p1985_CowMarathon

Cow Marathon
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Case Time Limit: 1000MS

Description

After hearing about the epidemic of obesity in the USA, Farmer John wants his cows to get more exercise, so he has committed to create a bovine marathon for his cows to run. The marathon route will include a pair of farms and a path comprised of a sequence of roads between them. Since FJ wants the cows to get as much exercise as possible he wants to find the two farms on his map that are the farthest apart from each other (distance being measured in terms of total length of road on the path between the two farms). Help him determine the distances between this farthest pair of farms.

Input

* Lines 1.....: Same input format as "Navigation Nightmare".

Output

* Line 1: An integer giving the distance between the farthest pair of farms.

Sample Input

7 6
1 6 13 E
6 3 9 E
3 5 7 S
4 1 3 N
2 4 20 W
4 7 2 S

Sample Output

52

Hint

The longest marathon runs from farm 2 via roads 4, 1, 6 and 3 to farm 5 and is of length 20+3+13+9+7=52.

Source


题目大意: 在一颗树上找到两个点的距离的最大值。 就是经典的树形dp,不过调试了多久呢,将近两天,是一个小错误,看了很久就是没发现,重新写了一下以前的代码才突然想到的。。。 这样的效率不好!一鼓作气!
**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造业环境中构建稳定、高效且具备抗干扰能力的机器学习集成计算流程。文中结合Python代码实现,详细阐述了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略及鲁棒性优化等关键环节,强调在实际工业场景中应对数据噪声、缺失与分布偏移等问题的技术手段。研究通过构建模块化、可扩展的计算框架,提升了制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平,增强了模型在复杂动态环境下的泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI应用开发者。; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化;②构建具备鲁棒性的工业级机器学习系统,提升模型在真实制造环境中的稳定性与可靠性;③为工业大数据分析提供可复用的集成计算框架设计思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步实现各模块功能,重点关注数据预处理与模型鲁棒性设计部分,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入理解集成计算流程的设计逻辑与工程落地挑战。
本文旨在系统阐述基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型构建方法,并以猫狗识别任务为具体案例展开分析。该任务所采用的数据集为计算机视觉领域广泛使用的基准数据,其中包含分别标注为犬类与猫类的图像子集,各子集内均有大量样本可供模型训练与验证。 在模型开发前,需对图像数据进行标准化处理。所有输入图像需统一调整为固定尺寸,以适应网络输入要求。同时通过引入随机旋转变换、水平翻转及裁剪等数据增强技术,提升模型对图像变化的适应能力。对于类别标签,需进行数字化编码,例如将犬类映射为数值0,猫类映射为数值1。 CNN架构由多个功能层级构成:卷积层负责提取局部特征,池化层实现特征降维,全连接层完成最终分类决策。实践中可采用经大规模图像数据集预训练的成熟网络架构(如VGG或ResNet系列),通过迁移学习策略在目标数据集上进行参数微调,从而显著提升模型性能并减少训练时间。 模型训练阶段需合理配置多项超参数,包括学习速率、批量样本数及优化算法选择等。分类任务通常采用交叉熵作为损失函数,并配合动态学习率调整机制。训练过程中需持续监控验证集上的性能表现,适时启用早停策略以避免模型过拟合。 完成训练后,需在独立测试集上全面评估模型性能,考察准确率、精确度等关键指标。为进一步提升分类效果,可尝试模型集成技术,如多模型预测结果加权平均或堆叠泛化方法。最终可将优化后的模型部署至实际应用环境,例如开发具备图像上传与自动识别功能的在线服务系统。 通过完整实现该图像分类项目,能够系统掌握深度学习技术在计算机视觉任务中的应用流程,包括数据预处理、网络架构设计、模型训练优化及部署实践等关键环节,从而提升解决实际工程问题的能力。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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