ZOJ Yukari's Birthday

YOLOv11改进 | 主干/Backbone篇 | 轻量化目标检测网络MobileViTv1改进yolov11有效涨点 本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V1版本,其作为MobileNet网络的挑战者,其效果自然不用多说,MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)的优势,旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法,MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 阅读详情
题意
1+k+k^2+...+k^r=n
或者
k+k^2+...+k^r=n;
给定n
求满足上面其中一个的r和k
输出r*k最小

有相同的r*k值 输出r较小的


使用二分查找

#include<cstdio>
#include<cmath>
typedef long long ll;
ll k,r;

ll myp(ll p,ll pn)
{
	ll ret=1;
	while(pn>0)
	{
		pn--;
		ret*=p;
	}
	return ret;
}

ll sum(ll tk,ll tr)
{
	if(tk==1)
	{
		return tk;
	}
	return ( (myp(tk,tr+1)-1) /(tk-1) );
}

void fun(ll tr,ll n)   //二分查找
{
	ll min=1;
	ll max=(ll)pow((double)n,(double)1/(double)tr) + 1;
	ll mid;
	while(min<max)
	{
		mid=(min+max)/2;
		if(sum(mid,tr)<n)
		{
			min=mid+1;
		}
		else
		{
			max=mid;
		}
	}
	if(sum(min,tr) == n)
	{
		if(tr*min<r*k)
		{
			r=tr;
			k=min;
		}
		else if(tr*min == r*k && tr < r)
		{
			r=tr;
			k=min;
		}
	}
}

void cal(ll n)
{
	ll i;
	ll t=(ll)( log( (double) ( n+1 ) ) / log( (double) 2) );
	for(i=2;i<=t;i++)
	{
		fun(i,n);
	}
}

int main()
{
	ll n;
	while(~scanf("%lld",&n))
	{
		r=1;
		k=n-1;
		cal(n);
		cal(n+1);
		printf("%lld %lld\n",r,k);
	}
}





058、时域降噪(Temporal Denoise):运动补偿与递归滤波在视频降噪中的应用 本文深入探讨了时域降噪(Temporal Denoise)技术在视频处理中的应用。作者通过车载环视项目案例,揭示了空域降噪的局限性,提出利用帧间信息进行降噪的核心思路。文章详细解析了递归滤波和运动补偿两大关键技术,指出递归滤波简单但易产生拖影,而运动补偿通过计算运动矢量解决此问题。作者还分享了多帧降噪方案的优势与算力挑战,并总结了噪声模型匹配、运动矢量一致性等实战调优经验。最后强调时域降噪需要与空域降噪平衡,指出调试工具的重要性,提出"在保证运动区域无鬼影的前提下追求信噪比"的实践原则,体现了算法复杂度与效 阅读详情

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nyist_xiaod 2772
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