HDU 4465

MaPLe: Multi-modal Prompt Learning 具体而言,我们在语言分支中附加可学习的上下文标记,并通过耦合函数显式地将视觉 Prompt 置于语言 Prompt 上,以建立它们之间的交互。使用 Prompt 来适应CLIP (语言或视觉) 的单个分支中的表示是次优的,因为它不允许在下游任务上动态调整两个表示空间的灵活性。由此,提出了一种分支感知的多模态 Prompt,通过在两种模态之间共享提示来协调 CLIP 的视觉和语言分支。在 Prompt Tuning 中,必须采取多模态方法获得同时适应 CLIP 的视觉和语言分支,以实现上下文优化的完整性。 阅读详情

比赛的时候没想到啊~~ 想到了就是一件很简单的题。。。。。。

思维啊,思维啊,思维啊。。。。。。

#include<cstdio>
#include<cmath>

int main()
{
    int n,id=0;
    double p,q,cp,cq;
    while(~scanf("%d%lf",&n,&p))
    {
        q=1-p;
        cq=cp=1;
        int i,last=n+1;
		double ans=0;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
			if(i)
			{
				cp = cp * (n+i) * p / i;
				cq = cq * (n+i) * q / i;
				while(cp>n || cq>n)
				{
					cp *= q;
					cq *= p;
					last --;
				}
			}
			ans += (n-i) * cq * pow(p,last);
			ans += (n-i) * cp * pow(q,last);
        }
        printf("Case %d: %.6f\n",++id,ans);
    }
    return 0;
}


18、近端策略优化(PPO)算法详解 本文详细介绍了近端策略优化(PPO)算法的理论基础、算法流程、实现方法及实际应用。PPO作为当前最受欢迎的策略梯度算法之一,具有易于实现、计算成本低、样本效率高和性能优越等优点。文章对比了基于自适应KL惩罚和基于裁剪目标的两种PPO变体,重点解析了裁剪目标函数的设计原理及其在Actor-Critic框架下的实现方式,并通过Atari Pong游戏展示了完整的训练配置与流程。最后总结了PPO的优势、适用场景及未来发展方向,为强化学习研究者和实践者提供了全面的参考。 阅读详情

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http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4465 第一直觉概率DP但是很快否定,发现只是简单的二项分布,但是感觉式子对,死活对不上样例,然后发现精度问题,不会处理, 其实思想跟C的递推变成O(1)方法一样,每次乘以p 代码看这里http://fszxwfy.blog.163.com/blog/static/440193082013381144561

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MakingMaker
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