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我也要
如果有人气，再出第二期
#pragma GCC optimize(2)
有些时候，O2优化效果还是很明显的
可以玩玩
2.cin,cout 是最基本，最简单最垃圾的输入输出方式 ，其琦 基本，简单垃圾在时间上较scanf,printf更慢。但是，如果把她的输入输出缓存打消掉，就会和scanf,printf差不多快了 。
代码：cpp
ios::sync_with_stdio(false);
就这样吧，不过我会再写一篇讲 快读 的垃圾文章。
谢谢阅读，可以点个赞吗
C# 操作Excel的时候，出现"被呼叫方拒绝接受呼叫的异常"的解决方案（参考官方给出的解决方案）
首先官方有对这个错误给出解释和解决方案，连接如下： https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/ms228772(v=vs.120)#%E5%8F%AF%E9%9D%A0%E7%BC%96%E7%A8%8B 简单来说，貌似是线程问题，我猜。。。 之前我尝试着在代码中添加 Thread.Sleep(1000); 来进行解决，这种办...
2021-08-18 【O2 优化是什么东西？氧气优化！？】
大家是否在洛谷的提交界面上康到过这么一个东西—— 那么，这个氧气O2优化是什么呢？ 其实这个O2呢，并不是你们想的O2…… 而且，不仅如此还有氧原子O,臭氧O3，还有不知道名字的O0…… 重点来了奥 -Ox主要是对代码大小的优化 通常各种优化都会打乱程序的结构，并且会打乱执行顺序，依赖内存操作顺序的程序需要做相关处理才能确保程序的正确性。 -O0： 不做任何优化，这是默认的编译选项。 -O和-O1： 对程序做部分编译优化，对于大函数，优化编译占用稍微多的时间和相当大的内...
squidpy 教程 2：利用 Scanpy 和 Squidpy 进行空间数据的可视化分析
本教程详细介绍了如何利用Squidpy和Scanpy对空间转录组数据进行可视化分析。通过将Scanpy处理得到的聚类结果映射回原始组织图像，并结合基因表达与空间邻域信息，帮助研究者直观揭示细胞类型分布、基因表达模式及空间相互作用，从而深入挖掘空间组学数据的生物学意义。
浅谈洛谷O2优化 & 吸氧 & P1724
以前在一个神奇的帖子底下看到了神奇的代码 #pragma GCC optimize(3,"Ofast") 其实本菜鸡也不知道这个东西到底是什么（模模糊糊觉得应该是优化），所以就照抄了，其实又看不出来什么效果（大概），以前也顺顺利利，没啥毛病，但是在P1724这道题上，吃了大亏（哭哭咧），不多bb，上图 不但有TLE，还有MLE，一直痛恨的WA倒是没出现 一开始觉得是输入的问题，在考虑要不要上快...
LMI线性矩阵不等式之非线性变量处理
如果一个LMI线性矩阵不等式中的某项存在两个矩阵变量相乘，那么称该类情形为非线性矩阵不等式，而要直接求解时很困难的，而且LMI工具箱也无法求解非线性矩阵，所以需要通过变量替换法进行处理。 ...
