三角形

三角形
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Problem Description
给定三条边,请你判断一下能不能组成一个三角形。

Input
输入数据第一行包含一个数M,接下有M行,每行一个实例,包含三个正数A,B,C。其中A,B,C <1000;

Output
对于每个测试实例,如果三条边长A,B,C能组成三角形的话,输出YES,否则NO。

Sample Input
2
1 2 3
2 2 2

Sample Output
NO
YES

问题链接:https://vjudge.net/problem/HDU-2039

问题分析
1)每组数据都作为三角形的三边,注意是正数,不是整数,所以变量类型注意为double。
2)利用三角形边边关系,两边之和大于第三边,作为判断条件。
3)输入一个整数n作为需要解决的例子数,利用while(n–)控制解决多少例子(或者按下面的代码来,一样)。

已AC的代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int m;
	cin>>m;
	double a,b,c;//注意为double
	while(m>0)
	{
		cin>>a>>b>>c;
		if(a<b+c&&c<a+b&&b<a+c)
			cout<<"YES"<<endl;
		else
			cout<<"NO"<<endl;
		m--;
			
	}
} 
在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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