训练日记8.15

团结引擎+OpenHarmony 2实战篇:从零构建鸿蒙应用开发环境 本文详细介绍了如何从零开始构建鸿蒙应用开发环境,重点讲解了团结引擎与OpenHarmony 2的实战配置步骤。内容包括DevEco Studio安装、OpenHarmony SDK配置、团结引擎集成及项目创建等关键环节,帮助开发者快速搭建高效的开发环境,提升鸿蒙应用开发效率。 阅读详情
今天下午做的题,很伤啊。。第一个题,稍变形的bfs,真的不是很难,很快写出来了,用一个结构体,放坐标x,y,step,还有重要的一个变量叫它thing吧,如果thing为0,那就表明没有带上4这个物品,相反就是带上了4这个物品。最后的限制条件是到达了终点并且还带这个物品,这个方法很快写好了,但是。。。。。。一直没有出来结果。为什么呢?
做完题走的时候听说小伙伴第一个题使用好几次搜索,从头到搜索到各个物品的步数,从尾部搜索到各个物品的步数,然后相应的求和,再找出最小的步数和。但是我感觉我的思路也没有问题,所以回来赶紧着找题解,终于,看到有个人的思路跟我是一样的了。。看了别人的blog才发现的,那就是,要设一个标记数组,标记走没走过,当时我也在疑惑啊,如果标记了那么带上东西不就走不回来了?索性就没有设置标记数组,所以找了半天的错,就是在这里啊啊。找了一下午啊,也没有想到这个地方啊,让人确实很燥,主要还是对于标记数组没有足够的认识啊。。。写完了第一个题,看到最后一个题很多人先做出来了,一看,这个和白皮书上的深搜例题很像啊有没有,直接做TLE,然后随便试了试一个百位的数字,确实。。超时。。。一直到最后才受人提醒,这是一个递归题,感觉这个做过啊有没有,找规律啊,就是。。。伤。别的题连看都没有,感觉第一个题出不来,心里很别扭,不想看别的题,所以。。一直各种改第一个题啊,到最后啊,也还是没有发现那个问题。
CARAFE轻量级上采样算子详解:从原理到YOLOv5/YOLOv8实战魔改全攻略 摘要: 本文探讨了CARAFE(内容感知特征重组)上采样算子在YOLOv5/YOLOv8目标检测模型中的应用。传统上采样方法(如最近邻插值)易丢失细节信息,而CARAFE通过内容自适应机制和大感受野特性,动态生成上采样核,显著提升小目标检测性能。文章详细解析了CARAFE的算法原理(核生成与特征重组两步),并提供了在YOLOv5/YOLOv8中集成的代码实现与配置修改方案。实验表明,引入CARAFE后模型mAP提升约0.6%,且保持轻量级优势。此外,文中还总结了训练调优技巧、部署优化方案及常见问题解决方法, 阅读详情

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训练日记

昨天做的题,有三个题没有来得及做,做的题大部分是数学,我这几次做题都用到了power,但是不知道为什么老是忘记函数怎么写,有一个简单递推的,就跟斐波那契数列差不多,有一个就是几次方的数学,但是都是10^9,数很难算,要用求模才行。还有矩阵的转换,就是比较简单,但是比较复杂,很容易弄混。还有一个最长回文数的题,直接套模板就行,一个dp。一直说刷题。。。感觉一直在补作业,做的还是不多,昨天做了一个假的...

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核磁分析必备,ACD/Labs软件使用全解析

核磁共振(NMR)是化学分析中的重要工具,而ACD/Labs提供了一套强大的软件解决方案。从实验设计到数据解读,ACD/Labs 的 NMR 预测可以显著加快您的工作流程。使用 ACD/NMR 预测可以:根据化学结构预测 1H、13C、15N、19F 和 31P 核的全套 1D 和 2D NMR 光谱;在几秒钟内计算化学位移和耦合常数;利用内部数据训练算法,提高新化学空间的准确性。

