Educational Codeforces Round 45 (Rated for Div. 2) A Commentary Boxes

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  1. 题目描述:
    A 评论框
    波兰足球杯很快就要来了。来自世界各地的评论员将会参加到这个大事件中。
    组织者已经建立了n个评论框,m个地方代表团将会到达世界杯。每个代表
    将会获得相同数量的评论框。如果任意一个评论框剩下来而没有被占据这些
    代表们会比较伤心的。因此,每个评论框至少被一个代表占据。
    如果n不能整除m,同时给每个代表分配评论框是不可能的。
    组织者会建立一个需要花费a币的新的评论框,或者拆除一个需要花费b币的
    评论框。他们可以同时建造或拆除任意次。(每一次对应一次消费)允许拆除所
    有存在的框。
    请问组织者最少需要多少付多少价钱才能满足所有的代表(满足评论框的数量可
    以整除m)
    输入:
    只有一行包含四个整数的输入:n,m,a,b(1<=n,m<=1e12,1<=a,b<=100)n是初
    始的评论框的数量,m是来的代表的数量,a是新建一个需要的钱币,b是删除一
    个需要付的钱币。
    输出:
    输出组织者最少需要花费的可以满足所有代表的钱币数。(满足所有框的数量可以整
    除m。允许最终的盒子数为0.
    提示:
    在第一样例中,组织者可以新建5个框是的最终需要达到14个框每个可以付5个钱币。
    在第二个样例中可以废除两个盒子是的最终的盒子数量为0,每个7个钱币。
    在第三个样例中,组织者可以给每个代表足够的盒子,每个人可以给5个盒子。
  2. 题目链接:http://codeforces.com/contest/990/problem/A

  3. 通过的代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll n,m,a,b;
int main(){
    cin>>n>>m>>a>>b;
    cout<<min((((n/m+1)*m)-n)*a,((n-(n/m)*m))*b)<<endl;
}
YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368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):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【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 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 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

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图南1204
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