CF#317Div.2,ProblemB,水题

用Python玩转农业大数据:从Landsat遥感影像到作物产量预测实战教程 本文详细介绍了如何利用Python处理Landsat遥感影像数据,并结合土壤信息构建作物产量预测模型。从环境搭建、数据预处理到模型训练与可视化,提供了一套完整的农业大数据分析实战方案,帮助读者掌握遥感影像处理和机器学习在精准农业中的应用。 阅读详情

By L_FW, contest: Codeforces Round #317 [AimFund Thanks-Round] (Div. 2), problem: (B) Order Book, Accepted

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=100010;

struct stock{
    char d;
    int p,q;
}ss;

bool Bcmp(stock s1,stock s2){
    return s1.p>s2.p;
}

bool Scmp(stock s1,stock s2){
    return s1.p<s2.p;
}
int N,S;
bool flag;
int A[MAXN],B[MAXN];
vector<stock> BV;
vector<stock> SV;

int main(){
    BV.clear();
    SV.clear();
    scanf("%d%d",&N,&S);
    while(N--){
        cin>>ss.d>>ss.p>>ss.q;
        if(ss.d=='B'){
            flag=true;
            for(int i=0;i<BV.size();i++){
                if(BV[i].p==ss.p){
                    BV[i].q+=ss.q;
                    flag=false;
                    break;
                }
            }
            if(flag){
                BV.push_back(ss);
            }
        }
        else if(ss.d=='S'){
            flag=true;
            for(int i=0;i<SV.size();i++){
                if(SV[i].p==ss.p){
                    SV[i].q+=ss.q;
                    flag=false;
                    break;
                }
            }
            if(flag){
                SV.push_back(ss);
            }
        }
    }
    sort(SV.begin(),SV.end(),Scmp);
    sort(BV.begin(),BV.end(),Bcmp);
    if(SV.size()<S){
        for(int i=SV.size()-1;i>=0;i--)
            printf("S %d %d\n",SV[i].p,SV[i].q);
    }
    else{
        for(int i=S-1;i>=0;i--)
            printf("S %d %d\n",SV[i].p,SV[i].q);
    }
    if(BV.size()<S){
        for(int i=0;i<BV.size();i++)
            printf("B %d %d\n",BV[i].p,BV[i].q);
    }
    else{
        for(int i=0;i<S;i++)
            printf("B %d %d\n",BV[i].p,BV[i].q);
    }
    return 0;
}


大模型实战—通义千问大模型微调 这个参数仅针对 llama 类型的模型结构,默认勾选的是 q_proj 和 v_proj,具体的名词不容易理解,我就不多说了,可以简单的认为是对模型的理解能力进行优化,一般这两个就够了。当这个值较高时,适应新任务的能力会增强,但是对基础模型的影响会比较大,有过拟合的风险,尤其是在数据量有限的情况下。为了方便测试,我在云环境也创建了一个镜像,相关的环境都配置好了,可以直接使用几个国内开源的大语言模型,比如清华智谱的ChatGLM3-6B、零一万物的Yi-34B,还有最近阿里云开源的Qwen1.5-32B。 阅读详情

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StoolMonster
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