命令行选项(50分....)

本文分享了一个C++编程挑战,通过解析特定格式的字符串来处理参数,包括负数和冒号分隔的键值对。文章详细介绍了如何使用C++标准库中的map和stringstream来实现这一功能,并展示了三个不同版本的代码实现,每个版本都有其独特之处。

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emmmmm,只有50分,,不知道哪儿没考虑到.......改了好多次... 后来发现参数不一定是数字....但是也只有70

//70

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <sstream>
using namespace std;

int main() {
	string s;
	cin >> s;

	int n;

	map<char, int> a;

	for(int i=0; s[i]; i++) {
		if(s[i] == ':')
			continue;
		
		if(s[i+1] && s[i+1] ==':'){
			if(a[s[i]] == -2){
				a[s[i]] == -1;
			} else	a[s[i]] = -3;
		}else a[s[i]] = -2;
	}
	cin >> n;
	cin.get();

	for(int i=0; i<n; i++) {
		string temp;
		map<char, string> b;

		getline(cin, temp);
		
		stringstream ss(temp);
		
		string t;
		char pre;
		
		ss >> t;
		
		while(ss >> t) {
			if(a[pre] == -3 || a[pre] == -1){
				b[pre] = t;
			} else if (t[0] == '-') {
			
				if(t.length() > 2)break;
				if(a[t[1]] < 0)
					b[t[1]] = "";
				else break;

			}else break;
			pre = t[1];
//			cout << t << endl;
		}

		cout << "Case " << i+1 << ": ";
		/*    for(map<char, int>::iterator it = a.begin(); it != a.end(); it++){
		            cout << "-" << it->first << " " << it->second << endl;
		        }
		*/
		for(map<char, string>::iterator it = b.begin(); it != b.end(); it++) {
			if((it -> second).length() > 0) {
				cout << "-" << it->first << " " << it->second << " ";
			}else cout << "-" << it->first << " ";
		}
		cout << endl;
	}

	return 0;
}

 

//50

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <sstream>
using namespace std;

int main() {
	string s;
	cin >> s;

	int n;

	map<char, int> a;

	for(int i=0; s[i]; i++) {
		if(s[i] == ':')
			continue;
	
		if(s[i+1] ==':'){
			if(a[s[i]] == -2){
				a[s[i]] == -1;
			} else	a[s[i]] = -3;
		}else a[s[i]] = -2;
	}
	cin >> n;
	cin.get();

	for(int i=0; i<n; i++) {
		string temp;
		map<char, int> b;

		getline(cin, temp);
		
		stringstream ss(temp);
		
		string t;
		char pre;
		
		ss >> t;

		while(ss >> t) {
			if (t[0] == '-') {
				if(t.length() > 2)break;
				if(a[t[1]] <0)
					b[t[1]] = -1;
				else break;

			} else if (isdigit(t[0])) {
				if(a[pre] != -3 && a[pre] != -1)break;
				int j = 0, tmp = 0;
				while (t[j] && isdigit(t[j])) {
					tmp *= 10;
					tmp += t[j] - '0';
					j++;
				}
				if(j != t.length()) {
					break;
				}
				b[pre] = tmp;
			} else break;
			pre = t[1];
//			cout << t << endl;
		}

		cout << "Case " << i+1 << ": ";
		/*    for(map<char, int>::iterator it = a.begin(); it != a.end(); it++){
		            cout << "-" << it->first << " " << it->second << endl;
		        }
		*/
		for(map<char, int>::iterator it = b.begin(); it != b.end(); it++) {
			if(it -> second > 0) {
				cout << "-" << it->first << " " << it->second << " ";
			}else cout << "-" << it->first << " ";
		}
		cout << endl;
	}

	return 0;
}
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <sstream>
using namespace std;

int main() {
	string s;
	cin >> s;

	int n;

	map<char, int> a;

