D. Yet Another Sorting Problem

视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2025-08】:DINOv3【DINOv2+Gram损失=DINO损失+(iBOT损失+Gram损失)+KoLeo正则化损失】 自监督学习有望消除手动数据标注的必要性,从而使模型能够轻松处理大规模数据集以及更复杂的架构。由于无需针对特定任务或领域进行定制,这种训练方式能够利用单一算法从各种来源获取视觉表征,这些来源包括自然图像和航空图像等。本技术报告介绍了 DINOv3,它通过简单而有效的策略,为实现这一目标迈出了重要一步。首先,我们通过精心设计数据准备流程并进行优化,从而提升数据集与模型规模的扩展能力;其次,我们提出了一种名为“Gram 锚定”的新方法,该方法有效解决了在长时间训练过程中特征图质量会下降这一长期存在的难题。 阅读详情

D. Yet Another Sorting Problem

Problem - D - Codeforces

题意

给你一个数组,每次你可以选择一个三元组 ( i , j , k ) (i,j,k) (i,j,k)然后将 a i , a j , a k a_i,a_j,a_k ai​,aj​,ak​ 循环移动依次,问你是否可以通过若干次操作将该数组变成非递减的。

思路

  • 思维

​ 首先假设三个位置是 1 , 2 , 3 1,2,3 1,2,3,可以发现你将第一个数放到某个地方之后 后续的移动就已经固定了(因为要形成要给三元环),因此可能的结果只有 2 , 3 , 1 2,3,1 2,3,1和 3 , 1 , 2 3,1,2 3,1,2两种。

​ 如何判断是否合法?最简单的方式就是模拟一遍,从左向右一个一个复原,但是你发现 搞成 2 , 3 , 1 2,3,1 2,3,1更优,还是 3 , 1 , 2 3,1,2 3,1,2更优是不确定的。因此再观察一下性质,发现这两种方式都只会让逆序对 + 2 / − 2 +2/-2 +2/−2也就是你操作一次对总逆序对的奇偶性不产生改变,所以启迪我们直接从逆序对入手,直接判断是否可行。

​ 然后我们刚才的考虑情况是默认三个数均不同的,发现如果三个数里存在一样的,逆序对就可能产生奇数变化,这样的话一定有解了。

​ 因此特判是否有相同的,然后统计一下逆序对,判断奇偶性即可。

Code

#include <bits/stdc++.h>
#define x first
#define y second
#define debug(x) cout<<#x<<":"<<x<<endl;
using namespace std;
typedef long double ld;
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<double, double> PDD;
typedef unsigned long long ULL;
const int N = 5e5 + 10, M = 2 * N, INF = 0x3f3f3f3f, mod = 1e9 + 7;
const double eps = 1e-8, pi = acos(-1), inf = 1e20;
int dx[] = {-1, 0, 1, 0}, dy[] = {0, 1, 0, -1};
int h[N], e[M], ne[M], w[M], idx;
void add(int a, int b, int v = 0) {
	e[idx] = b, w[idx] = v, ne[idx] = h[a], h[a] = idx ++;
}
int n, m, k;
int a[N];
bool st[N];
int tr[N];
void add(int x) {
	for (; x <= n; x += x & -x) tr[x] ++;
}
int sum(int x) {
	int res = 0;
	for (; x; x -= x & -x) res += tr[x];
	return res;
}
int main() {
	ios::sync_with_stdio(false), cin.tie(0);
	int T;
	cin >> T;
	while (T -- ) {
		cin >> n;
		for (int i = 1; i <= n; i ++) st[i] = false, tr[i] = 0;
		bool ok = false;
		for (int i = 1; i <= n; i ++) {
			cin >> a[i];
			if (st[a[i]]) ok = true;
			st[a[i]] = true;
		}

		if (ok) {
			cout << "YES\n";
			continue ;
		}
		LL s = 0;
		for (int i = n; i; i --) {
			s += sum(a[i]);
			add(a[i]);
		}

		if (s & 1) cout << "NO\n";
		else cout << "YES\n";
	}
	return 0;
}
【农业生产系统模型】基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟实践技术 APSIM模型有Classic和Next Generation两个系列模型,能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程,被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。R语言是一门应用场景广泛、简单易学的程序语言,APSIM模型开发了许多R语言辅助包,在APSIM模型的气候、土壤、管理措施等数据准备,自动化模拟,参数优化和结果分析上都发挥着重要的作用。案例一:APSIM模型输入参数和土壤文件的制备。 阅读详情

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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% 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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【算法拾光】链表 哈希表|K个一组翻转链表 + 两数之和

K个一组翻转链表需分段反转,借助哑节点与前驱指针维护连接,避免断链;两数之和利用哈希表实现O(1)查找,空间换时间,高效定位目标组合。前者考察链表指针操作,后者聚焦映射关系构建,均为面试高频题。

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枉玊
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