hdu 5555 状态压缩dp

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

这题目还是比较隐蔽的,不知道如何进行dp。

其实往简单的方面去想也是可以的,当最左边的青蛙确定好位置之后,再考虑他之后的一个青蛙状态。

注意一下,由于bad位置有10个,我们可以运用状态压缩来解决,之后的其他膜肯定覆盖了全部位置,因此其他膜可以随便去挑位置。

<span style="font-size:14px;">//hdu 5555 状态压缩dp
#include<stdio.h>
#include<cstdlib>
#include<istream>
#include<vector>
#include<string.h>
#define mod 105225319
#define maxn 1050
using namespace std;
int l[maxn], r[maxn], ne[maxn][1 << 11], N;
long long int dp[maxn][1 << 11];
vector<int> vec[maxn];

int find(int a, int b)
{
	int i;
	for (i = 0;i<vec[a].size();i++)
	{
		if (vec[a][i] == b)
			return i;
	}
	return -1;
}

int solve(int n)
{
	int i, j, k;
	for (i = 1;i <= N;i++)
	{
		if (vec[i].size()>10)
			return 0;
	}
	for (i = 1;i<N;i++)
	{
		int m = vec[i].size(), mm = vec[i + 1].size();
		for (j = 0;j<mm;j++)
		{
			int f = find(i, vec[i + 1][j]);
			for (int s = 0;s<(1 << m);s++)         //当后面的的位置有前面没有的膜要加上,当后面的膜前面也有,前面的状态s中也有的膜,也要加上,但是如果后面有,前面枚举的状态s中没有的膜就不用加上了。
			{
				if (f == -1 || (s&(1 << f)))
					ne[i][s] |= (1 << j);
			}
		}
	}
	for (i = 1;i <= N;i++)
	{
		for (j = 0;j<vec[i].size();j++)
		{
			for (int s = 0;s<(1 << vec[i].size());s++)
			{
				int x = vec[i][j];
				if ((s&(1 << j)) && r[x] == i)      //如果这个青蛙在一条膜的最后位置,那么他的状态中的这个位置就不能包含这个点,这个点必须为0,不为0的状态无法转移到下一个状态。
				{
					ne[i][s] = -1;
				}
			}
		}
	}
	dp[1][(1 << vec[1].size()) - 1] = 1;
	for (i = 1;i <= N;i++)
		for (int s = 0;s<(1 << vec[i].size());s++)
		{
			for (j = 0;j<vec[i].size();j++)
			{
				if (s&(1 << j))
				{
					int tt = ne[i][s ^ (1 << j)];
					if (tt != -1)
					{
						dp[i + 1][tt] = (dp[i + 1][tt] + dp[i][s]) % mod;
						//printf("dp[%d][%d]=%d\n",i,s,dp[i][s]);
					}
				}
			}
			int tt = ne[i][s];
			if (tt != -1)
			{
				dp[i + 1][tt] = (dp[i + 1][tt] + dp[i][s]) % mod;
				//printf("dp[%d][%d]=%d\n",i,s,dp[i][s]);
			}
		}
	int ans = dp[N + 1][0] % mod;
	for (i = 1;i <= n;i++)
	{
		ans = ((1LL)*i*ans)%mod;
	}
	return ans;
}

int main()
{
	int T, TT = 1;
	//freopen("d:\\in.txt","r",stdin);
	scanf("%d", &T);
	while (TT <= T)
	{
		memset(dp, 0, sizeof(dp));
		memset(ne, 0, sizeof(ne));
		scanf("%d", &N);
		int i, j, k, un = 0;
		for (i = 1;i <= N;i++)
			scanf("%d", &l[i]);
		for (i = 1;i <= N;i++)
			scanf("%d", &r[i]);
		for (i = 1;i <= N;i++)
			vec[i].clear();
		for (i = 1;i <= N;i++)
		{
			if (r[i] - l[i] + 1<N)
			{
				un++;
				for (j = l[i];j <= r[i];j++)
				{
					vec[j].push_back(i);
				}
			}
		}
		printf("Case #%d: %d\n", TT, solve(N - un));
		TT++;
	}
	return 0;
}</span>

高校技术转移办公室人员如何构建技术交易平台的智能推荐机制?.docx 科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。 立即下载

相关推荐

基于mongodb, express, react, node开发的商店应用

1、角色管理,支持买家和卖家 2、 支持创建、编辑、删除拍卖 3、支持投标

hdu_5555_Immortality of Frog(状压DP)

