POJ 3169(差分约束 + spfa模板)

MiniMax H3本地部署与ComfyUI集成实战:从环境配置到提示词优化 文本到视频生成是AI内容创作领域的关键技术,它基于扩散模型等深度学习原理,将自然语言描述转化为连贯的动态视觉序列。这项技术的核心价值在于大幅降低了视频制作的门槛,为短视频创作、概念可视化、教育内容生成等场景提供了高效工具。在实际工程实践中,成功部署和运行此类模型,如近期备受关注的MiniMax H3,需要精准处理环境配置、显存优化和提示词工程等环节。其中,解决“CUDA error: no kernel image is available”等版本兼容性问题,以及针对“8G显存”等有限资源进行参数调优,是确 阅读详情

题意:n头牛。按照编号排成一排,ml个第一种条件(u, v, w)表示编号为u的牛跟编号为v的牛的距离<=w,md个第二种条件(u, v, w)表示编号为u的牛跟编号为v的牛的距离>=w,如果这n头无法排成队伍,则输出-1,如果牛1和牛n的距离无限远,则输出-2,否则则输出牛1和牛n之间的最大距离。

思路:差分约束,差分约束实际上就是求解多个不等式,比如
a - b <= 2
b - c <= 5
a - d <= 1
这种,利用最短路的性质建边,即b->a连一条长度为2的边,c->b连5的边,d->a连1的边,如果要求a - b>=4这种大于等于的,可以两边同时乘上-1使不等式变成b - a <= -4这种形式,达到目的。注意题目有个隐含条件就是牛i+1和牛i的距离要>=0.用spfa跑一发就可以了,注意出现负环的时候方程无解。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>

using namespace std;

const int maxm = 100000 + 7;
const int maxn = 1000 + 7;
const int INF = 100000007;
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> Pii;

/****************spfa模板******************/
struct node {
    int v, w, next;
} edge[maxm];

int n, k, head[maxn], dis[maxn], sum[maxn];
int sta[maxn];
bool vis[maxn];

void init() {
    k = 1;
    memset(head, -1, sizeof(head));
}

void addedge(int u, int v, int w) {
    edge[k].v = v;
    edge[k].w = w;
    edge[k].next = head[u];
    head[u] = k++;
}

bool spfa() {
    for (int i = 1; i <= n; ++i) dis[i] = INF;
    dis[1] = 0;
    int top = 0;
    sta[++top] = 1;
    vis[1] = true;
    while (top) {
        int u = sta[top--];
        vis[u] = false;
        for (int p = head[u]; p != -1; p = edge[p].next) {
            int v = edge[p].v;
            if (dis[v] > dis[u] + edge[p].w) {
                dis[v] = dis[u] + edge[p].w;
                if (!vis[v]) {
                    vis[v] = true;
                    sta[++top] = v;
                    if (++sum[v] > n) return true;
                }
            }
        }
    }
    return false;
}
/**********************************/

int ml, md;

int main() {
    while(scanf("%d%d%d", &n, &ml, &md) != EOF) {
        init();
        int u, v, w;
        for (int i = 0; i < ml; ++i) {
            scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
            addedge(u, v, w);
        }
        for (int i = 0; i < md; ++i) {
            scanf("%d%d%d", &u, &v, &w);
            addedge(v, u, -w);
        }
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            addedge(i + 1, i, 0);
        }
        if (spfa()) printf("-1\n");
        else if (dis[n] == INF) printf("-2\n");
        else printf("%d\n", dis[n]);
    }
    return 0;
}
《第二十二篇》Cross-Attention:注意力机制详解-代码实现和公式详解《二》 本文详细介绍了Cross-Attention的原理、公式和实现。Cross-Attention用于Transformer解码器和Encoder-Decoder结构,通过查询向量(Q)与键、值向量(K、V)的交互实现序列对齐。核心公式为softmax(QK^T/√d_k)V,其中Q来自Decoder,K、V来自Encoder。文章还给出了多头注意力机制公式和PyTorch实现代码,包括投影计算、注意力分数计算和输出处理。代码示例展示了如何构建一个完整的Cross-Attention模块,并演示了其在解码器查询 阅读详情

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