、mask、dem、边界坐标txt)和2003张非滑坡数据(dem、image)。直接在ade20k修改,按照路径和设置将预处理数据放好,该步骤很快就能结束,打开的图片是全黑的,因为0和1在图片上肉眼较难区分。bijie的数据集可以直接使用,接下去的步骤是1、预处理数据。配置文件修改训练类别和训练类型,由于我们分割的是滑坡,所以进行语义分割。 阅读详情

题意:求ΣΣgcd(i,j)(i∈[1,n],j∈[i,n])

我们令A[i]为Σgcd(i,j)(j∈[1,i])

那么很显然的,gcd(i,j)为i的因数,而当gcd(i,j)=1时,这样的j显然就有φ(i)个

当gcd(i,j)=2时,这样的j就有φ(i/2)个(j=2k,(i/2,k)=1)

而当gcd(i,j)=3时……

所以我们发现,A[i]=Σx/d*phi(d)(d|x)

但是暴力计算是nsqrt(n)的,太慢了

所以我们可以采用类似素数筛法的方法,枚举d,每次将A[kd]+=k*phi(d),这样是O(n ln n)的

#include<stdio.h>
bool vis[1000010];
int c,w[500000],phi[1000010],A[1000010]={0};
long long S[1000010]={0};
int main(){
	for(int i=2;i<=1000010;++i){
		if(!vis[i]) phi[w[c++]=i]=i-1;
		for(int j=0;j<c&&i*w[j]<=1000010;++j){
			vis[i*w[j]]=1;
			if(i%w[j]) phi[i*w[j]]=phi[i]*(w[j]-1);
				else { phi[i*w[j]]=phi[i]*w[j]; break; }
		}
	}
	for(int i=2;i<=1000010;++i){
		for(int j=i,k=1;j<=1000010;j+=i,++k)
			A[j]+=k*phi[i];
		S[i]=S[i-1]+A[i];
	}
	int n,t; scanf("%d",&t);
	for(;t--;printf("%lld\n",S[n])) scanf("%d",&n);	
}



基于YOLO和KCF的目标跟踪算法研究 该算法结合了YOLO的目标检测能力和KCF的目标跟踪精度,能够实现准确且高效的目标跟踪。通过结合YOLO的目标检测能力和KCF的目标跟踪精度,该算法能够实现准确且高效的目标跟踪。目标跟踪:从第二帧开始,我们使用YOLO检测目标,并使用KCF跟踪器更新目标的位置。具体而言,对于每个检测到的目标,我们计算其与上一帧跟踪结果的特征相似度,然后选择最相似的目标作为当前帧的跟踪结果。需要注意的是,以上代码只是演示了基于YOLO和KCF的目标跟踪算法的基本思路,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。 阅读详情

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