HSI(数学期望)

题目描述

Takahashi is now competing in a programming contest, but he received TLE in a problem where the answer is YES or NO.
When he checked the detailed status of the submission, there were N test cases in the problem, and the code received TLE in M of those cases.
Then, he rewrote the code to correctly solve each of those M cases with 1⁄2 probability in 1900 milliseconds, and correctly solve each of the other N−M cases without fail in 100 milliseconds.
Now, he goes through the following process:
Submit the code.
Wait until the code finishes execution on all the cases.
If the code fails to correctly solve some of the M cases, submit it again.
Repeat until the code correctly solve all the cases in one submission.
Let the expected value of the total execution time of the code be X milliseconds. Print X (as an integer).

Constraints
All input values are integers.
1≤N≤100
1≤M≤min(N,5)

 

输入

Input is given from Standard Input in the following format:
N M

 

输出

Print X, the expected value of the total execution time of the code, as an integer. It can be proved that, under the constraints in this problem, X is an integer not exceeding 109.

 

样例输入

1 1

 

样例输出

3800

 

提示

In this input, there is only one case. Takahashi will repeatedly submit the code that correctly solves this case with 1⁄2 probability in 1900 milliseconds.
The code will succeed in one attempt with 1⁄2 probability, in two attempts with 1⁄4 probability, and in three attempts with 1⁄8 probability, and so on.
Thus, the answer is 1900×1⁄2+(2×1900)×1⁄4+(3×1900)×1⁄8+…=3800.

题解:数学期望题,一开始真的没弄懂,都快做疯了。我的理解是先算出每道题都做对的期望,然后再进行10000次左右的模拟。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n,m;
    double x,y,z=1.0,sum=0,s,ti;
    cin>>n>>m;
    s=pow(0.5,m);//算出所有TLE题目做对的概率
    x=ti=(1900*m)+(n-m)*100;
    sum=ti*s;//第一次提交的时间
    for(int i=1;i<10000;i++)
    {
        z*=(1-s);//做不对的概率
        x+=ti;//时间增加
        sum+=x*s*z;//此时用的时间乘以做不对的概率再乘以做对的概率
    }
    cout<<sum<<endl;
}

下面的是题解给出的AC代码,有看懂的同学能不教教我。。——。。——


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;

int main()
{
    ll n,m;
    cin>>n>>m;
    cout<<(1ll<<m)<<endl;
    cout<<(1ll<<m)*(m*1900+(n-m)*100)<<endl;
    return 0;
}

 

