2014 Multi-University Training Contest 1

本文提供了2014年多校联合训练赛第一场的详细解题报告,涵盖了从A到J的问题,包括耦合问题、最小K路径覆盖、概率动态规划等算法题目的解析。
2014 Multi-University Training Contest 1




A. HDU 4861 Couple doubi

B. HDU 4862 Jump

C. HDU 4863

D. HDU 4864 Task

E. HDU 4865 Peter's Hobby
概率DP 
题目大意:有三种天气和四种湿度,给出在每种天气下四种湿度的概率,和天气之间的转移概率,现在给出一个n天的湿度序列,要求给出一个概率最大的天气序列。
思路:很简单的概率DP,转移概率和状态概率都给好了,设dp[i][j]表示第i天是第j种天气的最大概率,然后pre[i][j]来记录序列顺序。
假设第i-1天是第j1种天气,第i天是j2种天气,天气转移概率为p1[j1][j2],第i天的湿度为x,在第j2种天气下x湿度的概率为p2[j2][x],则有:
dp[i][j2]=max(dp[i-1][j1]*p1[j1][j2]*p2[j2][x]),记录最大值是由哪一个j1转移过来的,用pre[i][j2]记录。最后求得最大的dp[n][j],根据pre数组输出路径即可。

F. HDU 4866

G. HDU 4867

H. HDU 4868

I. HDU 4869 Turn the pokers

J. HDU 4870 Rating

K. HDU 4871

(持续更新中)
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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