仙人掌&圆方树学习笔记

终于对仙人掌有了一点初步的理解.

仙人掌

仙人掌是什么?
仙人掌是一个无向图.
仙人掌有什么特点?
仙人掌的每条边只属于一个简单环.
下面是一个栗子
1457912-20181203111923980-2072674389.png

有什么用呢?
我们可以先用\(tarjan\)找出环,然后处理.
下面是一道例题,\(BZOJ4316\)
显然,在环内\(dp\),把答案并到根(环中\(dfs\)序最小的点)上,然后在环外\(dp\)就行了.
详细题解在这里


下面是另一道例题,\(BZOJ1023\)
我们用\(f[u]\)表示到\(u\)的最长距离.
还是每次找到环就\(dp\)一番,然后再环外\(dp\).
环内是一个简单的用单调队列优化的区间\(dp\).
具体题解戳这里


圆方树

有的时候,朴素的\(tarjan+dp\)可能无法解决某些问题.
我们需要构造圆方树.
圆方树是什么?
对于仙人掌中所有的环,都新建一个节点,连接环上所有节点.我们称原来的点为圆点,新建的点为方点.
仙人掌上的桥就直接保留即可.
找环就\(tarjan\)即可.
比如上图的仙人掌,构造的圆方树长这样
(其实\(7,8\)号点是方点)
1457912-20181203111940626-2129031462.png

圆方树有一些很优秀的性质

  • 圆方树是一棵树
  • 圆方树中不存在方-方边.
  • 圆方树是联通的(对仙人掌而言)
    于是我们将仙人掌的问题转化为树上问题,可以有许许多多的解法了.

下面是一道简单的例题,\(BZOJ2125\)
详细题解在这里


下面是一道困难的例题,\(CF487E\)
详细题解在这里

转载于:https://www.cnblogs.com/Romeolong/p/10057431.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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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