	for(int i=0; s[i]; i++) {
		if(s[i] == ':')
			continue;

		a[s[i]] = -2;
		if(s[i+1] ==':') a[toupper(s[i])] = -3;
	}
	cin >> n;
	cin.get();

	for(int i=0; i<n; i++) {
		string temp;
		map<char, int> b;

		getline(cin, temp);
		stringstream ss(temp);
		string t;
		char pre;
		while(ss >> t) {
			if (t[2] == '\0') {
				if (t[0] == '-') {
					if(a[t[1]] < 0)
						b[t[1]] = -1;
					else if(a[t[1]] == 0)
						break;

				} else if (isdigit(t[0])) {
					int j = 0, tmp = 0;
					while (t[j]) {
						tmp *= 10;
						tmp += t[j] - '0';
						j++;
					}
					if(a[toupper(pre)] == -3 || b[toupper(pre)] > 0 )
						b[pre] = tmp;
					else break;
				}
				pre = t[1];
			} else break;
//			cout << t << endl;
		}

		cout << "Case " << i+1 << ": ";
		/*    for(map<char, int>::iterator it = a.begin(); it != a.end(); it++){
		            cout << "-" << it->first << " " << it->second << endl;
		        }
		*/
		for(map<char, int>::iterator it = b.begin(); it != b.end(); it++) {
			if(it->second == -1) {
				cout << "-" << it->first << " ";
				it->second = -2;
			}
			if(it -> second > 0) {
				cout << "-" << it->first << " " << it->second << " ";
				it ->second = -2;
			}
		}
		cout << endl;
	}

	return 0;
}

 

