【模板】主席树初体验

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

本来是昨天写的板子。然而一直拖到现在才想起来发……
一直都想认真写下一些什么文字,留给以后的自己,但是想想我现在有多少资历可写呢……

“CLJ说过,要成为人类黄金时代大潮里的一朵浪花,为人类智慧添砖加瓦。我是望尘莫及的了,而只要…成为什么呢?成为花样年华夜空中的一束烟火,为青春岁月锦上添花。这也就足够了吧。”——Alone_wolf

还是,愿我能不负青春一场吧。Hello World.

#include<cstdio>
#include<map>
#define N 220000
using namespace std;
int n,m,mx;
map<int,int>M;
map<int,int>::iterator r;
int E[N];
struct node{
    int tar,ls,rs;
}table[N*20];
int a[N],root[N],tot=0;
void insert(int l,int r,int pre,int &now,int x){
    now=++tot;
    table[now]=table[pre];
    table[now].tar++;
    if(l==r)return;
    int mid=(l+r)>>1;
    if(x<=mid)insert(l,mid,table[pre].ls,table[now].ls,x);
    else insert(mid+1,r,table[pre].rs,table[now].rs,x);
}
int query(int l,int r,int st,int ed,int k){
    if(l==r)return l;
    int mid=table[table[ed].ls].tar-table[table[st].ls].tar;
    if(k<=mid)return query(l,(l+r)/2,table[st].ls,table[ed].ls,k);
    else return query((l+r)/2+1,r,table[st].rs,table[ed].rs,k-mid);
}
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&a[i]);
        M.insert(make_pair(a[i],0));
    }
    r=M.begin();
    for(mx=0;r!=M.end();mx++,r++){
        r->second=mx;
        E[mx]=r->first;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        a[i]=M.find(a[i])->second;
        insert(0,mx,root[i-1],root[i],a[i]);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int L,R,K;
        scanf("%d%d%d",&L,&R,&K);
        printf("%d\n",E[query(0,mx,root[L-1],root[R],K)]);
    }
}
人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

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