题目连接:hdu_5555_Immortality of Frog 题意: 给你一个NxN的网格,第N行的每一列都有个青蛙,这些青蛙只会往上走,上帝会在每个膜中放一个长生不老的药,一共有N个膜,每个膜覆盖一些区间,如果这个区间恰好为N那么就是好膜,否则是坏膜,每个青蛙最多只能穿过10个坏膜,问全部青蛙吃到药,并全部到顶层的分配方案。 题解: 1.我们首先统计每一列有多少个坏膜,其中一列如果...

weixin_30843605的博客 177

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。

hdu5555(状态压缩dp)

Immortality of FrogTime Limit: 8000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 494    Accepted Submission(s): 178Problem DescriptionN frogs are attempting t...

yypurpose的博客 482

Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型

内容概要:本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源,聚焦于基于Plecs和Simulink平台的高频软开关变换器建模与仿真,涵盖全桥LLC、双向CLLC、DAB、PFC、Vienna整流器、Buck-Boost等多种典型拓扑结构。资源内容不仅包括闭环控制(如变频控制、移相混合控制、双闭环、恒压恒流双竞争控制)的仿真模型,还配套提供详细的参数设计报告、Mathcad计算书、PPT说明文档及参考文献,构建了从理论建模到工程实现的完整技术链条。此外,文档拓展至状态估计(如卡尔曼滤波、EKF、UKF、PF)与智能算法(如BP神经网络、模型预测控制)在电力系统中的融合应用,为先进控制策略的研究与复现提供了坚实支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink/Plecs等仿真工具,从事高频开关电源、新能源变换系统、储能系统或车载电源研发的研究生、高校科研人员及企业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握全桥LLC等谐振变换器的核心工作原理与闭环控制系统设计方法,特别是变频与移相控制策略的实现细节;② 利用提供的仿真模型与Mathcad计算工具,快速完成实际项目中的参数设计、性能验证与优化迭代;③ 结合状态估计算法与神经网络等智能方法,开展电力电子系统状态观测、故障诊断或控制策略创新等前沿科研课题的复现与探索。; 阅读建议:建议严格按照资源目录结构循序渐进地查阅,优先下载并运行核心仿真模型,结合对应的设计报告与计算书深入理解其建模逻辑与参数推导过程,重点关注闭环控制架构、软启动策略及中点电位平衡等关键技术环节,并可进一步将状态估计与智能算法模块融入现有模型,探索其在系统优化中的应用潜力。

【扩展卡尔曼滤波器EKF】基于UWB雷达的SLAM能够在室内环境内映射自然点地标,并改善机器人定位(Matlab代码实现)

内容概要:本文介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点围绕LLC谐振变换器的工作原理、建模方法与仿真设计展开。该模型可用于研究全桥LLC在软开关条件下的动态响应特性、效率优化及参数设计,涵盖谐振频率调节、变频控制策略、电压增益特性等关键技术内容,帮助深入理解LLC拓扑在高频高效电源转换中的应用。; 适合人群:具备电力电子基础知识,从事电源设计、新能源变换系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对LLC谐振变换器工作模态的分析;②辅助完成高性能DC-DC变换器的参数设计与控制策略验证;③支持对软开关技术、谐振网络优化等方面的深入研究; 阅读建议:建议结合其他LLC相关设计资料与仿真工具(如Simulink)进行对比学习,重点关注谐振参数选取与仿真波形分析,以提升对实际工程问题的解决能力。

hdu 5555 Immortality of Frog(状压dp)

题目链接:hdu 5555 Immortality of Frog解题思路因为每只青蛙最多碰到10个bad的membrane,所以可以用一个二进制状态表示到第i只青蛙还有哪些membrane可以选,但是二进制的状态的转移必须预处理,因为每只青蛙对应的bad membrane是不一样的。注意对于第i个位置来说,有membrane以这个位置终止,但是并没有被用掉则是非法的。剩下的good membran

