7.23训练总结

最新推荐文章于 2025-09-16 00:52:00 发布
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#acm

在最近的编程考试中，遇到了构造题的挑战，尤其是3*3部分的解决策略需要进一步练习。对于树形DP问题，我意识到应该从叶子节点向上积累贡献，这是解决此类问题的关键。另外，E题的失误在于忽略了特殊情形，导致多次运行错误，以后需对这类情况更加警惕。

考场错误：
构造题好久没想出来，就差个3*3的部分，还是要继续练练啊
I题目的树形dp，应该注意这个是由叶子节点向上贡献的， 应该考虑去使用树形dp
还有就是E题，忘记考虑特殊的情况，RE了好几发，应该多加注意

andyc_03
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GEE训练教程：使用CHIRPS和FAO数据绘制巴拉伊巴州的降水量分布图
此星光明博客
08-02 76
本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）中的CHIRPS降水数据和FAO行政区划数据，绘制2023年巴西巴拉伊巴州年度降水量分布图。通过加载CHIRPS日降水数据并进行年度汇总，结合FAO的州级和市级行政区划数据，实现了降水总量的空间可视化。文章详细说明了数据过滤、年度降水量计算、可视化参数设置等关键步骤，并提供了完整代码。最终成果以彩色分布图形式呈现，清晰展示了该地区2023年的降水空间分布特征，为气候研究和区域规划提供了数据支持。
基于深度强化学习训练一个会走迷宫的ai
2301_80338712的博客
04-30 1346
基于深度Q网络的一个可以走迷宫的智能体
训练日记7.23
SDAU_LGX的博客
07-23 284
一、训练赛 B - Codeforces 1216 A. Prefixes(AC) 题意： 给一个字符串（只包含字符 ‘a’, ‘b’），要求a 和 b 相邻，问最少改变多少次，病输出改变后的字符串 思路实现： 看完题就能出思路，直接暴力模拟，没啥好说的 C - CodeForces 1216 B.Shooting(AC) 题意： 给定n个罐子，第i个罐子a[i]需要射击 (a[i]*x+1) 次，问击倒n个罐子最少需要射击多少次，并输出序号 思路实现： 很容易想到简单贪心，先射击a[i]值大的数，用结构
7.23 天梯赛训练7
lllllan
07-24 282
总结 字符串string还要学更深一些，掌握一些操作做题会快很多。 STLSTLSTL，虽然知道要用一些队列、栈来帮助做题，但还是不够巧妙。看完题解真的还能收获很多。 持续偷懒，今天情绪有些低落，补题搁到了半夜才写，并且还没补完。想出去走走放松一下啊，老是刷题感觉太闷太自闭了，希望大家都能够合理地劳逸结合。 L1题目选讲 L1-049 天梯赛座位分配 传送门 训练的时候直接没做出来好吧，补题的时候也折腾了半天，对于这些需要找规律的，我真的是弱爆了。 #include<iostream> #i
学习打卡7.21-7.23
weixin_46382984的博客
08-01 1717
预测模型 灰色预测模型 灰色系统 白色系统：系统的信息是完全明确的。 黑色系统：系统的内部信息是完全未知的 灰色系统：系统的部分信息已知，部分信息未知。 GM（1,1）模型 概述 GM(1,1)是使用原始的离散非负数据列，通过一次累加生成削弱随机性的 较有规律的新的离散数据列，然后通过建立微分方程模型，得到在离散点处的 解经过累减生成的原始数据的近似估计值，从而预测原始数据的后续发展。 原理 基本形式 其中的 b表示灰作用量 -a表示发展系数 提出 矩阵形式 首先，我们定义 然后方程就可以表示为
周报（7.23--7.30）
Zhang_ing的博客
07-26 165
上周我完成了地震反演的学习，并将学到的三种算法总结成了博客，但是仍残留了些问题，因此我开始学习bp神经网络与cnn神经网络。
周报(7.17--7.23)
Zhang_ing的博客
07-21 121
本周工作 完成了反演培训，仔细研究了代码，并且把自己的理解做成了博客 正在做java实现CNN部分内容，已经将已完成部分做成了博客 出现问题 反演培训的三个算法中，主要了解了这些算法的网络结构设计、核心操作还有代码部分，但对于训练过程还是很模糊，因此想要做Java实现CNN，以帮助自己对该过程有更加深刻的了解。 在Java实现CNN过程中，出现了同样的问题，通过抄写代码和查资料，我已经搞清楚了大部分内容，但对于以下核心部分还是很模糊，如：forward 预测、backPropagation 设置惩罚信
小目标检测综述(7.16-7.23)
weixin_45350432的博客
07-24 1656
尽管深度学习在通用目标检测领域取得了很大进展，但是在小目标方面，由于其尺寸较小，外观和几何信息比较少，并且缺乏大规模的小目标数据集，所以小目标检测依然存在困难和挑战。本文首先介绍了几种常见的小目标检测，多尺度表示(multiscale representation)，上下文信息(contextual information)，超分辨率(super-resolution)和区域建议(region-proposal)。
Qwen3-32B训练技术揭秘：32.8B参数模型的预训练与微调策略
gitblog_00148的博客
09-16 1126
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2018暑假ACM训练积累
animalcoder
07-21 1988
7.19 牛客网多校第一场 A题，OEIS找规律 J题，莫队 B题经验题！：N个点度数均为2的无向图的数目，递推，组合数学 7.20 重新记忆线段树的板子，A了牛客网22的ABC跟Wannafly的水题 BZOJ4869，区间查加法和，区间更ai=c^ai%p，扩展欧拉定理+线段树 牛客网22E，扩展欧拉+线段树（未解决） 牛客网22C，bitset优化类背包思想，第一次用bit...