<think>好的,用户现在询问的是关于yolov11train.py的代码。首先,我需要确认YOLOv11是否真的存在,因为根据我之前的知识,YOLO系列的版本到YOLOv8或YOLOv9为止,可能用户提到的YOLOv11是某个社区或研究者的自定义版本,或者是笔误。如果用户确实是指YOLOv11,可能需要先澄清这一点,避免误解。 接下来,用户可能对YOLO模型的训练脚本结构感兴趣,想了解如何运行或修改它。他们可能在使用过程中遇到了问题,或者希望自己调整训练参数,改进模型性能。因此,我需要提供一个通用的YOLO训练脚本的结构解析,涵盖数据加载、模型构建、训练循环等部,并解释关键参数和模块的作用。 考虑到用户可能是开发者或研究人员,他们可能需要具体的代码示例和参数说明,以便快速上手或进行调试。因此,我应该模块讲解,比如数据准备、模型初始化、损失函数、优化器设置等,并给出代码片段,同时说明每个部的功能和常见配置选项。 另外,用户可能遇到的实际问题可能包括数据路径错误、超参数设置不当、训练不收敛等,因此在解释代码时,可以加入一些注意事项和调试建议,帮助他们避免常见陷阱。例如,强调数据路径的正确性、学习率的调整方法、数据增强的作用等。 最后,需要保持回答的结构清晰,使用标题和子标题点说明,方便用户快速找到所需信息。同时,提醒用户如果遇到特定问题或需要更详细的功能扩展,应检查代码库的文档或社区支持,因为自定义版本的YOLO可能有不同的实现细节。</think>以下是关于YOLOv1/vX训练代码(假设`yolov11train.py`为类似YOLO模型的训练脚本)的解析框架和关键模块说明。由于YOLO官方版本截至2024年最高为YOLOv8/YOLOv9,此处以通用YOLO训练代码结构为基础进行说明: --- ### 一、代码核心模块 #### 1. **数据准备(Data Preparation)** ```python # 数据加载器示例(PyTorch风格) from torch.utils.data import DataLoader from datasets import CustomDataset train_dataset = CustomDataset( img_dir="path/to/images", label_dir="path/to/labels", transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((416, 416)), # 标准输入尺寸 transforms.ToTensor() ]) ) train_loader = DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4 ) ``` **关键参数**: - `img_dir`/`label_dir`: 图像与标注文件路径 - `transform`: 数据增强(翻转、缩放、归一化等) --- #### 2. **模型构建(Model Architecture)** ```python # YOLO模型定义(简化版) import torch.nn as nn class YOLO(nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super().__init__() # 主干网络(如Darknet) self.backbone = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 7, stride=2, padding=3), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.1), # ... 更多卷积层 ) # 检测头(输出预测张量) self.detection_head = nn.Conv2d(512, (5 + num_classes) * 5, 1) # 5: (x,y,w,h,confidence) * 5个anchor def forward(self, x): features = self.backbone(x) return self.detection_head(features) ``` --- #### 3. **损失函数(Loss Function)** YOLO采用多任务损失,典型实现: ```python def yolo_loss(predictions, targets): # 解预测张量 pred_boxes = predictions[..., :4] # 边界框坐标 pred_conf = predictions[..., 4] # 置信度 pred_cls = predictions[..., 5:] # 类别概率 # 计算坐标损失(均方误差) coord_loss = F.mse_loss(pred_boxes, target_boxes) # 置信度损失(交叉熵) conf_loss = F.binary_cross_entropy(pred_conf, target_conf) # 类损失(交叉熵) cls_loss = F.cross_entropy(pred_cls, target_cls) return coord_loss + conf_loss + cls_loss ``` --- #### 4. **训练循环(Training Loop)** ```python model = YOLO().cuda() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(100): for batch_idx, (images, targets) in enumerate(train_loader): images = images.cuda() targets = targets.cuda() optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = yolo_loss(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() # 日志输出 if batch_idx % 50 == 0: print(f"Epoch: {epoch}, Batch: {batch_idx}, Loss: {loss.item():.4f}") ``` --- ### 二、关键参数与功能 #### 1. **训练参数配置** ```python # 常见超参数(通常通过命令行或配置文件传入) params = { "input_size": 416, # 输入辨率 "batch_size": 64, # 批大小 "learning_rate": 0.001, # 初始学习率 "num_epochs": 300, # 训练轮次 "weight_decay": 5e-4, # 权重衰减 "iou_threshold": 0.5, # NMS阈值 "anchors": [[10,13], [16,30], [33,23]] # 预定义anchor } ``` #### 2. **高级功能** - **学习率调度**: ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100) ``` - **模型保存**: ```python if epoch % 10 == 0: torch.save(model.state_dict(), f"yolo_epoch_{epoch}.pth") ``` - **混合精度训练**: ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() with autocast(): outputs = model(images) loss = criterion(outputs, targets) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` --- ### 三、常见问题调试 #### 1. **数据问题** - **现象**:Loss不下降或NaN - **解决方法**: - 检查标注文件格式是否符合`(class, x_center, y_center, width, height)`规范 - 验证数据归一化是否合理(通常使用0-1范围) #### 2. **收敛问题** - **现象**:模型预测全为背景 - **调试步骤**: 1. 冻结骨干网络,仅训练检测头 2. 使用更小的学习率(如`1e-5`) 3. 可视化中间特征图 --- ### 四、扩展功能(根据需求添加) 1. **布式训练**:使用`torch.distributed` 2. **TensorBoard监控**: ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() writer.add_scalar('Loss/train', loss.item(), global_step=epoch) ``` 3. **模型量化**:添加`torch.quantization` --- ### 五、注意事项 1. **硬件要求**: - 训练辨率`416x416`时,建议显存≥8GB - 使用CUDA加速需配置`torch`的GPU版本 2. **数据格式**: - 标注文件需与图像一一对应(如`image.jpg`对应`image.txt`) - COCO/YOLO格式转换工具推荐使用`labelImg`或`CVAT` 如果需要具体实现细节,建议参考官方仓库(如Ultralytics的YOLO实现)或提供更详细的代码片段进行针对性析。
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