nyoj 01背包 289苹果 325zb的生日 456邮票分你一半

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

</pre>记录自己的成长,避免重复学习!<p></p><p>今天我研究了一下01背包,下面是我做的三道题,比较起来更容易理解、总结。</p><p>题目链接:<a target=_blank target="_blank" href="http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=289">苹果</a></p><p>题目链接:<a target=_blank target="_blank" href="http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=325">zb的生日</a></p><p>题目链接:<a target=_blank target="_blank" href="http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=456">邮票分你一半</a></p><p><span style="white-space:pre"></span>动态规划:避免重复计算,记录下计算过的值,用空间换取时间;</p><p><span style="white-space:pre"></span>01背包:是动态规划应用的一种,就是一系列的物品<span style="font-size:14px">n</span>1,<span style="font-size:14px">n</span>2,<span style="font-size:14px">n</span>3...,<span style="font-size:14px">n</span>n的大小分别是<span style="font-size:14px">c</span>1,<span style="font-size:14px">c</span>2,<span style="font-size:14px">c</span>3,...,<span style="font-size:14px">c</span>n,价值分别是<span style="font-size:14px">w</span>1,<span style="font-size:14px">w</span>2,<span style="font-size:14px">w</span>3,...,<span style="font-size:14px">w</span>n,有一个大小为<span style="font-size:14px">v</span>的背包,现在要在背包里放入价值最大是多少?</p><p>苹果代码:</p><p><span style="white-space:pre">// 这里的<span style="font-size:14px">v题目有告诉,n是不定的</span></span></p><p><span style="white-space:pre"><span style="font-size:14px">//pricep[i]:背包剩余i是时,装载的最大价值是prince[i]</span></span></p><pre name="code" class="java">import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.PrintStream;
import java.util.Arrays;

public class Main {
	static BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(System.in);
	static PrintStream out = System.out;

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		int n, v, c, w, price[] = new int[1005];//1005=1000+5
		while (true) {
			n = getInt();
			v = getInt();
			if (n + v == 0) {
				break;
			}
			Arrays.fill(price, 0);//每次初始化dp数组
			for (int j = 0; j < n; j++) {
				c = getInt();
				w = getInt();
				for (int i = v; i >= c; i--) {//如果过程不清楚,最好在纸上模拟一下
					price[i] = Math.max(price[i], price[i - c] + w);
				}
			}
			out.println(price[v]);
		}
		out.close();
		bis.close();
	}
<span style="white-space:pre">	</span>//用BufferedInputStream来优化int输入
	static int getInt() throws Exception {
		int i, temp = 0, mark = 1;
		while ((i = bis.read()) < 45)
			;
		if (i == 45) {
			mark = -1;
			i = bis.read();
		}
		while (i > 47) {
			temp = temp * 10 + i - 48;
			i = bis.read();
		}
		return temp * mark;
	}
}

zb的生日、邮票分你一半是一样的!

代码:(zb的生日ac代码)

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.PrintStream;
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Main {
	static int[] arr = new int[25], dp = new int[100005];//100005=(20*1000)/2+5

	public static void main(String[] args) {
		Scanner in = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
		PrintStream out = System.out;
		while (in.hasNextInt()) {
			int n = in.nextInt(), sum = 0, halfSum;
			Arrays.fill(dp, 0);
			for (int i = 1; i <= n; i++) {
				arr[i] = in.nextInt();
				sum += arr[i];
			}
			halfSum = sum >> 1;
			for (int i = 1; i <= n; i++) {//n给定,苹果的是不给定
				for (int j = halfSum; j >= arr[i]; j--) {
					dp[j] = Math.max(dp[j], dp[j - arr[i]] + arr[i]);
				}
			}
			out.println(sum - 2 * dp[halfSum]);
		}
		out.close();
		in.close();
	}
}


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。 立即下载

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_低头的麦穗
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