2022.1.20

T1【GDKOI2007】大航海

有n个黑点,m个白点,有一些连接黑点和白点的边,现在从任意一个点出发,沿着边走,要求不能经过重复的点,且不能经过编号小于等于已走过的点,求经过的点的最大权值和。

一个朴素的dp,设fi,j,0/1f_{i,j,0/1}fi,j,0/1表示黑点走到i,白点走到j,现在在i或j的最大价值。转移显然。

但是这样时间空间都无法承受,但我们发现fi,j,0f_{i,j,0}fi,j,0fk,j,1(k<i)f_{k,j,1}(k<i)fk,j,1(k<i)转移。这一部分只需要在枚举到j的时候记录最大值即可。

fi,j,1f_{i,j,1}fi,j,1fi,k,0(k<j)f_{i,k,0}(k<j)fi,k,0(k<j)转移,这一部分与i有关,那么枚举j的过程其实也就会枚举到k,拿个变量记录最大值即可。

这时你发现f没用了。

比赛刚开始并没有想到,后来再列了一下式子才观察到。以后有dp的题还是要列一下转移式

T2 【GDKOI2007】纳克萨玛斯

给n个人,每个人擅长一些技能,而且每个人属于0或1,现在要求把这些人分成若干个组,使得每个组都有一个人负责一个位置,且每个人只能负责一个位置,问最多能组成多少个组?还要保证被选中的人中0的数量与1的数量之差,不超过D。

刚开始是想网络流,之后就想到了二分,但是我在建图的时候特别傻,想要直接建mid∗summid*summidsum个点,这很脑残,其实只要建m个点每个点流向汇点mid的流量。但是不知道D的限制怎么搞。其实只要建一个两个点,一个连0点,一个连1点,容量设为(mid∗sum+d)/2(mid*sum+d)/2(midsum+d)/2,这样就保证了不会超过d。二分即可通过。

T3 【GDKOI2007】轰炸

给数轴上的n个点的坐标和防御值,现在有m个炸弹,给出炸的范围以及炸弹的破坏值,没有被破坏的点如果在范围内且防御值小于破坏值的会被炸掉,求每个炸弹能炸的点的数量。

因为每个点只会被炸一次,所以可以用线段树维护区间最小值,每一次暴力往下删点,如果区间最小值大于破坏值,则不往下递归,删完点后更新最小值。时间复杂度为O(nlogn)O(nlog_n)O(nlogn)

