acm暑假集训已经过半...

从图论和状压DP的学习,到算法应用实践,作者分享了个人的学习经历和竞赛心得,包括遇到的问题、解决策略及对未来的规划。

从7.17号到现在过去了半个多月了,集训过了一半了,回想起来,学了两星期的图论和这星期的状压dp..还是学了不少东西的,基本都是学长布置任务,自己学两天然后弄个小练习赛...也不知道学长故意的还是咋的,每次比赛除了模版很难做出其他题了,八嘎,不爽o(︶︿︶)o ,不过想想也对,算法学两天哪有那么好学,两天可能连入门都不算,所以练习赛主要靠得还是记忆吧...(其实也理解了大半,但是一遇到变形就有点短路,还需透彻了解●﹏●),像当时的线段树,敲了半天敲出来,不是这有问题就是那有问题..有时候可能找个bug能找一上午...不堪的回忆,不过找了那么久,代码也记得差不多了●▽●,还有n种最短路求法,最搞的就是二分匹配了,当时搞不懂最大顶点覆盖,最小路径覆盖,最大独立集什么的..遇到题挨个试...\("▔□▔)/无所谓啦,反正总有对的,哈哈。七夕那天没有回去陪女朋友而是参加了第一场虐心的排位赛 囧rz,真让人绝望,还清楚记得F题错了15次发火,我上去写的就是这个题,一看这题写过一个类似的就开始猛敲代码,敲完拿到我的第一个wa 冏rz,wa之路就此开始,中间放弃了这题,写七夕那个题,就是求所有因子的和那个水题,结果....ce了两次,TL了两次哭,原因是我用了cin..自从用上了这个简洁的cin我就一直爱不释手,然后在线段树等大量数据输入的题中,cin无情的伤害了我,换成scanf果断ac,然后写坑爹的A题,一看又是写过类似的,分分钟写好代码,上交,wa.....泥煤的,给个点坐标(x,y)你不按套路出牌啊,这题的x是纵坐标,y横坐标,就这地方害我找了半天(心态有点乱了...洗了半天才写了一道水题),ac了A题又拐回来看F,各种错,各种改,比赛结束也没想到哪错,最后发现这题是单向边 囧rz=З,好吧,我认栽了,不好好读题就是这种后果哭,再说说其他题,不是我不想思考,也不是我没思路,但是那15次wa总让我觉得哪里不对劲...结果最后比赛止步于两题再见,没有爱了.......还得多练啊

再看看这段的状态,刚开始十几天还是蛮有干劲的,虽然天挺热,机房空调也有点蔫,不过还是能看得进去,晚上回去也能学个两三小时,但是前几天真的是感觉有点累了..当时看的网络流,大把大把时间看着网上的讲解,代码,ppt发呆...有点看傻的感觉(>﹏<),还有这两天学的状压dp,心有点静不下来,啊 啊 啊 啊 啊 啊 啊 啊 啊,这都什么玩意啊,这种状态真的很不好,影响情绪,影响活力,每到这时候我也知道要静下心来,但是这点还真的有点难做到,不过我一直在努力,大把大把的榜样等着我去超越,越来越多的知识等着我去学习,还是蛮有干劲的,现在目标就是尽量入门每个接触到的算法,有了第一次才会有相关的思路,码了这多字了,还是睡觉吧,明天又有新的知识等着我去学了,Fighting!!睡觉

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算(High Performance Computing,简称HPC)范畴内,处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估,并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究,特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务,诸如Stencils计算方法等,分析了在ARM处理器上的移植编译过程,并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外,文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景,以及面向下一代ARM服务器级SoC(System on Chip,简称SoC)的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set Computer,简称RISC)架构的微处理器,由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用,其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集,在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节,重点考察了处理器的浮点运算能力,因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示,ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS,相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此,其内存访问带宽高达105 GB/s,超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明,在数据密集型应用场景下,ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...
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