1030 Discovering Gold(水DP)

kaggle——信用卡欺诈检测项目实战 笔记第一步:了解题目,确定任务第二步:场景分析第三步:数据预处理看是否有缺失值查看样本类别分布数据不均衡解决办法数据值标准化/归一化第四步:特征工程1)查看特征分布情况,把不同类别下特征分布相差不大的特征删除掉2)特征缩放第五步:模型训练处理不平衡样本交叉验证求取最好的模型参数第六步:模型评估使用下采样数据训练与测试使用下采样数据训练与测试(不同的阈值对结果的影响)使用下采样数据训练,原始数据进行测试原始数据进行K折交叉验证使用原始数据进行训练和测试查看ROC曲线逻辑回归阈值选择过采样总结 第一步:了解题目 阅读详情

You are in a cave, a long cave! The cave can be represented by a 1 x N grid. Each cell of the cave can contain any amount of gold.

Initially you are in position 1. Now each turn you throw a perfect 6 sided dice. If you get X in the dice after throwing, you add X to your position and collect all the gold from the new position. If your new position is outside the cave, then you keep throwing again until you get a suitable result. When you reach the Nth position you stop your journey. Now you are given the information about the cave, you have to find out the expected number of gold you can collect using the given procedure.

Input
Input starts with an integer T (≤ 100), denoting the number of test cases.

Each case contains a blank line and an integer N (1 ≤ N ≤ 100) denoting the dimension of the cave. The next line contains N space separated integers. The ith integer of this line denotes the amount of gold you will get if you come to the ith cell. You may safely assume that all the given integers will be non-negative and no integer will be greater than 1000.

Output
For each case, print the case number and the expected number of gold you will collect. Errors less than 10-6 will be ignored.

Sample Input
Output for Sample Input
3

1
101

2
10 3

3
3 6 9
Case 1: 101.0000000000
Case 2: 13.000
Case 3: 15
一行格子,每个格子上有一定数目的钱,你一开始站在位置1上,每次扔骰子,扔了几点走几步,但是扔出超过格子的点数是不算的,问这个过程中拿到的钱数的期望。

水概率dp,直接dfs记忆化搜索,因为走到这个格子,这个格子的期望是确定的,也就是当前(now)格子的期望和(next)期望关系如下
dp[now] = (a[next] + dp[next])/lea;
其中lea是能扔出的点数(因为点数过大有时候是作废的,因此每次概率不同),记忆化搜去吧。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cmath>
#include<set>
#include<map>
#include<vector>
#include<stack>
#include<utility>
#include<sstream>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 1005;
int n,t;
int a[105];
double dp[105];
double dfs(int x)
{
    if(dp[x] >= 0)return dp[x];
    int lea = min(6,n - x);
    double ans = 0;
    for(int i = 1;i <= lea;i++)
    {
        ans = ans + (a[x + i] + dfs(x + i))/lea;
    }
    return dp[x] = ans;
}
int main()
{
    #ifdef LOCAL
    freopen("C:\\Users\\巍巍\\Desktop\\in.txt","r",stdin);
    //freopen("C:\\Users\\巍巍\\Desktop\\out.txt","w",stdout);
    #endif // LOCAL
    int kase = 1;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        for(int i = 0;i <= n;i++)dp[i] = -1;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
            scanf("%d",a + i);
        printf("Case %d: %lf\n",kase++,a[1] + dfs(1));
    }
    return 0;
}
【YOLOv11工业级实战】15. YOLOv11海洋监测实战:珊瑚礁健康评估(水下图像增强|机器人搭载) 摘要:本文针对珊瑚礁健康评估的海洋监测需求,基于YOLOv11提出解决方案,聚焦水下色偏、悬浮物干扰、珊瑚形态复杂三大难题。引用全球珊瑚礁监测网络(GCRMN)标准,采用CoralNet数据集,通过Jaffe-McGlamery物理模型引导增强与悬浮物去除算法,在浑浊水域(能见度<5m)实现87.3%的健康珊瑚识别率,藻类误判率低至7.2%。介绍了以BlueROV2水下机器人和Jetson AGX Orin为核心的部署方案,结合水下SLAM定位技术,实现珊瑚健康的实时评估与三维覆盖率计算。 阅读详情

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