GDOI2016总结

Day1
今天的比赛成绩不太理想。我一开始刚刚看到第一题时,就觉得有点难度,是一道数学题。之后,我又接着看后面的题目,似乎都没有什么思路,难道都要打暴力?我觉得我应该可以想到一些玄学的算法来骗分。
第一题
我当时就想,这里面可能有一些特殊的关系,也许可以用贪心来做。我用题目给的关系推了一大堆,搞到了一个看上去很神奇的关系。因为这个关系太过于奇怪,我怀疑是不是我自己推错了。然后,我又花了很长的时间来再重新推算,结果还是一样。我不得不放弃这种思路。我只好打了一个暴力,然后转向第二题。
第二题
求最长公共子串是很简单的,但是题目加上了可以重组一些特定的区间。我发现,如果两个区间有重叠部分,那么这两个区间就可以变成一个更大的区间。但是这个发现还是没有多大的用处,我还是打了暴力。
第三题
这题是一个神奇的概率问题,一开始我觉得那40%的特殊数据也许有一些玄学的骗分方法。但是,概率的问题还是很复杂,不是想象中的那样简单。
第四题
这道题比较难,暴力也不是那么好打,所以这题我没有花费太多的时间,随便输出一些随机数。
下午听讲
当我知道第一题原来是一个二次函数求极值的问题时,我后悔自己为什么没有想到。据说有人用二分AC,我感到无语。第二题DP或者双指针。第三题,没有听太懂。第四题依旧是码农题,看手速。最后只有第二题拿了10分。

Day2
今天的成绩比昨天要好一些,有了第一天的成绩,今天就要更加认真,拿更多分。
第一题
这题是一个最短路的问题,但加了一些东西。对于一些符合条件的三元组,可以连一条固定权值的边。我就在SPFA中加了一些特殊的处理,然后对了一下拍,没有发现什么问题,又随机生成了一些大数据,都没有什么问题,我就放心地去打第二题。
第二题
题目的背景是一个一个游戏,比完赛后,很多人都下载了这个游戏。我想这题只能打暴力,然后加一点剪枝优化。对于样例这样的小数据而言,是看不出什么问题的,但是又不知道怎么拍,自己出数据也不是什么简单的事情。但我还是出了几个没有“桥”的数据,因为这种数据比较容易。但这也忽略了我的程序中“桥”的问题。
第三题
在前两天花费了较多的时间,这题只能打暴力了。
第四题
看上去就很恶心,但有个特别的情况,所以这题我就直接输出“NO”。
下午听讲
第一题,感觉还好,竟然AC。第二题,不知道哪里错了。后两题,也只是大概听懂。
总分:120,拿了二等奖。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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