题解-【拓扑排序】威虎山上的分配

YOLO26算法皮革表面缺陷检测+训练好的模型+124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):[颜色(color), 切(cut), 折叠(fold), 胶水(glue), 好的(good), 戳(poke)] 【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 68 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7582** mAP50-95 | 0.4306 Precision | 0.6226 Recall | 0.6520 train/box_loss | 0.8731 train/cls_loss | 2.3543 val/box_loss | 1.3709 val/cls_loss | 3.9767 【训练过程分析】 从一开始的配置就定下了基调,训练配置包括了 yolo26n 模型、100 个 epoch,学习率初始设为 0.01,输入尺寸定为 640x640,批次大小为 24。这组配置在开始阶段表现得不错,模型刚开始训练时的 loss 降低得很快,这表明模型能够迅速从数据中吸收信息。但到了中后期,loss 曲线变得愈发平缓,从第 50 个 epoch 开始,即使我增加了学习率衰减的频率,仍然感到曲线在挣扎,像是陷入了平台期。这期间模型的收敛节奏明显减缓,似乎有些“停滞不前”的迹象。到了最后,模型确实收敛了,但在第 68 个 epoch 时 mAP50 获得了 0.7582 的值,这是一个不错的成绩,但与理想值相比仍有提升空间。... 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

威虎山上的分配
描述

每年过年的时候,座山雕都会给兄弟们分银子,分银子之前,座山雕允许大伙儿发表意见,因为要是没法满足所有人的意见,指不定谁要搞出什么大新闻。不过每个人在提意见的时候只能说:“我认为 A 分的银子应该比 B 多!”。座山雕决定要找出一种分配方案,满足所有人的意见,同时使得所有人分得的银子总数最少,并且每个人分得的银子最少为 100两。

输入
第一行两个整数 n,m(0<n≤10000,0<m≤20000),表示总人数和总意见数;

以下 m 行,每行两个整数 a,b,之间用一个空格隔开,表示某个意见认为第 a 号小弟所分得的银两应该比第 b 号小弟多,所有小弟的编号由 1 开始。

输出
若无法找到合法方案,则输出Unhappy!(不包含引号),否则输出一个数表示最少总银两数。

输入样例 1

3 2
1 2
2 3
输出样例 1

303
这道题在原来的模板上相对来说进行了改进,稍微难一点。
首先,将我们的函数:

init()初始化

内部改造:

void init(){
memset(p,-1,sizeof§);
memset(indegree,0,sizeof(indegree));
eid=0;
ans=0;
vis=0;
}

核心就加了两行:

int topo(){
queue q;
for(int i=1;i<=n;i++){
if(indegree[i]==0){
q.push(i);
a[i]=100;
vis++;
}
}
while(!q.empty()){
int b=q.front();
q.pop();
for(int i=p[b];i!=-1;i=E[i].next){
int v=E[i].v;
indegree[v]–;
if(indegree[v]==0){
q.push(v);
a[v]=a[b]+1;
vis++;
}
}
}
}

基本就这样。
看如下动画:
在这里插入图片描述
代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAX_N=200000;
const int MAX_M=2000000;
int ans,vis;
int a[MAX_M];
int indegree[MAX_M]; 
struct edge{
	int v,next;
	int len;
}E[MAX_M];
int p[MAX_N],eid;
void init(){
	memset(p,-1,sizeof(p));
	memset(indegree,0,sizeof(indegree));
    eid=0;
    ans=0;
    vis=0;
}
void insert(int u,int v){
	E[eid].v=v;
	E[eid].next=p[u];
	p[u]=eid++;
	indegree[v]++;
}
int n,m;
//priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
int topo(){
	queue<int> q;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(indegree[i]==0){
			q.push(i);
			a[i]=100;
			vis++;
		}
	}
	while(!q.empty()){
		int b=q.front();
		q.pop();
		for(int i=p[b];i!=-1;i=E[i].next){
			int v=E[i].v;
			indegree[v]--;
			if(indegree[v]==0){
				q.push(v);
				a[v]=a[b]+1;
                vis++;
			}
		}
	}
}
int main(){
	init();
	//memset(indegree,0,sizeof(indegree));
	cin>>n>>m;
	for(int i=0;i<m;i++){
		int u,v;
		cin>>u>>v;
		insert(v,u);
	}
	topo();
	for(int i=1;i<=n;i++){
		ans+=a[i];
	}
	 if(vis<n){
        cout<<"Unhappy!"<<endl;
    }else{
        cout<<ans;
    }
    
	return 0;
}
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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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It's the Climb 233

dtoj#4259. 越野赛车问题

题目描述: 小 $H$ 是一位优秀的越野赛车女选手。现在她准备在 $A$ 山上进行赛车训练。 $A$ 山上一共有 $n$ 个广场,编号依次为 $1$ 到 $n$ ,这些广场之间通过 $n-1$条双向车道直接或间接地连接在一起。对于每条车道$i$ ,可以用四个正整数 $u_i,v_i,l_i,r_i$描述,表示车道连接广场 $u_i$ 和 $v_i$ ,其速度承受区间为$[l_i,r_...

dengrong849567的博客 194

越野赛车问题——线段树分治+并查集

题目 【题目描述】小 $H$ 是一位优秀的越野赛车女选手。现在她准备在 $A$ 山上进行赛车训练。$A$ 山上一共有 $n$ 个广场,编号依次为 $1$ 到 $n$ ,这些广场之间通过 $n-1$条双向车道直接或间接地连接在一起。对于每条车道$i$ ,可以用四个正整数 $u_i,v_i,l_i,r_i$描述,表示车道连接广场 $u_i$ 和 $v_i$ ,其速度承受区间为$[l_i,r_i]$,...

weixin_30924087的博客 230
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