HDU4288

STM32通过ESP8266连接机智云APP(第二讲,烧录固件并测试) 今天与大家分享STM32通过ESP8266连接机智云APP,并完成数据的上传下发第二讲。带大家一起烧录机智云固件到ESP8266并且将其通过机智云串口助手与APP进行测试。 阅读详情

线段树

	#include<cstdio>
	#include<cstring>
	#include<algorithm>
	using namespace std;
	typedef long long ll;
	const int maxn=100010;
	const int mod=5;
	int sum[maxn<<2]; //区间个数
	ll ans[maxn<<2][mod]; //区间模i的和
	int x[maxn];  //原数列
	int key[maxn]; //重组数列
	int flag; //增减标记
	char op[maxn][10]; //操作符
	
	void pushup(int rt)  //更新ans[rt]
	{
		int i;
		for(i=0;i<mod;i++)
		{
			ans[rt][i]=ans[rt<<1][i]+ans[rt<<1|1][(i-sum[rt<<1]%mod+mod)%mod];
		}
	}
	
	void update(int pos,int l,int r,int rt)  //更新
	{
		sum[rt]+=flag*2-1;
		if(l==r)
		{
			ans[rt][0]=flag*key[pos];
			return ;
		}
		int m=(l+r)>>1;
		if(pos<=m)
		{
			update(pos,l,m,rt<<1);
		}
		else
		{
			update(pos,m+1,r,rt<<1|1);
		}
		pushup(rt);
	}
	
	void build(int l,int r,int rt) //建树
	{
		sum[rt]=0;
		int i;
		for(i=0;i<mod;i++)
		{
			ans[rt][i]=0;
		}
		if(l==r)
		{
			return ;
		}
		int m=(l+r)>>1;
		build(l,m,rt<<1);
		build(m+1,r,rt<<1|1);
	}
	
	int main()
	{
		int n,i;
		while(~scanf("%d",&n))
		{
			int tot,sets;
			tot=sets=0;
			for(i=0;i<n;i++)
			{
				scanf("%s",op[i]);
				if(op[i][0]=='a' || op[i][0]=='d')
				{
					scanf("%d",&x[i]);
					key[tot++]=x[i];
				}
			}
			if(tot>0)
			{
				sort(key,key+tot);
				tot=unique(key,key+tot)-key; //删除相邻的重复元素
				build(1,tot,1);
			}
			int pos;
			for(i=0;i<n;i++)
			{
				if(op[i][0]=='a')
				{
					pos=lower_bound(key,key+tot,x[i])-key; //找到某个值的第一个出现
					flag=1;
					sets++;
					update(pos,1,tot,1);
				}
				else if(op[i][0]=='d')
				{
					pos=lower_bound(key,key+tot,x[i])-key;
					flag=0;
					sets--;
					update(pos,1,tot,1);
				}
				else
				{
					if(sets)
					{
						printf("%I64d\n",ans[1][2]);
					}
					else
					{
						printf("0\n");
					}
				}
			}
		}
		return 0;
	}


基于深度学习的灰度图像气泡群识别与优化 灰度图像气泡群深度学习识别优化研究 本研究针对MATLAB实现的深度学习气泡群识别系统在从1445个点到4992个点扩展时出现的精度不稳定问题,提出了一套完整的解决方案。文章首先分析了问题根源,包括数据复杂度增加、类别不平衡、网络容量不足等因素,然后系统性地提出了数据预处理增强、网络架构优化、训练策略调整和后处理算法改进等优化措施。通过改进的U-Net架构、自适应直方图均衡化等技术创新,有效提升了模型在大规模气泡群图像上的识别精度和稳定性,为化工、生物医学等领域的灰度图像分析提供了可靠的技术支持。 阅读详情

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