POJ 3321

相机基础知识讲解:CMOS和CCD 阅读详情

DFS将树转变成树状数组,前向星存图

void dfs(int x){
    l[x]=cnt;
    for(int i=head[x];i!=-1;i=node[i].next)
        cnt++,dfs(node[i].to);
    r[x]=cnt;
    return ;
}

接下去就是树状数组改点求段

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<vector>
#define cl(x,y) memset(x,y,sizeof(x))
#define N 100010
using namespace std;

namespace BIT{
    int maxn,c[N];
    #define lowbit(x) ((x)&(-x))
    void init(int n){maxn=n;}
    inline void add(int a,int x){
        for(int i=a;i<=maxn;i+=lowbit(i))c[i]+=x;
    }
    inline int sum(int a){
        int s=0;
        for(int i=a;i;i-=lowbit(i))s+=c[i];
        return s;
    }
    inline int sum(int l,int r){
        return sum(r)-sum(l-1);
    }
    #undef lowbit
}

int n,m,cnt=1,head[N],l[N],r[N];
bool apple[N];
char c;

struct edge{
    int to,next;
}node[N];

void dfs(int x){
    l[x]=cnt;
    for(int i=head[x];i!=-1;i=node[i].next)
        cnt++,dfs(node[i].to);
    r[x]=cnt;
    return ;
}

inline void test(){
    int x;
    scanf("%d",&x);
    printf("%d\n",BIT::sum(l[x],r[x]));
}

inline void pick(){
    int x;
    scanf("%d",&x);
    if(apple[x])BIT::add(l[x],-1);
    else BIT::add(l[x],1);
    apple[x]=!apple[x];
}

int main(){
    scanf("%d",&n);BIT::init(n);
    cl(head,-1);cl(node,0);cl(apple,1);
    for(int i=1;i<n;i++){
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        node[i].to=y;
        node[i].next=head[x];
        head[x]=i;
    }
    dfs(1);
    scanf("%d",&m);
    for(int i=1;i<=cnt;i++)BIT::add(i,1);
    for(int i=1;i<=m;i++){
        cin>>c;
        if(c=='Q')test();
        else pick();
    }
    return 0;
}
【YoloV8改进策略】上采样改进|EUCB,轻量高效的上采样模块|即插即用 YOLOv8作为当前最先进的实时目标检测与实例分割模型之一,其在速度与精度之间取得了出色的平衡。然而,在资源受限的边缘设备或对实时性要求极高的应用场景中,YOLOv8的计算开销,尤其是在特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)中用于特征融合的上采样操作,仍然是一个瓶颈。YOLOv8的颈部(Neck)结构中广泛使用nn.Upsample进行上采样,该操作虽然简单,但缺乏对特征内容的感知能力,且后续通常需要标准卷积来修复因插值带来的伪影,这增加了不必要的计算负担。 阅读详情

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Vectorxj
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