Jzoj4209 已经没有什么好害怕的了

突破NER性能瓶颈:BERT与LLM协同的混合架构实践 性能卓越:在多个测试集上,F1分数比单一模型提升5-15%成本可控:相比纯LLM方案,成本降低60%以上易于落地:架构清晰,便于调试和优化这种"专才+通才"的组合思路可以扩展到其他NLP任务中,如关系抽取、事件提取、文本分类等。更精细的流水线优化多模型投票机制在线学习与自适应调整不追求单一模型的万能,而是通过精心设计的组合,让每个组件发挥其独特优势,最终实现系统性能的最优化。欢迎在评论区分享你在NER任务中的实践经验,或者对这个混合架构的改进建议! 阅读详情

小Y 最近开始学习算法姿势,但是因为小R 非常BB,给了她很多B6 题,所以她觉得自己已经没有什么前途了。

于是小R 给了她一些稍微简单的题,让她觉得已经没有什么好害怕的了,其中一道是这样的:

给定一个长度为n 只包含左括号和右括号的序列,现在小R 想要知道经过每一个位置的合法子串有多少个。

空串是一个合法的串,如果A 和B 都是合法的串,那么(A) 和AB 都是合法的串。 n<=1000000


又是差分的题目,非常坑

先给括号配对,让后记一对合法的括号为[l,r)

我们分别按顺序和倒序处理每对括号[l,r)

对于括号[l,r)我们先对区间[l,r)加上1,让后考虑它的影响

若l是另一对括号[l',r')的右端点(r'=l)那么显然这里的[l,r)贡献可以全部加过去

若r是另一对括号[l',r')的左端点,那么显然也可以把[l,r)的贡献全加过去

不合法的括号位置会自动抵消

#pragma GCC optimize("O3")
#pragma G++ optimize("O3")
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define N 1000010
#define M 1000000007
using namespace std;
long long ans,f[N]; char s[N];
int n,m,t,w[N],l[N],r[N],cl[N],cr[N];
int _18520(){
	scanf("%s",s+1); n=strlen(s+1);
	for(int i=1;i<=n;++i)
		if(s[i]=='(') w[++t]=i;
		else if(t){ r[w[t]]=i+1; l[i+1]=w[t--]; }
	for(int i=n+1;i;--i) cr[l[i]]+=++cr[i];
	for(int i=1;i<=n;++i) cl[r[i]]+=--cl[i];
	for(int i=1;i<=n;++i) f[i]=f[i-1]+cl[i]+cr[i];
	for(int i=1;i<=n;++i) ans=ans+i*f[i]%M;
	printf("%lld\n",ans);
}
int main(){
	int T; 
	for(scanf("%d",&T);T--;_18520()){
		memset(f,0,N<<3);
		memset(l,0,N<<2);
		memset(r,0,N<<2);
		memset(cl,0,N<<2);
		memset(cr,0,N<<2);
		t=ans=0;
	}
}

YOLO11涨点优化:损失函数优化 | 引入MPDIoU,利用边界框左上角和右下角距离,彻底解决重叠框匹配失效问题 【摘要】针对目标检测中重叠框匹配失效问题,本文提出基于MPDIoU损失函数的解决方案。MPDIoU通过同时约束边界框的左上角和右下角两点距离,有效解决了传统IoU损失在重叠场景下的优化歧义问题。文章首先分析YOLO系列在密集目标检测中的性能瓶颈,指出GIoU/CIoU等现有方法无法区分相同IoU值但偏移方向不同的预测框。随后详细解析MPDIoU的数学原理及其相对于主流损失函数的优势,证明两点距离约束能提供唯一优化方向。最后给出在YOLO11中实现MPDIoU的具体方案,包括核心代码修改点和架构适配建议。实验 阅读详情

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