HDU 4036 物理坑爹题

3U 与 SV630A 伺服实现 CANLINK 通讯 SD410这组参数特别重要,这个32位特别重要,是防止数值乱码的关键。 阅读详情
/*******************************************************************************
   坑爹的地方比较多,首先所有质量都是没用的,因为无摩擦力;其次坐标最好都用double表示;还有那个
土豆是的坐标是相对于第一个peak的坐标,第四貌似有土豆可以不在peak的范围内。。。以后找min/max值
还是用第一个元素做标记比较好。。。
*******************************************************************************/
#include <iostream>
#include <functional>
#include <algorithm>
#include <complex>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <fstream>
#include <iomanip>
#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 __int64 LL;		//VC
typedef unsigned __int64 ULL;

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

typedef vector<int> VI;
typedef vector<char> VC;
typedef vector<double> VF;
typedef vector<string> VS;

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;
};

const int INF_INT = 0x3f3f3f3f;
const LL INF_LL = 0x7fffffffffffffffLL;		//15f
const double oo = 10e9;
const double eps = 10e-7;
const double PI = acos(-1.0);

#define  ONLINE_JUDGE

const int MAXN = 10004;

int test, n, m, w;
struct Peak
{
	LF x, h;
}peak[MAXN];
struct Point
{
	LF x, v;
}pnt[MAXN];

void ace()
{
	int cas = 1;
	LF ans = 0;
	for (cin >> test; test--; ++cas)
	{
		cin >> n >> m >> w;
		LF maxh = peak[0].h;
		for (int i = 0; i < n; ++i)
		{
			cin >> peak[i].x >> peak[i].h;
			maxh = max(maxh, peak[i].h);
		}
		ans = sqrt(2.0 * 20 * (maxh - peak[0].h));
		for (int i = 0; i < m; ++i)
		{
			int tw;
			cin >> pnt[i].x >> pnt[i].v >> tw;
			pnt[i].x += peak[0].x;
			for (int k = 0; k < n - 1; ++k)
			{
				if (peak[k].x < pnt[i].x + eps && pnt[i].x < peak[k + 1].x)
				{
					LF dh = peak[k + 1].h - peak[k].h;
					LF dx = peak[k + 1].x - peak[k].x;
					LF ph = peak[k].h + (pnt[i].x - peak[k].x) / dx * dh;
					LF buf = pnt[i].v * pnt[i].v + 2.0 * 20 * (ph - peak[0].h);
					if (buf + eps > 0)
					{
						ans = max(ans, sqrt(buf));
					}
					break ;
				}
			}
		}
		printf("Case %d: %.2lf\n", cas, ans);
	}
	return ;
}
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("in.txt", "r", stdin);
#endif
	ace();
	return 0;
}
/*******************************************************************************
Test Data...
1
6 2 100
0 0
2 5
3 2
4 1
5 3
8 -2
2 15 100
5 11 100
*******************************************************************************/

详细指南:如何在TI C2000基于C28x的微控制器上部署FreeRTOS_C语言实现 FreeRTOS是一个小型、开源、实时的嵌入式操作系统内核。它为多种微控制器和处理器提供了支持,包括ARM、AVR、MSP430和PIC等。小型和轻量级:适合资源受限的嵌入式系统。实时性:可以满足严格的实时要求。多任务支持:支持多任务并发执行。内存管理:提供了多种内存管理策略。模块化设计:用户可以根据需要选择所需的功能模块。TI C2000系列微控制器是专为实时控制应用设计的。高性能C28x核:提供了高速的浮点运算能力。丰富的外设:包括PWM、ADC、DAC、通信接口等。低功耗。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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