HDU 4068 模拟

SPMI、PMBus、AVSBus:三大电源管理总线对比与选型指南 在现代电子系统中,电源管理是确保高性能与低功耗平衡的核心技术。其原理在于通过数字通信协议,实现电源管理单元(PMIC)与用电芯片间的精准“对话”,从而动态调整供电。这项技术的核心价值在于提升系统能效、增强可靠性并简化设计。其应用场景广泛,从智能手机、服务器到汽车电子无处不在。具体实现上,衍生出了三大主流协议:为移动嵌入式高度集成的SPMI总线、专注于工业标准监控的PMBus总线,以及追求极致实时能效的AVSBus总线。理解SPMI在复杂时序控制与PMBus在标准化配置方面的异同,是进行电源架构选型与调试的关 阅读详情
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    有点麻烦。。。
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#include <iostream>
#include <functional>
#include <algorithm>
#include <complex>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <utility>
#include <bitset>
#include <cctype>
#include <cstdio>
#include <limits>
#include <memory>
#include <string>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <queue>
#include <stack>
#include <list>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;

#define LOWBIT(x) ( (x) & ( (x) ^ ( (x) - 1 ) ) )
#define CLR(x, k) memset((x), (k), sizeof(x))
#define CPY(t, s) memcpy((t), (s), sizeof(s))
#define SC(t, s) static_cast<t>(s)
#define LEN(s) static_cast<int>( strlen((s)) )
#define SZ(s) static_cast<int>( (s).size() )

typedef double LF;
//typedef long long LL;		//GNU C++
//typedef unsigned long long ULL;
typedef __int64 LL;		//Visual C++ 2010
typedef unsigned __int64 ULL;

typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<LL, LL> PLL;
typedef pair<double, double> PDD;

typedef map<int, int>::iterator MI;
typedef vector<int>::iterator VI;
typedef list<int>::iterator LI;
typedef set<int>::iterator SI;

template <typename T>
T sqa(const T &x)
{
	return x * x;
}
template <typename T>
T gcd(T a, T b)
{
	if (!a || !b)
	{
		return max(a, b);
	}
	T t;
	while (t = a % b)
	{
		a = b;
		b = t;
	}
	return b;
}
template <typename T>
T ext_gcd(T a, T b, T &x, T &y)
{
	if (!b)
	{
		x = 1;
		y = 0;
		return a;
	}
	T d = ext_gcd(b, a % b, x, y);
	T t = x;					
	x = y;
	y = t - a / b * y;
	return d;
}
template <typename T>
T invmod(T a, T p)
{
	LL inv, y;
	ext_gcd(a, p, inv, y);
	inv < 0 ? inv += p : 0; 
	return inv;
}

const int INF_INT = 0x3f3f3f3f;
const LL INF_LL = 0x7fffffffffffffffLL;		//15f
const double oo = 10e9;
const double eps = 10e-9;
const double PI = acos(-1.0);

const int MAXN = 8;

int test, n, cap, arr[MAXN];
vector<string>V[MAXN];
string name[MAXN];

int fac(int x)
{
	int res = 1;
	for (int i = 1; i <= x; ++i)
	{
		res *= i;
	}
	return res;
}
bool can(int *arr, int *tmp, int n)
{
	int i = 0, j = 0;
	while (i < n && j < n)
	{
		vector<string>::iterator it = V[ tmp[j] ].begin();
		while (it != V[ tmp[j] ].end())
		{
			if (*it == name[ arr[i] ])
			{
				++i;
				break ;
			}
			++it;
		}
		if (it == V[ tmp[j] ].end())
		{
			++j;
		}
	}
	return i != n;
}
void reset(int *tmp, int n)
{
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		tmp[i] = i;
	}
	return ;
}
bool judge(int *arr, int n)
{
	int tmp[MAXN];
	reset(tmp, n);
	bool sign = true;
	if (!can(arr, tmp, n))
	{
		sign = false;
	}
	for (int j = 1; j < cap && sign; ++j)
	{
		next_permutation(tmp, tmp + n);
		if (!can(arr, tmp, n))
		{
			sign = false;
		}
	}
	if (sign)
	{
		return true;
	}
	for (int i = 1; i < cap; ++i)
	{
		next_permutation(arr, arr + n);
		reset(tmp, n);
		if (!can(arr, tmp, n))
		{
			continue ;
		}
		int j;
		for (j = 1; j < cap; ++j)
		{
			next_permutation(tmp, tmp + n);
			if (!can(arr, tmp, n))
			{
				break ;
			}
		}
		if (j == cap)
		{
			return true;
		}
	}
	return false;
}
void ace()
{
	int cas = 1;
	int m;
	string ss;
	bool sign;
	for (cin >> test; test--; ++cas)
	{
		cin >> n;
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			cin >> name[i];
		}
		cap = fac(n);
		sort(name, name + n);
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			arr[i] = i;
		}
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			V[i].clear();
			cin >> m;
			while (m--)
			{
				cin >> ss;
				V[i].push_back(ss);
			}
		}
		sign = judge(arr, n);
		cout << "Case " << cas << ": " << (sign ? "Yes" : "No") << endl;
		if (sign)
		{
			cout << name[ arr[0] ];
			for (int i = 1; i < n; ++i)
			{
				cout << " " << name[ arr[i] ];
			}
			cout << endl;
		}
	}
	return ;
}
int main()
{
	ace();
	return 0;
}

PyTorch深度学习实战(47)——使用PyTorch构建Transformer模型 相较于传统模型,如循环神经网络 (RNN),Transformer 的优势在于能够理解输入和输出序列中元素之间的关系,在大语言模型 (如 ChatGPT 和 DeepSeek) 的发展中起到了关键作用,为了从零开始构建 Transformer,首先探讨自注意力机制,包括查询 (query)、键 (key) 和值 (value) 向量,以及缩放点积注意力 (SDPA)。将层归一化和残差连接集成到多头注意力层中,并与前馈层结合,构建编码器层,堆叠编码器层构建编码器,还将实现 Transformer 中的解码器。 阅读详情

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