Eddy的难题

Eddy的难题

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Problem Description

人随着岁数的增长是越大越聪明还是越大越笨,这是一个值得全世界科学家思考的问题,同样的问题Eddy也一直在思考,因为他在很小的时候就知道亲和串如何 判断了,但是发现,现在长大了却不知道怎么去判断亲和串了,于是他只好又再一次来请教聪明且乐于助人的你来解决这个问题。
亲和串的定义是这样的:给定两个字符串s1和s2,如果能通过s1循环移位,使s2包含在s1中,那么我们就说s2 是s1的亲和串。

Input
 本题有多组测试数据,每组数据的第一行包含输入字符串s1,第二行包含输入字符串s2,s1与s2的长度均小于100000。
Output
 如果s2是s1的亲和串,则输出"yes",反之,输出"no"。每组测试的输出占一行。
Example Input
AABCD
CDAA
ASD
ASDF
Example Output
yes
no


package com.a;

import java.util.*;

import javax.swing.plaf.basic.BasicBorders.SplitPaneBorder;

public class Main {

	public static void main(String[] args) {
       Scanner input=new Scanner(System.in);
       while(input.hasNext()){ 
    	  String  a=input.nextLine();
    	  String b=input.nextLine();
    	  if(a.length()<b.length()){
    		  System.out.println("no");
    		  continue;
    	  }
    	  a=a+a;
        
    	  // System.out.println(a);
         int z=a.indexOf(b);
         if(z<0){
        	 System.out.println("no");
         }
         else{
        	 System.out.println("yes");
         }
       }
 
	}

}


### Eddy与CUDA集成概述 Eddy 是一种用于处理扩散加权磁共振成像 (DWI) 数据的工具,主要用于校正由涡流效应引起的图像失真。而 CUDA 则是由 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型,允许开发者利用 GPU 的强大算力来加速应用程序。 当提到 **Eddy with CUDA** 集成时,这通常意味着通过 CUDA 技术优化 Eddy 工具中的某些计算密集型部分[^1]。这种集成可以显著提高数据处理速度,尤其是在涉及大量 DWI 图像的情况下。以下是关于两者关系及其使用的详细介绍: #### 1. CUDA 加速原理 CUDA 能够让程序运行在支持 CUDA 的 GPU 上,从而实现多线程并行化操作。对于 Eddy 这样的科学计算软件来说,其核心算法可能涉及到大量的矩阵运算、傅里叶变换以及插值等复杂过程。这些都可以被映射到 GPU 中执行以获得性能提升[^2]。 #### 2. 如何启用 CUDA 支持? 为了使 FSL-Eddy 使用 CUDA 功能,在安装过程中需要特别配置环境变量或者指定编译选项。具体方法如下所示: ```bash export USE_CUDA=1 fsl_install_eddy_openmp_cuda.sh ``` 上述命令会告知系统构建带有 CUDA 扩展版本的 eddy binary 文件。需要注意的是,只有当目标机器上存在兼容硬件(即具备适当架构代号的支持NVIDIA GPUs),此设置才会生效[^3]。 另外还需确认已正确加载对应驱动程序及相关库文件;否则即便完成了上述步骤也可能无法正常工作。 #### 3. 性能收益评估 采用GPU辅助方式确实能够带来可观的时间节省效果——特别是在高分辨率扫描条件下更是如此。然而实际增益程度取决于多种因素共同作用的结果,比如输入数据集规模大小、特定参数选取情况等等[^4]。 ```python import subprocess def run_eddy_with_cuda(input_file, output_dir): command = [ 'eddy', '--imain=' + input_file, '--mask=brain_mask.nii.gz', '--acqp=acq_params.txt', '--index=index.eddy', '--bvecs=bvecs.rotated', '--bvals=bval', '--out=' + output_dir + '/eddy_corrected' ] result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True) if result.returncode !=0 : raise Exception(f"Eddy failed {result.stderr}") run_eddy_with_cuda('data.nii','/path/to/output') ``` 以上脚本展示了调用带cuda增强版eddy的一个简单例子。其中包含了必要的位置参数定义以及其他一些常见选项说明。 ---
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