2021年暑假集训总结

本次集训深化了对算法的理解,包括基础算法、字符串处理、图论、数据结构、动态规划和数学基础等六大方面。特别强调了算法的综合运用与实践,如动态规划的思维训练、数据结构的应用技巧等。

一、基础算法

  • 递推、贪心、二分掌握较好,可以提高难度。
  • 深搜、广搜及相应的剪枝掌握较差,需要加强。

二、字符串算法

  • 经过这次集训,对字符串的处理的掌握更深了。
  • Hash以及KMP再次复习了一下,还需要加强。
  • AC自动机需要学一下,这一块几乎没学。

三、图论

  • 对于并查集,掌握较好,可以提高难度。
  • 最小生成树也应加强练习。
  • 最短路可以提高难度。
  • 强连通分量要加强难度。

四、数据结构

  • 堆 基本都是用优先队列做的,需要再掌握一下堆的操作。
  • RMQ要善于应用,应加强应用类的。
  • 树状数组需更深入的了解其本质,并加强练习。
  • 线段树应加强与其他算法的结合应用。
  • 倍增问题及lca问题,要加强练习。

五、动态规划

  • 背包问题较基础,应加强难度。
  • 区间DP、数位DP要加强练习,使思路更清晰。
  • 树形DP可加强难度。
  • 状压DP要加强与其他算法的结合。
  • 单调队列优化DP要多手推式子,搞懂其内在规律,加强练习。
  • 总的来说动态规划应加强思维的训练。

六、数学基础

  • 矩阵快速幂掌握较好,可以加强难度。
  • 质数和约数、同余问题、组合数学要加强难度。
  • 博弈论加强对SG函数的理解,加强难度。
  • 期望问题加强练习。
  • 总的来说,数学这一块应该多多动手推导式子,然后才能有更好的理解,更好得完成题目。

总结

  • 这次集训让我对整个知识体系有了更深一步的了解,将以前会的加深了记忆,而以前不会的也学到了,忘掉了的也复习了一遍。
  • 重要的是知识的连贯性加强了,对于算法的综合应用加强了。
  • 如果说这十四天是在自己学校过的,那么即使同样一天到晚的时间,也得不到这样的效果,所以这次暑假培训意义还是挺大的。
这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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