浅析4G客户感知监控能力研究7.23.zip
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Script Expert V7.23脚本编程软件发布
### 知识点总结 Script Expert V7.23是一个针对脚本编程的专业工具，它在2009年发布，经历了多年的发展。从文件列表我们可以看出，该软件可能包含了丰富的功能和模块，如安全模块（Shield.dll）、性能优化（Speeder...
口算出题器V1.13.7.23：999以内四则运算一键生成
综合以上信息，可以总结出以下知识点： 1. 软件名称及功能：介绍了一款名为“口算出题器V1.13.7.23”的软件，其主要功能是生成999以内各种四则运算的口算题目。 2. 运算类型：软件能够生成包括加法、减法、乘法、...
2aurora2_SCNU-Compilation-Principle-Experiment_37128_1765300891593.zip
12-10
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编译原理课程核心实验项目集锦_涵盖词法分析器设计与实现递归下降语法分析程序构建算符优先分析算法实践及语法树可视化与错误处理机制_旨在通过CC编程语言深入实践编译技术基础帮助计.zip
12-10
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基于改进灰狼算法的并网交流微电网经济优化调度研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-10
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【自动化控制】基于PLC的全自动洗衣机控制系统
12-10
内容概要：本文设计了一种基于PLC的全自动洗衣机控制系统内容概要：本文设计了一种，采用三菱FX基于PLC的全自动洗衣机控制系统，采用3U-32MT型PLC作为三菱FX3U核心控制器，替代传统继-32MT电器控制方式，提升了型PLC作为系统的稳定性与自动化核心控制器，替代水平。系统具备传统继电器控制方式高/低水，实现洗衣机工作位选择、柔和过程的自动化控制/标准洗衣模式切换。系统具备高、暂停加衣、低水位选择、手动脱水及和柔和、标准两种蜂鸣提示等功能洗衣模式，支持，通过GX Works2软件编写梯形图程序，实现进洗衣过程中暂停添加水、洗涤、排水衣物，并增加了手动脱水功能和、脱水等工序蜂鸣器提示的自动循环控制功能，提升了使用的，并引入MCGS组便捷性与灵活性态软件实现人机交互界面监控。控制系统通过GX。硬件设计包括 Works2软件进行主电路、PLC接梯形图编程线与关键元，完成了启动、进水器件选型，软件、正反转洗涤部分完成I/O分配、排水、脱、逻辑流程规划水等工序的逻辑及各功能模块梯设计，并实现了大形图编程。循环与小循环的嵌; 适合人群：自动化套控制流程。此外、电气工程及相关，还利用MCGS组态软件构建专业本科学生，具备PL了人机交互C基础知识和梯界面，实现对洗衣机形图编程能力的运行状态的监控与操作。整体设计涵盖了初级工程技术人员。硬件选型、; 使用场景及目标：I/O分配、电路接线、程序逻辑设计及组①掌握PLC在态监控等多个方面家电自动化控制中的应用方法；②学习，体现了PLC在工业自动化控制中的高效全自动洗衣机控制系统的性与可靠性。;软硬件设计流程 适合人群：电气；③实践工程、自动化及相关MCGS组态软件与PLC的专业的本科生、初级通信与联调工程技术人员以及从事；④完成PLC控制系统开发毕业设计或工业的学习者；具备控制类项目开发参考一定PLC基础知识。; 阅读和梯形图建议：建议结合三菱编程能力的人员GX Works2仿真更为适宜。; 使用场景及目标：①应用于环境与MCGS组态平台进行程序高校毕业设计或调试与运行验证课程项目，帮助学生掌握PLC控制系统的设计，重点关注I/O分配逻辑、梯形图与实现方法；②为工业自动化领域互锁机制及循环控制结构的设计中类似家电控制系统的开发提供参考方案；③思路，深入理解PL通过实际案例理解C在实际工程项目PLC在电机中的应用全过程。控制、时间循环、互锁保护、手动干预等方面的应用逻辑。; 阅读建议：建议结合三菱GX Works2编程软件和MCGS组态软件同步实践，重点理解梯形图程序中各环节的时序逻辑与互锁机制，关注I/O分配与硬件接线的对应关系，并尝试在仿真环境中调试程序以加深对全自动洗衣机控制流程的理解。