手把手教你配置SAP PP供应区域(Supply Area)：实现线边仓精准发料与物料流优化
本文详细解析了SAP PP供应区域(Supply Area)的配置方法，帮助企业实现线边仓精准发料与物料流优化。通过三级优先级逻辑和四步配置法，系统可自动识别最优组件来源位置，显著提升生产订单处理效率和库存准确率。文章还提供了典型问题解决方案和性能优化技巧，适用于离散制造和重复制造场景。
什么是o1,o2,o3优化
这是最高最危险的优化等级。为了加快代码执行效率，很多oj平台（online judge是一个在线判题系统，用户可以提交程序源代码，通常支持多种语言，系统对源代码进行编译和执行，并通过预设的数据测试来验证代码的正确性）都用到了o2优化（因为O2优化比O1优化更为强大，而又几乎没有O3优化·所带来的问题，所以被广泛采纳比如洛谷网站的oj平台就采用O2优化）综上来说：O1 O2 O3优化就是用来提高执行效率和减少运行时间的工具，并且O2优化包含O1优化，并在此基础上增加一些新的功能，同理03也是这样。
YOLOv8改进 | Conv篇 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 （附修改后的C2f+Bottleneck）
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。
o2优化是什么
O2优化会尝试更多的寄存器级的优化以及指令级的优化，它会在编译期间占用更多的内存和编译时间。Gcc将执行几乎所有的不包含时间和空间折中的优化。与O1比较而言，O2优化增加了编译时间的基础上，提高了生成代码的执行效率。在算法竞赛中，比赛方一般不会开O2优化，这种情况下STL的栈队列要比数组模拟的栈队列慢一倍左右。但是实际应用中STL编译的时候，我们会开O2优化，开完之后其实速度跟数组模拟的队列差不多快。O2优化的知识点还是非常重要的！
DeepSeek Harness 工程实践与高级特性：从测试到安全的完整指南
AI Agent 能执行命令、读写文件、自主决策，能力越强风险越大——删文件、泄密钥、死循环、竞态条件随时可能发生。本文是 DeepSeek Harness 系列第三篇，深入剖析其工程实践与高级特性：从单元测试到真实 API 冒烟测试的分层策略，拒绝 Mock 依赖、坚持"验证世界而非自我报告"；从正交结果、规范化契约到 Dispose 静止的防御式编程铁律；以及跨平台多层进程沙箱、文件系统版本守卫、fail-closed 审批机制、模型编写的工作流引擎与上下文压缩等高级能力。
深入解析 OpenClaw（小龙虾）源码：架构设计与核心实现
OpenClaw用清晰、工程化的代码结构，将复杂的Agent交互流程变成了可管理、可扩展的流水线。无论是想深入了解Agent系统设计，还是希望二次开发定制自己的AI助理，阅读OpenClaw源码都是一次绝佳的学习旅程。希望本文能帮助你快速掌握OpenClaw的核心脉络。如果你对某个模块（如技能开发、安全机制）感兴趣，欢迎继续探讨。本文基于OpenClaw社区版本源码分析，具体实现可能随版本迭代有所调整，请以最新源码为准。
O0 O1 O2 O3优化原理
在C++中，优化（Optimization）是指通过改进代码的执行效率和性能，以实现更高效的程序运行。O优化（O Optimization）是指编译器对代码进行优化的一种级别，其中包括了多个不同的优化技术和策略。在C++编译器中，通常有多个优化级别可供选择，比如O0、O1、O2、O3等。这些优化级别表示编译器在生成可执行文件时所应用的优化策略的程度。较低级别的优化会减少编译时间，但可能会影响程序的性能；而较高级别的优化则可能增加编译时间，但可以更好地优化程序的执行速度。
ArcGIS Pro符号化教程
本文详细介绍了ArcGIS Pro的软件设置和符号化操作步骤。主要包括：1)设置默认工程目录和关闭地图自动加载；2)创建新工程的基本流程；3)点要素的单一符号化方法，包括样式修改和图层调整；4)图表符号显示过滤器的使用，涉及字段添加、图表类型选择和背景设置。文章还提供了操作截图和数据下载链接，适合GIS初学者学习ArcGIS Pro的基础符号化操作。
[奇技淫巧]C++ 手动开O2优化
觉得自己的程序耗时太长？ 费尽心思也卡不进那要命的时限？ 那就来这个吧，大幅度提升程序速度！ 手动开启O2优化！ #pragma GCC optimize(2) PS：在一些特殊情况下O2会起到反作用，会使能AC的程序RE。。。。。 PS2：NOIp禁止使用O2及其他类似优化，会禁赛，不过NOI允许开。 转载于:https://www.cnblogs.com/Steve-bm/a...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
手动开上O2优化（c++）
O2优化能使程序的编译效率大大提升 从而减少程序的运行时间，达到优化的效果。 原理：该优化选项会牺牲部分编译速度，除了执行-O1所执行的所有优化之外，还会采用几乎所有的目标配置支持的优化算法，用以提高目标代码的运行速度。 -On(n＝0,1,2,3,也可以是其它单词)是gcc为了一般人方便而做的设定，根据n值大小包含预设标准由低到高的一些优化选项，均为-fxxx(xxx为优化项)，但注意，即使是最...
