LeetCode #861. Score After Flipping Matrix

YOLO26算法星形目标识别+训练好的模型+100张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[星星(Star)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 85 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.8477 Precision | 1.0000 Recall | 0.9954 train/box_loss | 0.8235 train/cls_loss | 0.7275 val/box_loss | 0.7248 val/cls_loss | 0.9621 【训练过程分析】 85 轮训练后,我们得到了一个 mAP50 为 0.9950 的模型,这真是让人惊喜的成绩。一开始,模型的训练过程进展非常迅速,loss 在前 20 轮内从 1.5000 下降到 1.0000 附近,此后,loss 依然保持稳步下降,但速度明显放缓,特别是在第 30 轮到第 50 轮之间,loss 曲线进入了一个平台期,大约在 0.85 附近徘徊了 10 轮,直到第 60 轮左右才再度加速下降。这样的表现说明模型在前期阶段收敛良好,但到了后期,确实需要更多的训练轮次以确保模型的稳定性。 在验证集上,val_loss 保持平稳,没有出现明显的波动,这进一步证明了模型没有过拟合。然而,我们注意到在第 80 轮和第 85 轮之间,val_loss 似乎有所微弱的反弹,尽管这种波动并不显著。在训练集上,前 50 轮训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

题目描述:

We have a two dimensional matrix A where each value is 0 or 1.

A move consists of choosing any row or column, and toggling each value in that row or column: changing all 0s to 1s, and all 1s to 0s.

After making any number of moves, every row of this matrix is interpreted as a binary number, and the score of the matrix is the sum of these numbers.

Return the highest possible score.

Example 1:

Input: [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[1,1,0,0]]
Output: 39
Explanation:
Toggled to [[1,1,1,1],[1,0,0,1],[1,1,1,1]].
0b1111 + 0b1001 + 0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39

Note:

  1. 1 <= A.length <= 20
  2. 1 <= A[0].length <= 20
  3. A[i][j] is 0 or 1.
class Solution {
public:
    int matrixScore(vector<vector<int>>& A) {
        int m=A.size(), n=A[0].size();
        // 每一行的最高位一定要设置成1
        int result=m*(1<<(n-1));
        for(int j=1;j<n;j++)
        {
            int count=0;
            // 翻转完每一行之后,再翻转每一列,将当前元素和最高位比较
            // 如果相同的话,说明这一行翻转后当前元素也是1,否则是0
            // 统计当前列一共有多少个1和0,那么选个数较大的一组设定为1
            for(int i=0;i<m;i++)
                if(A[i][j]==A[i][0]) count++;
            result+=max(count,m-count)*(1<<(n-j-1));
        }
        return result;
    }
};

 

局域网文件传输工具课程设计源码 这是一个基于 Python 标准库实现的局域网文件传输工具课程设计资源包,采用 C/S 架构:一台机器运行服务端监听 9527 端口,其余机器作为客户端填 IP 直连发送文件。包含实验报告三件套、全部源代码、运行截图与答辩 PPT,零第三方依赖,装好 Python 即可运行。 传输主线覆盖分块发送、断点续传、完整性校验与队列管理:文件按 64KB 分块逐块推送,进度条按已发字节实时推进;中断重连后先询问续传偏移,从已收字节位置继续,不必从头重传;收完两端各算一遍 MD5,一致才把 .part 改为正式文件名,不一致判为传输失败;多文件排队依次传输,当前任务可暂停、继续或取消。 协议层以 4 字节大端长度头加 JSON 头约定消息格式,CHUNK 消息另带二进制净荷;代码按常量层、协议层、基础层、网络层、表现层五层划分,依赖方向严格单向,协议格式调整只动 protocol.py,界面与传输逻辑互不牵连。 可靠性设计覆盖文件名超长拒收、超时退出、断线自动重连最多 3 次、握手 8 秒快速失败等情形;传输日志固定 200 行环形缓冲,记录文件名、大小、耗时与平均速率,连接错误可回看。除标准库 socket、struct、threading、hashlib、queue、tkinter 外不引入其他包,Windows、macOS、Linux 均可运行。 适合计算机网络方向的学生作为课设参考,也适合想练习 TCP 字节流协议设计与多线程文件传输落地的自学者。运行方式:接收端 python main.py --mode server 点击开始监听,发送端 python main.py --mode client 填好服务端 IP、端口与昵称连接,添加文件后开始发送,重连自动续传。 立即下载

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