uva10340 - All in All

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code


#include<stdio.h>
#include<string.h>

char s[100005],t[100005];
int main()
{
	while(scanf("%s %s",s,t) != EOF)
	{
	
		int len_s = strlen(s),len_t = strlen(t);
		int i = 0, j = 0;
		while( i < len_s && j < len_t)
		{
				
				if(s[i] == t[j])
				{	i++; j++;	}
				else j ++;

		}
		if( i == len_s && j <= len_t) printf("Yes\n");
		else printf("No\n");
		
	}
	return 0;
}

注意事项:

1)一开始我以为是一个双循环的字符串比较,考虑很久有没有优化的可能,甚至想到是否需要使用KMP算法,后来发现其实是个很简单的问题,只要遍历parent 字符串一边发现有子序列的字符就可以了。Orz

2)第一次碰见以EOF为结束的输入

3)对于这种没有说明字符有多长的尽可能将数组弄长一点

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
### GIB-UVA ERP-BCI HDF5 文件格式及其处理方法 HDF5 是一种用于存储大量科学数据的文件格式,广泛应用于神经科学研究领域。对于 GIB-UVA ERP-BCI 数据集中的 HDF5 文件,通常包含了脑电图(EEG)信号以及其他元数据信息。以下是关于该类文件的一些重要细节以及如何对其进行处理的方法。 #### 1. HDF5 文件结构概述 HDF5 文件是一种分层的数据存储格式,类似于文件系统的目录树结构。它支持多种数据类型,包括数组、表格和字符串等。在 GIB-UVA ERP-BCI 的上下文中,这些文件可能包含以下内容: - **实验记录**:如时间戳、采样率和其他实验参数。 - **原始 EEG 数据**:多通道的时间序列数据。 - **事件标记**:表示刺激呈现或其他行为事件的时间点。 这种层次化的结构使得研究人员可以轻松访问特定部分的数据而无需加载整个文件[^3]。 #### 2. 处理 HDF5 文件所需的工具 为了读取和操作 HDF5 文件,可以使用 Python 中的 `h5py` 或 MATLAB 提供的相关库。下面是一个简单的例子展示如何利用 `h5py` 打开并探索一个 HDF5 文件的内容: ```python import h5py def explore_hdf5(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: print("Keys:", list(f.keys())) # 列出顶层组名 for key in f.keys(): item = f[key] if isinstance(item, h5py.Dataset): print(f"{key} is a dataset with shape {item.shape}") elif isinstance(item, h5py.Group): print(f"{key} is a group containing:") for sub_key in item.keys(): print(f" - {sub_key}") explore_hdf5('example.h5') ``` 上述脚本会打印出给定 HDF5 文件的所有顶级键,并区分它们是数据集还是子组[^4]。 #### 3. 内存管理注意事项 如果尝试运行某些大型模型(例如 DeepSeek-R1),可能会遇到内存不足的情况,正如引用中提到的例子所示[^2]。在这种情况下,建议采取以下措施来优化资源分配: - 使用更高效的算法减少计算需求; - 增加物理 RAM 或启用虚拟内存扩展; - 对于 GPU 加速环境,考虑调整批次大小或切换到较低精度浮点数运算模式(FP16 vs FP32)。 此外,在处理大尺寸的 HDF5 文件时也需要注意类似的性能瓶颈问题——可以通过逐块加载而非一次性全部载入的方式来缓解这一挑战[^5]。 #### 4. 特殊情况下的预处理技术 针对 BCI 应用场景下采集得到的高维时空域特征矩阵,往往还需要执行一系列标准化流程,比如去噪滤波器应用、基线校正以及重参考变换等等。具体实现取决于实际研究目标和个人偏好设置等因素影响。 --- ###
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