CF#320 Div.2 总结

PINN——加入物理约束的神经网络 【摘要】 基于物理信息的神经网络(Physics-informed Neural Network, 简称PINN),是一类用于解决有监督学习任务的神经网络,它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律,而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比,PINN在训练过程中施加了物理信息约束,因而能用更少的数据样本学习到更具泛化能力的模型。本文主要解析这种神经网络以... 阅读详情

比赛网址:cf#320 Div.2

晚上11点开始的比赛,持续2个半小时。结束时有两道题题过了预测数据,分时是A题和C题。

比赛开始的时候,理所当然地从A题开始看起。A题比较容易,稍微分析一下就可以看出是一道10进制转2进制的题目,虽然题目比较简单,但是由于敲代码不够熟练,并且还要测试一些数据的原因,当我提交时已经有接近2000人A了此题。

然后我开始看B题,B题题意比较容易理解,而且我觉得也不会有什么坑点,但是做了一会儿后发现我一直在test6上WA掉,于是我选择先做C题。

C题是一道几何题,其实是一道简单分类讨论的题目,看明白题意后只要根据该点的两个坐标的大小关系分类讨论即可,其中当想横坐标大于纵坐标时,还要分奇偶讨论,即该点是在斜率为1的折线上还是在斜率为-1的折线上,然后每次跟新最小值即可求出答案。

C题过了预测数据之后,这时候大约还剩下50分钟左右,我先看了看D题和E题的题面,觉得E题很像是一道DP题,D题表示分析不出来。于是我试着做了一下E题,15分钟后效果不明显,于是我会过来打算把B题过掉。然而可惜的是直到比赛结束,我也没想出来WA在何处。

比赛快要结束的时候,我看了一下自己在900多名,rejudge后自己是700多名,很庆幸自己A题和C题没有被刷掉。

然而估计这场得掉分,发现自己还是个渣渣,继续加油吧,希望一年之后的自己也能成长为一个大牛!Fighting!!!

电路设计仿真软件:Mentor Graphics_(11).MentorGraphics软件操作与技巧 / 定义自定义仿真命令// 加载设计文件// 运行仿真// 主函数return 1;return 0;// 自定义设计检查// 获取设计中的所有模块// 遍历所有模块// 检查模块名称是否符合规范if (!// 检查模块中的所有引脚if (!// 主函数main() {通过本节的学习,您应该已经掌握了如何在 Mentor Graphics 中进行二次开发,包括使用 Tcl、C++ 和 Python 进行基本和高级操作。 阅读详情

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