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
NOIP2014D1T2-权值联合
问题描述 无向连通图 G 有 n 个点， n−1 条边。点从 1 到 n 依次编号,编号为 i 的点的权值为Wi，每条边的长度均为 1 。图上两点 (u,v) 的距离定义为 u 点到 v 点的最短距离。对于图 G 上的点对 (u,v) ，若它们的距离为 2 ，则它们之间会产生 Wv×WuWv×WuW_v \times W_u的联合权值。 请问图 G 上所有可产生联合权值的有序点对中，联合权值最...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
一些C++在算法的使用技巧
一些C++在算法的使用技巧 1. .#pragma GCC optimize(2) #pragma GCC optimize(2) //或者（O1、O3类似） #pragma GCC optimize(“O2”) C++手动开O2优化，O2优化能使程序的编译效率大大提升。 从而减少程序的运行时间，达到优化的效果。 PS: O0:不做任何优化，这是默认的编译选项。 O1:提供基础级别的优化 。 O2:提供更加高级的代码优化,会占用更长的编译时间 。 O3:提供最高级的代码优化。 参考链接：传送门1 2. #
关于O2优化
一、Ox优化 Ox(x取123)主要是对代码大小的优化，我们基本不用做更多的关心。 通常各种优化都会打乱程序的结构，让调试工作变得无从着手。 并且会打乱执行顺序，依赖内存操作顺序的程序需要做相关处理才能确保程序的正确性。 二、具体优化内容 -O0： 不做任何优化，这是默认的编译选项。 -O和-O1： 对程序做部分编译优化，对于大函数，优化编译占用稍微多的时间和相当大的内存。 使用本项优化，编译器会...
洛谷 O2优化源码
吸氧大法 #pragma GCC optimize(3) #pragma GCC optimize("Ofast") #pragma GCC optimize("inline") #pragma GCC optimize("-fgcse") #pragma GCC optimize("-fgcse-lm") #pragma GCC optimize("-fipa-sra") #pragma GCC...
(转载)关于O2优化
心得 似乎是NOIP可以用，NOI不能用的一个东西 天天听说-O2优化，吸口氧就过了，原来是这么个东西…… 思路来源 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41289920/article/details/82344586 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41289920/article/details/82344586 优化说明 -Ox(x取123)主...
头文件加速
#pragma GCC diagnostic error "-std=c++11"#pragma GCC target("avx")#pragma GCC optimize(3)#pragma GCC optimize("Ofast")#pragma GCC optimize("inline")#pragma GCC optimize("-fgcse")#pragma GCC optimize(".
洛谷 P2827蚯蚓 队列优化
题目：https://www.luogu.org/problem/show?pid=2827简单讲一下 就是有一群数 每次找到最大的一个按一定比例切成两段 还要模拟，并且按一个规则输出一些东西 怎么办呢 使用队列优化 读入，从大到小排好序塞进一个队列 每次切开的分到另外两个队列里 三个队列都是单调递减的 （手动比划一下就知道了其实是博主懒得证明） 所
CSP-J/S认证 2023游记
初一，SH，第一次线下参赛。愿大家都在落幕的CSP中取得好成绩，加油啦~
如何开启O2优化
O2环境会使你的程序跑的特别快,然而大多数正式考试都不能开O2 然而平时做有些题强制开O2,会出现在本机运行正确,但是交上去RE的情况,这时你就要开O2了. 例如在本机运行时会有下标为-但可以运行,而O2你就会RE 那么如何开呢 类似这样 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #pragma GCC opt...
NOIP2017赛前经验总结
一：准备开考前还有半个小时左右的自由时间，在这段时间里可以先把库文件，读入优化，对拍打了，节省时间。二：审题1.考试开始时可以先把第一题做了，第二三题一定都要读，先把暴力打了（就算知道正解到时候对拍也要用），再看是否想得到正解，如果一道题半个小时都想不到正解就跳过，不要浪费时间。 2.对于每道题，一定要看清楚它的空间与时间 。看空间是怕爆空间，本来是正解就0分了，同时看是否需要用滚动数组等优化。看
CSP官方最新C++编辑器下载以及CSP提醒
这个编辑器有些特殊，如果你写中文的注释，一般你换行之后就无法看到了，解决这个问题很简单，先在工具-编辑器选项-显示中找到 ID 27071 ... 点掉那个√，即可解决这个问题。CSP从去年开始，对于评测代码都开启了O2优化，使得所有STL的运行速度都有了显著提升，并提供了一款红色的C++编辑器即 Embarcadero Dev-c++。5.如果写了深搜但是肯定过不了或者需要剪枝但是不会剪枝可以卡时（每次进入深搜都cnt++，如果Cnt超过一定的数值就退出，具体按照考场题目时限决定）。
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