#include "main.h" #include "usart.h" #include "gpio.h" /* Private includes ----------------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN Includes */ #include <stdio.h> /* USER CODE END Includes */ /* Private typedef -----------------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN PTD */ uint8_t aRxBuffer1[5]; uint8_t cmd; volatile uint16_t datescope; volatile uint16_t datescope1; volatile uint16_t datescope2; volatile uint16_t datescope3; volatile uint16_t datescope4; volatile uint16_t datescope5; uint16_t shape; extern volatile double chicun; extern volatile double juli; extern volatile int juxing_xiangsu; extern uint8_t USE_UART; extern uint8_t UART1_RECEIVE[6]; extern uint8_t UART2_RECEIVE[6]; /* USER CODE END PTD */ /* Private define ------------------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN PD */ /* USER CODE END PD */ /* Private macro -------------------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN PM */ /* USER CODE END PM */ /* Private variables ---------------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN PV */ /* USER CODE END PV */ /* Private function prototypes -----------------------------------------------*/ void SystemClock_Config(void); /* USER CODE BEGIN PFP */ /* USER CODE END PFP */ /* Private user code ---------------------------------------------------------*/ /* USER CODE BEGIN 0 */ /* USER CODE END 0 */ /** * @brief The application entry point. * @retval int */ int main(void) { /* USER CODE BEGIN 1 */ /* USER CODE END 1 */ /* MCU Configuration--------------------------------------------------------*/ /* Reset of all peripherals, Initializes the Flash interface and the Systick. */ HAL_Init(); /* USER CODE BEGIN Init */ /* USER CODE END Init */ /* Configure the system clock */ SystemClock_Config(); /* USER CODE BEGIN SysInit */ /* USER CODE END SysInit */ /* Initialize all configured peripherals */ MX_GPIO_Init(); MX_USART1_UART_Init(); MX_USART2_UART_Init(); /* USER CODE BEGIN 2 */ HAL_UART_Receive_IT(&huart1,(uint8_t *)UART1_RECEIVE,1); HAL_UART_Receive_IT(&huart2,(uint8_t *)UART2_RECEIVE,1); /* USER CODE END 2 */ /* Infinite loop */ /* USER CODE BEGIN WHILE */ while (1) { datescope =juxing_xiangsu;//»񵃍 datescope1=chicun;//������� datescope2=11+1;//������� datescope3=11+1;//������� datescope4=11+1;//������� //shape= "1";//������� USE_UART = 2; printf("x0.val=%d\xff\xff\xff",datescope); //����D printf("x1.val=%d\xff\xff\xff",datescope1); //�߳���ֱ�� printf("x2.val=%d\xff\xff\xff",datescope2); // ����Is // printf("x3.val=%d\xff\xff\xff",datescope3);//����p printf("x4.val=%d\xff\xff\xff",datescope4); //��󹦺� printf("t6.txt=��%d��\xff\xff\xff",shape); HAL_Delay(50); /* USER CODE END WHILE */ /* USER CODE BEGIN 3 */ } /* USER CODE END 3 */ } /** * @brief System Clock Configuration * @retval None */ void SystemClock_Config(void) { RCC_OscInitTypeDef RCC_OscInitStruct = {0}; RCC_ClkInitTypeDef RCC_ClkInitStruct = {0}; /** Configure the main internal regulator output voltage */ __HAL_RCC_PWR_CLK_ENABLE(); __HAL_PWR_VOLTAGESCALING_CONFIG(PWR_REGULATOR_VOLTAGE_SCALE1); /** Initializes the RCC Oscillators according to the specified parameters * in the RCC_OscInitTypeDef structure. */ RCC_OscInitStruct.OscillatorType = RCC_OSCILLATORTYPE_HSI; RCC_OscInitStruct.HSIState = RCC_HSI_ON; RCC_OscInitStruct.HSICalibrationValue = RCC_HSICALIBRATION_DEFAULT; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLState = RCC_PLL_ON; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLSource = RCC_PLLSOURCE_HSI; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLM = 8; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLN = 168; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLP = RCC_PLLP_DIV2; RCC_OscInitStruct.PLL.PLLQ = 4; if (HAL_RCC_OscConfig(&RCC_OscInitStruct) != HAL_OK) { Error_Handler(); } /** Initializes the CPU, AHB and APB buses clocks */ RCC_ClkInitStruct.ClockType = RCC_CLOCKTYPE_HCLK|RCC_CLOCKTYPE_SYSCLK |RCC_CLOCKTYPE_PCLK1|RCC_CLOCKTYPE_PCLK2; RCC_ClkInitStruct.SYSCLKSource = RCC_SYSCLKSOURCE_PLLCLK; RCC_ClkInitStruct.AHBCLKDivider = RCC_SYSCLK_DIV1; RCC_ClkInitStruct.APB1CLKDivider = RCC_HCLK_DIV4; RCC_ClkInitStruct.APB2CLKDivider = RCC_HCLK_DIV2; if (HAL_RCC_ClockConfig(&RCC_ClkInitStruct, FLASH_LATENCY_5) != HAL_OK) { Error_Handler(); } } /* USER CODE BEGIN 4 */ /* USER CODE END 4 */ /** * @brief This function is executed in case of error occurrence. * @retval None */ void Error_Handler(void) { /* USER CODE BEGIN Error_Handler_Debug */ /* User can add his own implementation to report the HAL error return state */ __disable_irq(); while (1) { } /* USER CODE END Error_Handler_Debug */ } #ifdef USE_FULL_ASSERT 解释这串代码的功能
08-01
【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果,并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
1. 用户与权限管理模块 角色管理: 学生:查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员:分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员:维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作: 登录认证:对接学校统一身份认证(模拟实现,用学号 / 工号作为账号),支持密码重置 信息管理:学生完善个人信息(院系、专业、联系电话),管理员维护所有用户信息 权限控制:不同角色仅可见对应功能(如学生无法修改床位分配信息) 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理: 楼栋信息:名称(如 "1 号宿舍楼")、层数、性别限制(男 / 女 / 混合)、管理员(宿管) 房间信息:房间号(如 "101")、户型(4 人间 / 6 人间)、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息:记录房间内设施(如空调、热水器、桌椅)的配置与完好状态 床位管理: 床位编号:为每个床位设置唯一编号(如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床) 状态标记:标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中",支持批量查询空闲床位 历史记录:保存床位的分配变更记录(如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因) 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配: 新生分配:管理员导入新生名单后,宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配:针对转专业、复学学生,宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示:学生登录后可查看自己的宿舍信息(楼栋、房间号、床位号、室友列表) 调整管理: 调宿申请:学生提交调宿原因(如室友矛盾、身体原因),选择意向宿舍(需有空位) 审批流程:宿管审核申请,通过后执行床位调换,更新双方住宿信息 换宿记录:保存调宿历史(申请人、原床位、新床位、审批人、时间) 4. 报修与安全管理模块 报修管理: 报修提交:学生选择宿舍、设施类型(如 "
03-29
<think>嗯,用户的问题是关于HSI的IT相关内容。首先,我需要明确HSI在这里指的是什么。HSI可能有多个含义,比如Hue Saturation Intensity(颜色模型)、Hang Seng Index(恒生指数),或者Hyperspectral Imaging(高光谱成像)。根据用户的问题中提到“IT相关”,应该排除金融相关的恒生指数,更可能指高光谱成像或者颜色模型。但颜色模型通常属于图像处理,而高光谱成像在IT中的应用更广泛,比如遥感、医学影像分析等。所以先假设用户指的是高光谱成像的IT应用。 接下来,我需要调用网络搜索工具,查找与HSI(高光谱成像)相关的IT内容。可能的搜索方向包括高光谱成像的数据处理技术、存储解决方案、分析算法、机器学习应用、云计算集成等。需要确保涵盖技术细节和应用案例。 在搜索结果中,可能会找到高光谱数据的特点,比如高维度、大数据量,处理时需要降维和压缩技术,如主成分分析(PCA)或深度学习模型。存储方面可能涉及分布式存储系统,如Hadoop或云存储解决方案。分析算法可能包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。此外,高光谱成像在农业、环境监测、医学诊断中的具体应用也是重要内容。 需要整合这些信息,分点列出方法或步骤,每个部分换行。避免使用第一人称和步骤词汇,保持客观。同时,确保引用内容分散在回答中,而不是集中在末尾。例如,在讨论数据预处理时提到PCA,并给出数学公式格式。如果有代码示例,如使用Python进行数据加载,要正确使用代码块格式。 最后,生成相关问题部分,需要基于原始回答内容,可能的问题包括高光谱数据降维方法、开源处理库推荐、存储优化方案、在医疗中的具体应用案例等。确保问题相关且具体,符合用户可能的后续疑问。 检查是否符合所有格式要求:数学公式正确使用$和$$,代码块有语言注明,相关问题部分正确标题和编号,无多余空格或换行。确保回答详细且实用,帮助用户理解HSI在IT中的关键技术和应用。</think>针对HSI(高光谱成像,Hyperspectral Imaging)的IT相关内容,结合技术实现和应用场景,整理以下关键信息: --- ### **1. 高光谱数据预处理技术** 高光谱数据通常包含数百个连续波段,需进行降噪、辐射校正和几何校正。常用算法包括最小噪声分离(MNF)和主成分分析(PCA)。 数学公式示例: PCA通过协方差矩阵$C = \frac{1}{n-1}X^TX$提取主要特征,其中$X$为数据矩阵,$n$为样本数。 ```python from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=10) reduced_data = pca.fit_transform(hsi_data) ``` --- ### **2. 高光谱数据存储与压缩** 因单幅图像可达GB级,需采用分布式存储(如HDFS)或云存储(AWS S3)。压缩技术包括有损压缩(JPEG 2000)和无损压缩(预测编码)。 波段间相关性可通过3D小波变换实现: $$f(x,y,\lambda) = \sum_{k} c_k \psi_k(x,y,\lambda)$$ --- ### **3. 机器学习与深度学习应用** - **分类**:使用支持向量机(SVM)或3D-CNN进行地物分类,输入维度为$H \times W \times B$(高度、宽度、波段数)。 - **目标检测**:结合光谱特征与空间特征,改进YOLO或Mask R-CNN框架。 ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv3D(32, kernel_size=(3,3,5), activation='relu', input_shape=(256,256,200,1)) ]) ``` --- ### **4. 云计算与边缘计算集成** - AWS/Azure提供高光谱分析服务,支持弹性计算资源分配。 - 边缘设备(如无人机)搭载轻量化模型(MobileNet-HSI),实现实时处理。 --- ### **5. 行业应用案例** - **农业**:监测作物病害(基于NDVI指数$NDVI = \frac{NIR - Red}{NIR + Red}$)。 - **环境监测**:识别石油泄漏或污染区域。 - **医学**:皮肤癌早期诊断(基于特定波段反射率差异)。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值