Editor (HDU - 4699,对顶栈模拟数据结构)

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一.题目链接:

HDU-4699

二.题目大意:

模拟实现以下操作:

I x:在光标后插入数 x,并将光标移到 x 后面.

D:删除光标的前一个数.

L:将光标左移.

R:将光标右移.

Q x:求 1 ~ x 中前缀和的最大值.

三.分析:

与对顶堆类似,这里用对顶栈实现.

即准备两个栈,光标前面的为 s1,光标后面的为 s2.

同时开两个数组,一个存前缀和,一个存前缀和的最大值.

详见代码.

四.代码实现:

#include <set>
#include <map>
#include <ctime>
#include <queue>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <bitset>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <sstream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define eps 1e-8
#define lc k * 2
#define rc k * 2 + 1
#define pi acos(-1.0)
#define ll long long int
using namespace std;

const int M = (int)1e6;
const ll mod = (ll)1e9 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;

int sum[M + 5];
int sum_Max[M + 5];
stack <int> s1, s2;

void init()
{
    while(!s1.empty())  s1.pop();
    while(!s2.empty())  s2.pop();
    sum[0] = 0;
    sum_Max[0] = -inf;
}

int main()
{
    char ch;
    int q, x, pos;
    while(~scanf("%d", &q))
    {
        init();
        pos = 0;
        while((q--) > 0)
        {
            getchar();
            ch = getchar();
            if(ch == 'I')
            {
                scanf("%d", &x);
                s1.push(x);
                pos++;
                sum[pos] = sum[pos - 1] + x;
                sum_Max[pos] = max(sum_Max[pos - 1], sum[pos]);
            }
            else if(ch == 'D' && !s1.empty())
            {
                s1.pop();
                pos--;
            }
            else if(ch == 'L' && !s1.empty())
            {
                s2.push(s1.top());
                s1.pop();
                pos--;
            }
            else if(ch == 'R' && !s2.empty())
            {
                s1.push(s2.top());
                s2.pop();
                pos++;
                sum[pos] = sum[pos - 1] + s1.top();
                sum_Max[pos] = max(sum_Max[pos - 1], sum[pos]);
            }
            else if(ch == 'Q')
            {
                scanf("%d", &x);
                printf("%d\n", sum_Max[x]);
            }
        }
    }
    return 0;
}

 

triton-inference-server-ge-backend 新版本特性 v2.3.0 支持对全局、session、graph 的options进行添加,从而进一步调优模型,相关案例请参考 性能调优方法论。 支持采用分档模式将符合条件模型转化为静态图,提高吞吐性能。 补充如何采用分档模式+锁核+调整精度,进一步提高性能。 在AscendHub下载镜像时需确认好版本,若使用旧版本镜像,需要手工下载源码编译生成新的backend后才能支持新特性。 版本特性 v2.2.0 支持从onnx文件读取模型输入输出信息, config中若无指定input,output,将会自动从文件中读取; 调整动态图在多实例下使用多Session方式,提高并发吞吐(显存占用会增高); 支持动态batch场景小batch动态合并特性,配合多Session,提高吞吐; 补充调优方法论以及cnclip模型的最佳实践; 支持多模型特性,可支持同时拉起多个模型,提高显存利用率; 支持非0轴动态shape场景; 支持TensorFlow的pb文件。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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