论傻逼的自我修养之2014集训队作业

本文精选了2014年多项编程竞赛的题解,包括容斥原理、二维前缀和、DP算法、并查集、曼哈顿距离、概率DP、Floyd算法、线段树、费用流模型、DFS遍历等技术的应用,覆盖了CF、USACO、GCJWF等多个竞赛平台的经典题目。

由于2015的cc太鬼畜了所以我还是来做2014的吧

现在膜了17

[CF 263 E] 容斥+二维前缀和搞搞.

[CF 301 E] 考虑最大数增量,可以转移,所以dp搞搞.

[CF 325 D] 将问题转化为从左到右,并查集搞搞就行了.

[CF 274 C] 考虑消失的那个点,只可能是三角形的外形和矩形的中心,暴力找出来然后判是否合法.

[USACO Cow Neighborhoods] 原来做过...曼哈顿搞搞然后单调一下.

[CF 260 E] 暴力枚举排列,然后$O(1)$搞搞判定就行了.

[CF 249 C] 概率dp搞搞..

[CF 243 C] 离散坐标后暴力FloodFill

[CF 266 D] floyd后,对于每条边的两个点维护两个集合,然后俩集合的最优点就是俩集合直径的中点.

[USACO toys] 根据总费用是流量的下凸函数,三分玩具数量贪心判定即可.

[CF 266 E] 很傻逼的线段树..

[CF 280 D] 很神奇的线段树..通过费用流模型研究出来的...orz

[GCJ WF 2014 D] 如果dfs能遍历所有点那么合法.这结论不会证明啊,好神啊...orz

[USACO Gangs of Istanbull] 得到结论后模拟贪心一下就行了.

[CF 331 C3] 首先得到贪心,然后数位dp一下.

[CF 268D] dp最小表示搞搞.

[CF 286D] 将线段拆成不相交的后,根据$ans = \sum_{i=1}^{m} r_i - \sum_{t_i - q < l_i} l_i - \sum_{l_i \le t_i - q \le r_i} (t_i - q) - \sum_{r_i < t_i - q} r_i$然后根据$q$单增来随便维护一下就行辣.

 

由于有些题比较变态,先跳过

现在有3道跪了

[GCJ WF 2011 B] 看不懂题...

[CF 243 E] 丧病PQ树...

[CF 338 D] 不明白为啥行号只取lcm而不取lcm的倍数...

 

转载于:https://www.cnblogs.com/iwtwiioi/p/4987313.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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