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原创最新推荐文章于 2026-08-15 17:42:29 发布 480 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

视觉特征-自监督-掩码特征预测【2025-06】：V-JEPA-2【100万小时互联网视频，每样本：4秒×4➜16帧】【Stage1：表征学习⮕Stage2：V-JEPA2-AC（自回归下一帧预测）】图14 展示了在实验室1中，使用杯子进行抓取操作任务的起始和目标框架示例。对于抓取和带物体到达任务，模型仅看到一个目标图像。对于拾取-放置任务，除了最终目标外，我们还向模型展示两个子目标图像。第一个目标图像显示物体被抓取，第二个目标图像显示物体在目标位置附近。模型首先针对第一个子目标优化动作4个时间步，然后自动切换到第二个子目标进行接下来的10个时间步，最后针对第三个目标进行最后4个时间步。阅读详情

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
#define LL long long
#define ULL unsigned long long
int main()
{
    int n,d;
    ULL ans=0;
    LL b[2005];
    scanf("%d%d",&n,&d);
    for(int i=0;i<n;i++)
        scanf("%I64d",&b[i]);
    for(int i=1;i<n;i++)
        if(b[i]<=b[i-1])
        {
            if(b[i]==b[i-1])
            {
                ans+=1;
                b[i]+=d;
            }
            else
            {
                int tmp=(b[i-1]-b[i])/d+1;
                ans+=tmp;
                b[i]+=tmp*d;
            }
        }
    printf("%I64d\n",ans);
    return 0;
}

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