不慌不忙、不急不躁 1825

单相boost功率因数校正 PFC电路仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,系统阐述了LLC谐振变换器的工作原理、建模方法及仿真实现过程。该模型能够有效分析变换器在不同工况下的动态响应特性,包括软开关的实现条件、谐振参数的设计影响、系统效率优化等方面,并支持开环与闭环控制策略的验证。文档深入探讨了LLC拓扑的电压增益特性、零电压开关(ZVS)的实现机制以及磁性元件参数对系统性能的作用,配套提供了完整的仿真资源体系,涵盖参数计算、控制策略设计与性能评估等内容,形成了从理论到实践的完整研究闭环,有助于深入掌握LLC谐振变换器的核心设计要素与工程应用要点。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生,以及从事开关电源、新能源变换器研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对LLC谐振变换器工作机理的理解与验证;②辅助工程师完成实际产品开发中的参数设计与控制策略优化;③支持对软开关技术、高频高效电源变换等前沿方向的研究。; 阅读建议:建议结合Plecs或Simulink等仿真工具动手实践,对照文档中的模型结构与参数设置进行仿真复现,并通过调整谐振腔参数、开关频率等变量观察系统响应变化,以加深对LLC变换器非线性特性和控制难点的理解。

HDU 5555 Immortality of Frog(状压DP)

Immortality of Frog   Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 373    Accepted Submission(s): 131     Problem Description N frogs ...

咸鱼有梦想 407

港股十档tick数据提供逐笔更新行情,包含时间戳、最新价、涨跌幅、成交量与成交额,以及买一至买十、卖一至卖十的价格和挂单量 逐笔成交数据记录每笔交易的时间、成交价、成交量及买卖方向 分钟数据按每分钟聚

港股十档tick数据提供逐笔更新行情,包含时间戳、最新价、涨跌幅、成交量与成交额,以及买一至买十、卖一至卖十的价格和挂单量。逐笔成交数据记录每笔交易的时间、成交价、成交量及买卖方向。分钟数据按每分钟聚合,涵盖开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额。上述数据覆盖十五年历史,以csv表格形式呈现,字段齐全,适合直接用于量化回测或行情分析。 数据源:CMES金融数据库

概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断(Matlab代码实现)

内容概要:本文介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,旨在通过高精度仿真手段深入研究LLC谐振变换器的工作原理、动态特性及其性能优化。该模型完整涵盖了主电路拓扑结构、谐振腔参数设计、软开关实现机制以及闭环控制策略,能够精确模拟变换器在不同负载与输入条件下的电压增益、效率表现及开关器件的零电压开通(ZVS)特性。通过对谐振频率、变比及负载变化的仿真分析,可有效验证设计合理性,优化系统效率,并为实际硬件开发提供可靠的理论依据和技术支持。; 适合人群:具备扎实电力电子技术基础,从事高频开关电源、谐振变换器设计、新能源变换系统研发的工程师及高校科研人员。; 使用场景及目标:①用于LLC谐振变换器的教学演示与原理验证,帮助学生理解软开关技术与谐振行为;②支持研究人员开展新型控制算法(如变频控制、峰值增益优化)的仿真验证;③辅助工程师在产品开发前期进行参数扫掠与性能预估,缩短研发周期; 阅读建议:建议结合具体设计指标(如输入电压范围、输出功率)调整仿真参数,重点关注谐振电流与励磁电流的波形关系、ZVS实现条件及效率随负载的变化趋势,并将仿真结果与理论计算进行对比,以全面提升对LLC变换器设计规律的掌握。

HDU 4753 Fishhead’s Little Game(对抗搜索\DP+状态压缩)

很水的状态压缩+对抗搜索,说白了就是dp,记忆化搜索即可。。。 什么逗比状态,中途差点就睡着了。。。 1 #include<stdio.h> 2 #include<string.h> 3 #include<math.h> 4 5 6 int edge[25][2]; 7 int mp[17]...

dechi5213的博客 170

人力资源大模型技术领域人事面试全流程解析:从准备到入职的完整指南设计

内容概要:本文档系统梳理了求职者在应聘过程中所需掌握的人事面试全流程及相关技巧,涵盖面试前准备、面试流程解析、常见问题应对策略、聊天话术、offer处理及试用期管理等内容。重点提供了自我介绍、离职原因、薪资期望、职业规划等高频问题的回答范例,并强调了仪容仪表、沟通礼仪、非语言行为等细节对面试成败的影响。同时,文档还详述了Boss直聘平台的高效使用方法、背景调查应对方式以及入职材料准备事项,帮助求职者全面提升求职成功率。; 适合人群:正在寻找工作的应届毕业生、有1-3年工作经验的技术从业者,尤其是从事大模型、人工智能、大数据等相关领域的研发人员。; 使用场景及目标:①用于指导求职者系统化准备人事面试,提升通过率;②帮助求职者规范自我表达,合理设定薪资与城市预期,安全度过试用期;③提供与HR沟通的标准话术和实战案例,增强求职主动性与专业性。; 阅读建议:建议求职者结合自身实际情况,提前模拟练习文档中的问答范例和聊天话术,重点关注自我介绍、离职原因、职业规划等核心问题的表述逻辑,确保真实、可信、积极。同时,在实际操作中注意信息保密,谨慎对待背景调查环节。

hdu 4739 Zhuge Liang's Mines(状压DP)

