LGP1280

LGP 1280

luogu 1280

题面略

对于这道题我们首先可以想到
f[i] 表示在i时间下的最大休息时间
但我并不能想到一个合理的转移方程
所以在机房大佬的帮助下
我们可以发现在正序下很难转移
所以我们就可以倒序做
lan_m第一次做倒叙DP (除了背包)
f[i] = f[i+1] + 1;
f[i] = max( f[i - v[i][j]] );

/***********************************************************
  > File Name: LGP1280.cpp
  > Author: lan_m
  > QQ: 2867930696
  > Created Time: 2021/9/7 19:41:12
  > Modified Time:2021/9/7 19:41:12
  > fighting for night
 *******************************************************/

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int n,k;
const int N = 100100;
vector<int>v[N];
int f[N];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&k);
	for(int i = 1;i <= k;i ++){
		int x,y;scanf("%d%d",&x,&y);
		v[x].push_back(y);
	}
	f[n] = 0;
	for(int i = n;i >= 1;i --){
		if(v[i].size() == 0){
			f[i] = f[i+1] + 1;
		}
		else {
			for(int j = 0;j < v[i].size();j ++){
				f[i] = max(f[i + v[i][j]],f[i]);
			}
		}
	}
	printf("%d",f[1]);
	return 0;
}
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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