省赛被虐记

今年作为老队员第一次参加比赛,因为玉伟下部队了所以临时找了Final爷昊神替了玉伟的空位,压力瞬间大增,生怕一不小心坑了昊神。
果然,第一天的热身赛就坑了,一道SB宽搜我WA了三发才A,不过因为昊神足够虎所以还是没有被踩。
第二天一早我们吃完早餐就去愉快的参加比赛了~查到座位之后我们还把手机上交了。。。然后就开始愉快的做题了。发下题之后我就看前四道,发现B题是中文题,就果断去看B了,结果果然是SB题,然后就开始敲了,敲的很慢,反正A了之后是20几名,然后昊神就做了一道别的什么题我也不知道,反正随手A了,然后另一位大腿腾腾又A了一道题,然后昊神就让我写E,然后我敲完之后特别开心的就交了然后就MLE了。。。然后就SB。。。改了好几发(大概3发)之后还是MLE,然后就让腾腾敲了一发别的题,然后腾腾又1A了,与此同时我发现我SB了,然后就换写法了,然后写完之后又WA了,检查一遍找到一个SB错之后交了才AC,因为是第一个6题的所以排第一,然后昊神又上机A了一道题,我们又成第一个7题的了,然后昊神又上去敲题,我发现K题是裸的莫队套裸的树套树,就开始跟昊神轮流敲题,然后到4H之后昊神又一血了一道题,然后我就开始开心的霸占机器写代码,写了大概20分钟我也写完了,然后发现本地就蹦了,然后发现尼玛300行的代码怎么调啊。。。然后就开始疯狂的debug,终于比赛结束了。。。打开终榜发现被湖南科技大学的踩了。心里特别难过,自己被踩了不要紧,还连累昊神跟我一起被踩,太对不起昊神了。
对了,开幕式的时候我又找到了代码上的两个BUG,回宾馆改了之后就过了样例。然后在火车上发现UVA上贴了比赛的重现,交上去CE了两发就AC了。。。哎都怪我太坑。
这里写图片描述

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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