USACO 2008 Mar Silver 3.River Crossing 动态规划水题

本文展示了一个使用C++和动态规划解决特定问题的代码示例。通过读取输入文件,进行预处理并利用动态规划算法,代码有效地解决了问题,并将结果输出到指定文件中。该算法首先初始化数据结构,然后迭代地更新状态,最后输出最优解。

Code:

#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int maxn = 2500 + 4;
const int inf = 100000000;
int f[maxn], sumv[maxn];
int main()
{
    freopen("r.in","r",stdin);
    freopen("r.out","w",stdout);
    int n, m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i = 1;i <= n; ++i)scanf("%d",&sumv[i]), sumv[i] += sumv[i - 1];
    for(int i = 1;i <= n; ++i)
    {
        f[i] = inf;
        for(int j = 0;j < i; ++j) f[i] = min(f[i], f[j] + sumv[i - j]);
        f[i] += 2 * m;
    }
    printf("%d",f[n] - m);
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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