cf176B. Pipeline

NLP技术在社交媒体分析中的实战应用与优化 自然语言处理(NLP)作为人工智能的核心技术之一,通过词向量表示、注意力机制等算法实现文本语义理解。其核心价值在于将非结构化文本转化为可计算的特征表示,在情感分析、话题识别等场景展现强大能力。社交媒体分析作为典型应用领域,面临文本碎片化、实时性要求高等挑战。通过预训练模型(如BERT、RoBERTa)的领域适配和轻量化部署,结合情感极性判断、LDA话题建模等技术,可显著提升UGC内容挖掘效率。实践中,Twitter-RoBERTa等专用模型配合TF-IDF特征工程,能使舆情监测准确率达到90%以上,同时基于 阅读详情
//题目连接:<a target=_blank href="http://codeforces.com/contest/287/problem/B">点击打开链接</a>

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
inline long long sum(long long a,long long k){
    return k*(k+1)/2-(k-a)*(k-a+1)/2-a+1;
}
int f(long long n,long long k){
    long long i,tot=1+(k-1)*k/2;
    if(n>tot) return -1;
    int toright=0;
    long long l=0,r=k,mid=(l+r)/2;//the numbers,have to take into account that l+1=r;uncontinue
    while(l<=r){
        long long tmp=sum(mid,k);
        if(tmp==n)break;
        else if(tmp<n){
            if(sum(mid+1,k)>=n){//对于mid个排水口,有2,3,...,mid+1的min,也有k,k-1,k-2,...,k-mid+1的max,而我的sum表示的是max,
                                //sum(mid)和sum(mid+1)之间不是连续的,所以加上if判断,修正
                toright=1;
                break;
            }
            l=mid+1;
            mid=(l+r)/2;
        }
        else{
            if(sum(mid-1,k)<n) break;
            r=mid-1;
            mid=(l+r)/2;
        }
    }
    return mid+toright;
}

int main(){
    long long n,k;
    scanf("%I64d%I64d",&n,&k);
    cout<<f(n,k)<<endl;
    return 0;
}


别再只会重启了!用Keil MDK的Fault Reports和Call Stack,5分钟定位STM32 HardFault元凶 本文详细介绍了如何利用Keil MDK的Fault Reports和Call Stack功能快速定位STM32的HardFault问题。通过分析HardFault_Handler的触发原因、生成诊断报告、逆向追踪源码以及内存窗口分析,开发者可以高效解决嵌入式开发中的常见故障,提升调试效率。 阅读详情

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