T4【NOI2017模拟7.1】景中人

给定平面上的n个点,要求用最少的矩形覆盖这n个点,要求矩形面积不超过s,且有一边在x轴上。

先对点离散化和排序,设fi,jf_{i,j}fi,j表示覆盖编号为i到j的点需要的矩形数量。如果可以直接用一个矩形覆盖则赋值为1,否则先用一个矩形覆盖,然后矩形上方的点用一个dp,来计算。设gkg_{k}gk表示i~k中在矩形上的点以被其他点覆盖用的最小矩形数。转移为gk=ming[t−1]+ft,k(yt>Y)g_{k} = min{g[t - 1]+f_{t,k}}(y_t > Y)gk=ming[t1]+ft,k(yt>Y),Y为矩形的高度。最后转移一下即可。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们正在安装Vivado 2022.1版本,根据引用[2]的信息,Vivado 2022.2要求至少180G磁盘空间,因此2022.1版本也应有类似的空间要求(建议至少准备180G可用空间)。同时,参考引用[1]和引用[2]的安装步骤,我们可以总结出以下安装流程: 步骤1:确保系统满足要求 - 检查磁盘空间:至少180GB可用空间(建议更多,因为安装过程中需要临时空间) - 确认操作系统:Ubuntu 16.04/18.04/20.04(Vivado 2022.1支持的操作系统版本,请确认你的Ubuntu版本是否在支持列表中) 步骤2:下载安装包 - 访问Xilinx官网(需要注册账号)下载Vivado 2022.1的Linux安装包(通常是一个.tar.gz文件) - 或者通过其他途径获取安装包(如网盘等) 步骤3:解压安装包 - 在终端中进入下载目录,使用以下命令解压: ```bash tar -xzvf Xilinx_Unified_2022.1_xxxx.tar.gz # 替换为实际文件名 ``` - 解压后得到一个包含安装程序的文件夹 步骤4:安装依赖库(根据Xilinx安装指南,可能需要安装一些库) - 参考引用[3]和[4],可能需要安装一些依赖,但不同版本可能有所不同。以下是一些常见的依赖(以Ubuntu 20.04为例): ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libncurses5 libtinfo5 libncurses5-dev libncursesw5-dev libfontconfig1 ``` 步骤5:运行安装程序 - 进入解压后的文件夹,给安装脚本执行权限: ```bash sudo chmod +x xsetup ``` - 运行安装程序: ```bash sudo ./xsetup ``` - 注意:如果使用图形界面,也可以不加sudo,但需要确保当前用户有权限写入安装目录。 步骤6:图形化安装向导 - 启动后会出现图形安装界面,按照提示操作: 1. 点击“Next” 2. 接受许可协议 3. 选择要安装的版本:Vivado HL WebPACK Edition(免费版)或其它版本(如有许可证) 4. 选择需要安装的组件(根据需求选择,如Vitis等,注意磁盘空间) 5. 选择安装路径(确保所选路径有足够的空间) 6. 点击“Install”开始安装(过程可能很长,请耐心等待) 步骤7:安装驱动(可选,用于连接下载器) - 安装完成后,如果需要使用Xilinx下载器,需要安装驱动。进入安装目录下的驱动文件夹,例如: ```bash cd ~/Xilinx/Vivado/2022.1/data/xicom/cable_drivers/lin64/install_script sudo ./install_drivers ``` 步骤8:设置环境变量(可选) - 为了方便使用,可以将Vivado的路径添加到环境变量中。在~/.bashrc文件中添加: ```bash source ~/Xilinx/Vivado/2022.1/settings64.sh ``` 然后执行: ```bash source ~/.bashrc ``` 步骤9:启动Vivado - 在终端中输入: ```bash vivado ``` 或者在应用程序菜单中找到Vivado启动。 注意事项: - 安装过程中可能会遇到图形界面无法启动的问题,确保系统已安装图形库(如libx11等)。 - 如果安装过程中出现空间不足,请清理空间或选择更大容量的磁盘分区。 - 参考引用[2]中提到的“小坑”,安装过程中注意磁盘空间监控。 如果安装过程中遇到问题,可以参考引用[1][2][3][4]中的解决方案,或者查阅Xilinx官方文档。 由于安装过程较长且步骤较多,请务必仔细阅读每一步。 相关问题: 1. 如何验证Vivado 2022.1在Ubuntu上安装成功? 2. 安装Vivado后无法识别下载器怎么办? 3. Vivado 2022.1的系统要求是什么?</think>### Ubuntu 安装 Vivado 2022.1 详细教程 #### 📋 安装前准备 1. **系统要求** - Ubuntu 18.04/20.04 LTS(官方推荐) - **磁盘空间**:至少 **180GB** 可用空间(安装包+解压文件+软件)[^2] - 内存:建议 8GB 以上 2. **获取安装包** - 注册 [Xilinx 官网账号](https://www.xilinx.com/) - 下载 **Vivado 2022.1 Linux 版**(文件名如 `Xilinx_Unified_2022.1_xxxx.tar.gz`) - 可选方式: - 直接下载到 Ubuntu - 通过共享文件夹从宿主机传输(VMware/VirtualBox) #### ⚙️ 安装步骤 ```bash # 1. 解压安装包(约需 20GB 临时空间) tar -xzvf Xilinx_Unified_2022.1_xxxx.tar.gz # 2. 安装依赖库(防止图形界面报错) sudo apt-get update sudo apt-get install libncurses5 libtinfo5 libncurses5-dev libncursesw5-dev libfontconfig1 # 3. 授权并运行安装程序 cd Xilinx_Unified_2022.1 sudo chmod +x xsetup sudo ./xsetup ``` 3. **图形化安装向导** - 点击 `Next` → 接受许可协议 - 选择安装版本: - **Vivado HL Design Edition**(推荐完整功能) - Vivado WebPACK(免费版,功能受限) - 勾选组件: - 必选:`Vivado`(核心工具) - 按需:`Vitis`(嵌入式开发)、`Model Composer`等 - 设置安装路径(默认 `/opt/Xilinx` 或 `~/Xilinx`) - 确认磁盘空间 → 点击 `Install`(耗时约 1-3 小时) 4. **安装下载器驱动**(连接硬件调试器) ```bash cd /opt/Xilinx/Vivado/2022.1/data/xicom/cable_drivers/lin64/install_script sudo ./install_drivers # 需管理员权限 ``` 5. **环境配置** 在 `~/.bashrc` 末尾添加: ```bash source /opt/Xilinx/Vivado/2022.1/settings64.sh ``` 生效配置: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 🚀 启动与验证 ```bash vivado # 终端启动 ``` - **验证成功**:出现 Vivado 启动界面并创建新工程无报错 - **硬件验证**:连接开发板,检测是否识别到设备(需安装驱动) #### ⚠️ 注意事项 1. 空间不足处理: - 解压后立即删除原始压缩包(释放 20GB+) - 安装时选择最小组件集 2. 图形界面崩溃: - 检查依赖库是否安装完整 - 尝试终端启动:`vivado -nolog -nojournal` 3. 许可证问题: - 免费版选择 **WebPACK License** - 完整版需导入 `.lic` 文件([官网生成](https://www.xilinx.com/getlicense/)) #### 📚 引用参考 > 引用[1]: 安装前请确保磁盘空间足够...通过共享文件夹传到虚拟机[^1] > 引用[2]: 要求磁盘可用空间大小至少为180G...点击’Next’,同意所有条款[^2] > 引用[3]: 安装Xilinx Platform Cable USB驱动[^3] --- ### 🔍 相关问题 1. Vivado 2022.1 的 WebPACK 版和完整版功能有何差异?[^4] 2. 如何在 Ubuntu 中彻底卸载 Vivado 及其依赖? 3. Vivado 安装后无法识别 FPGA 开发板,如何排查硬件连接问题?[^3]
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