HDU 2016 数据的交换输出

/********************************
*Date:2016/05/23-By
*Example:4 2 1 3 4
*        5 5 4 3 2 1
*Exp:要考虑到各种情况,边缘值;
     默认最小值只有一个,否则按
     最后一个出现的计算
********************************/
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int str[105];
    int n,idx,min;

    while(cin >> n){
        if(n==0)
            return 0;
        int i=0;
        for(;i<n;i++){
            cin>>str[i];
            if(i==0)
                min=str[i];
            if(str[i]<=min){//必须要有等于号,否则会漏掉最小数在首位的情况
                min=str[i];
                idx=i;
            }
        }
        //交换
        str[idx] = str[0];
        str[0] = min;
        //输出
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(i!=n-1)
                cout<<str[i]<<" ";
            else cout<<str[i];
        }
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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