编译原理课程第四次实验项目之目标代码生成模块实现与优化研究_基于LLVM中间表示IR的MIPS汇编指令生成器与寄存器分配算法模拟器_用于深入理解编译器后端工作流程_掌握从抽象语法树.zip
12-10
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基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）
12-10
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rediscluster 7.23
07-24
Redis Cluster 7.23 是一个假设的版本号，因为截至2024年，Redis 官方尚未发布 7.x 系列的版本。当前稳定版本为 Redis 7.0 系列，因此 7.23 并不存在于官方发布记录中。以下信息基于 Redis Cluster 的现有版本（如 7.0 及其补丁版本）的功能、改进和已知问题进行推测和总结。 ### Redis Cluster 版本特性与改进（基于现有版本） 1. **哈希槽机制** Redis Cluster 采用哈希槽（hash slot）的方式分配数据，总共有 16384 个槽位。每个 key 通过 CRC16 算法计算出一个 16 位的哈希值，再对 16384 取模，确定其所属的槽位，从而决定该 key 应该存储在哪个节点上。这种方式相比哈希求余更均匀，减少了节点增减时数据迁移的范围[^1]。 2. **集群创建命令** Redis 5 及以上版本支持使用 `redis-cli --cluster create` 命令创建集群，简化了集群部署流程。例如： ```bash redis-cli -a 1234 --cluster create 47.101.158.4:6379 47.101.158.4:6380 47.101.158.4:6381 47.101.158.4:6382 47.101.158.4:6383 47.101.158.4:6384 --cluster-replicas 1 ``` 该命令会自动分配槽位并建立主从复制关系，其中 `--cluster-replicas 1` 表示每个主节点有一个从节点[^2]。 3. **集群管理命令** Redis Cluster 提供了丰富的管理命令，用于维护和监控集群状态。例如： - `CLUSTER NODES`：查看集群中所有节点的信息。 - `CLUSTER INFO`：获取集群的整体状态信息。 - `CLUSTER KEYSLOT <key>`：计算某个 key 所属的槽位。 - `CLUSTER SLOTS`：查看所有槽位的分配情况。 - `CLUSTER ADDSLOTS` 和 `CLUSTER DELSLOTS`：手动分配或移除槽位。 - `CLUSTER FAILOVER`：手动触发故障转移[^4]。 4. **故障转移机制** Redis Cluster 支持自动故障转移。当主节点不可用时，集群会从其从节点中选举一个新的主节点继续提供服务。选举过程依赖于 `cluster-node-timeout` 和 `cluster-slave-validity-factor` 两个参数，只有在从节点与主节点断开连接的时间未超过 `cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor` 的情况下，该从节点才有资格晋升为主节点[^5]。 5. **性能与稳定性改进** 在 Redis 7.0 中引入了多项性能优化，包括： - 改进了集群心跳机制，减少网络开销。 - 增强了集群拓扑同步的效率，提升了节点加入和退出的速度。 - 优化了数据迁移过程，降低了迁移对性能的影响。 6. **安全性增强** Redis 7.0 引入了更强的身份验证机制和访问控制功能，支持 ACL（Access Control List），允许对用户进行精细化权限管理，增强了集群的安全性。 7. **已知问题与限制** - Redis Cluster 不支持多 key 操作（如 `MGET`、`MSET`）跨节点执行，除非这些 key 位于同一个哈希槽中。 - 集群模式下无法使用 Redis 的某些高级功能，如 Lua 脚本跨槽执行。 - 在大规模集群中，节点间的心跳通信可能带来一定的网络压力。 ###
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