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8/15训练日记

差点忘记写博客。 昨天咳咳咳,跟朋友约出去玩了,没怎么学。

雨潇的博客 111

【深度学习】Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models

这种方法通过迭代地将一个需要较多步骤的模型(称为教师模型)蒸馏成一个需要较少步骤的学生模型,每次迭代都将采样步骤减半,直到达到所需的采样步骤数量。通过渐进式蒸馏,论文将原始需要8192步采样的模型成功蒸馏为只需4步采样就能取得接近的生成质量的新模型,大幅提高了扩散模型的推理效率。这篇论文提出了一种"渐进式蒸馏"(Progressive Distillation)的方法,来大幅降低用于生成对抗网络(GAN)的扩散模型(Diffusion Model)在推理阶段的采样步数,从而提高其推理效率。

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【RT-DETR有效改进】计算训练好权重文件对应的FPS、推理每张图片的平均时间(科研必备)

本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS,同时打印每张图片所利用的平均时间,模型大小(以MB为单位),同时支持batch_size功能的选择,对于轻量化模型的读者来说,本文的内容对你一定有帮助,可以清晰帮你展示出模型速度性能的提升以及轻量化的效果(模型大小),对于以提高精度为目的的读者本文也能够帮助大家展示出现阶段的模型速度指标。所以本文的内容是十分有用的机制,对于大家发表论文来说,下面的图片为运行后的效果可以看到,该有的指标均已打印(本文内容为我独家创新,全网无第二份)下面是效果图和文

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2018/8/15训练日记

今天上午划水一上午,分了分组,然后就无心学习了,中午抽时间看了看欧拉公式。 下午的时候的比赛上来就签到了很开心,然后安安心心的做其他的 不过有个构造题没做出来挺亏的感觉,但下次再出一定可以出来的 然后晚上补了补今天的几个题的题解,还没补全,感觉有些题还是可以补的。    ...

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基于STM32、HAL库的AD7124-8BCPZ模数转换器ADC驱动程序设计

/ 配置0: 使用内部参考电压(2.5V),增益128,双极性。// 配置通道0: AIN0+和AIN1-,使用配置0和滤波器0。// 100ms采样间隔。// 转换为电压值(使用内部2.5V参考电压)// 构造读命令: 最高位为1表示读,接下来7位是寄存器地址。// 构造写命令: 最高位为0表示写,接下来7位是寄存器地址。// 配置滤波器0: 输出数据率50Hz,后置滤波器4。

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2018.8.15训练日记17

上午做训练题 抱着赶进度的心态,看各位大佬的思路和代码,脑仁疼,有时候明明一样,还是错 下午做测试题 感觉读题越来越得心应手了  开心 傍晚做训练题,明明跟大佬的过了的代码没啥差别,还是一直错 继续看题了 :(...

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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来,如今却可欢愉的挥手说“下个十年见” 15万+

2018.8.15 训练日记

差点忘记写博客。。 今天上午分了队,然后上午也没干啥,勉强做了半个题,,然而代码没有改出来。。 下午继续打多校,今天状态不太好,,打着打着有些头疼。。 终于有签到题了!!一个暴力模拟1005,然后是1001搜了公式题。然后就一直在做1004,构造题,,,到最后也没有推出模式。。大佬们都先做的1010,接连A了,就我们队,,没有A。。晚上就早点休息了,明天再看重播补题~...

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分型线是模具设计的核心要素,直接影响产品质量、脱模可行性和制造成本。本文系统介绍了分型线生成技术,包括三种核心算法:基于凸包的方法适用于简单几何,可见性分析处理复杂曲面,曲率特征优化则能找到自然分界。文章提供了完整的Python实现示例,涵盖点云投影、网格处理和分型线评估等关键技术。通过理解这些原理和方法,工程师可以更高效地设计出满足外观要求、易于加工的分型线方案,显著提升模具设计质量和效率。

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2017/8/15训练日记

上午写了一个二分题,然后卡住了,卡在了最后一个题上。。。。。。练习二还没做完,练习三开了QAQ 下午做的练习赛 一共a了三个题 poj2229     https://cn.vjudge.net/problem/30465/origin poj3170     https://cn.vjudge.net/problem/17594/origin poj2376     https://c

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