uva 10069 Distinct Subsequences(dp,大数加法)

近4000张真实城市场景行人数据集:YOLO训练实战指南 行人检测是计算机视觉在智能驾驶与机器人感知中的基础任务,其核心挑战在于模型对真实道路场景的鲁棒性——尤其在小目标、遮挡、光照变化及中国特有交通参与者(如外卖骑手、接娃家长)下的泛化能力。本文围绕轻量化、高覆盖、强落地性的近4000张实采图像,系统阐释如何构建面向YOLO系列模型的高质量训练数据集:从四维场景采样策略(光照-遮挡-尺度-姿态)出发,解析标注规范对检测精度的关键影响,并说明数据增强需服务于真实干扰源(雨痕、动态模糊、对比度衰减),而非盲目堆叠。该数据集专为已掌握YOLO训练流程的算法工程师、嵌入 阅读详情


uva 10069 Distinct Subsequences


dp[i][j],字符串x的前i个字符包含字符串z前j个字符的个数

转移方程为(下标从1开始):

if(x[i]==z[j]) dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-1]+(j==1?1:0)

else dp[i][j]=dp[i-1][j]

本题数据非常之大,要用大整数加法及大进制,这里用了亿进制


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXN 10005
#define MAXM 105
#define MOD 1000000000
struct node
{
	int num[MAXM];
	int n;
};
char x[MAXN],z[1005];
node dp[MAXN][105];
int max(int a,int b) {return a>b?a:b;}
void add(node &a,node &b,node &c)//c=a+b
{
	int i,up=0;
	int len=max(a.n,b.n);
	for(i=0;i<len;i++)
	{
		int temp=(i>=a.n?0:a.num[i])+(i>=b.n?0:b.num[i])+up;
		c.num[i]=temp%MOD;
		up=temp/MOD;
	}
	if(up)
		c.num[i]=up,c.n=i+1;
	else
		c.n=i;
}
void add1(node &a)
{
	int up=1,i=0;
	while(up)
	{
		int temp=(i>=a.n?0:a.num[i])+up;
		a.num[i]=temp%MOD;
		up=temp/MOD;
		i++;
	}
	if(i>a.n) a.n=i;
}
int main()
{
	int cas;
	scanf("%d",&cas);
	while(cas--)
	{
		scanf("%s%s",&x[1],&z[1]);
		int lenx=strlen(&x[1]),lenz=strlen(&z[1]);
		for(int i=1;i<=lenx;i++) dp[i][0].num[0]=0,dp[i][0].n=0;
		for(int i=1;i<=lenx;i++)
			for(int j=1;j<=lenz;j++)
			{
				if(j>i) break;
				dp[i][j].num[0]=0,dp[i][j].n=0;
				if(x[i]==z[j])
				{
					add(dp[i-1][j],dp[i-1][j-1],dp[i][j]);
					if(j==1)
						add1(dp[i][j]);
				}
				else
					dp[i][j]=dp[i-1][j];
			}
			int len=dp[lenx][lenz].n;
			if(len==0) printf("0\n");
			else 
				printf("%d",dp[lenx][lenz].num[len-1]);
			for(int i=len-2;i>=0;i--) printf("%09d",dp[lenx][lenz].num[i]);
			printf("\n");
	}
	return 0;
}


linux 基于debian/ubuntu AB系统适配(二)-updateEngine移植 其实A/B系统的原理很简单,大部分的工作都集中在uboot上,rootfs只是起到一个辅助的作用,但这个作用也就必不可少的。你会发现在这个其中并没有kernel的参与。 阅读详情

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