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4739 题目大意:二维平面给你n个点,4个能组成一个正方形的点能一起消除,问你最多能消除几个? 思路:因为只有20个点,就状压一下,然后就是 d[ s|s1 ] |= d[ s1 ],这里s1是某4个能组成正方形的点且不包含在s里面,读入的时候处理一下s1就可以了。可以直接dfs过去,找到最长路径就好了

沉溺的专栏 733

【元宵快乐】猜灯谜吃元宵 元气满满闹元宵~(附猜灯谜小游戏)

导语 元宵节,又称上元节、灯节,是春节之后的第一个重要节日。 相传,汉文帝(前179—前157年)为庆祝周勃于正月十五勘平诸吕之乱,每逢此夜,必出宫游玩,与民 同乐,在古代,夜同宵,正月又称元月,汉文帝就将正月十五定为元宵节。 随着社会和时代的变迁,元宵节的风俗习惯在不断变化,但至今仍是中国的传统节日。2008年, 元宵节选入第二批国家级非物质文化遗产。 对我而言,除了吃元宵、看花灯……还有一件最重要的事情…就是… 猜灯谜!猜灯谜!!猜灯谜!!!猜谜事小,展现聪明才智事大哈哈哈.jpg .

顾木子吖的博客 2098

SAP PS模块实战指南:从项目启动到结算的全流程解析

本文详细解析SAP PS模块在项目管理中的全流程应用,从项目启动到结算的关键操作与实战技巧。通过WBS设计、预算控制和资源调配等核心功能,帮助管理者高效协调项目进度与成本,特别适用于交付型和成本型项目管理。掌握PS模块能显著提升项目管理效率与精准度。

weixin_42553471的博客 448

HDU 4753 Fishhead’s Little Game (对抗搜索)

题意:在3*3的方格中,有4*4=16个点,标号分别为1~16,A、B两人轮流玩游戏,每次可以添加一条边(相邻节点),如果恰好能够凑成一个边长为1的正方形则得一分,两个的话得2分。现在给定两人已经连接的n条边后,求最终格局谁会胜。 因为总计只有24条边,而且只能剩下0--12条边,所以状态压缩记录好剩下还没走好的步数,dp[i]表示状态i下,当前玩家能获得的最大分数。 如何处理连边,方

Paradiser 1464

华为OD机试双机位C卷-MVP争夺战 (C/C++/Py/Java/Js/Go)

华为OD机试(机考)双机位C卷 【MVP争夺战】,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。华为OD机试 - MVP争夺战,

qq_45776114的博客 1170

hdu1513 Palindrome 动态规划

求让一个字符串变为回文串所需最少插入字符数定义状态dp[i][j]dp[i][j] 表示从左到右i个字符,从右到左j个字符,要让他们回文需要插入多少字符显然,a[i]==a[j]a[i]==a[j]时,dp[i][j]=dp[i−1][j−1]dp[i][j]=dp[i-1][j-1] a[i]!=a[j]a[i] !=a[j]时,就需要插入一个字符,因此dp[i][j]=min(dp[i−1]

做题的地方 379

Google Earth Engine(GEE)——将sentinel - 2影像所有波段重采样到10m分辨率 (resample 和 projection的使用)

影像重投影是将一个影像从一个坐标系投影到另一个坐标系的过程。这通常涉及到将像素从一个平面坐标系变换到另一个平面坐标系。这可以用于许多应用中,例如建立数字高程模型(DEM)和地图制图。影像重投影通常需要进行数学计算,包括转换矩阵和插值算法,以确保像素值的准确性和精度。这次我们将对哨兵2好数据中20m分辨率的波段,重采样到10m分辨率中,然后同一参与计算。

此星光明博客 3107

〔重庆理工大学〕大学物理实验--变温霍耳效应及其参数测定

每个老师要求不同,实验报告内容和数据仅供参考。

Pretty Boy Fox的博客 3044
上一篇: LA 4794 状态压缩dp
下一篇: poj 1038 状态压缩
labrother
博客等级 码龄11年 2粉丝 38原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值