洛谷 P1336 最佳课程选择(分组背包)

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1336

思路:

转化为分组背包就简单了,和hdu 1712一模一样的。

跟选课一样,把每种课题的情况全列出来,即写1到n篇用的时间。每组只能选一个。初始化为0x3f

但是洛谷竟然不能用fill(),让我错了好半天竟然错在这。。

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long int
using namespace std;

const int inf=0x7fffffff;
ll dp[205],c[205];

ll pow(ll x,ll y){
    ll sum=1;
    for(int i=1;i<=y;i++)
      sum*=x;
    return sum;
}
int main(){
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    memset(dp,0x3f,sizeof(dp));
    dp[0]=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        ll a,b;
        cin>>a>>b;
        for(int j=1;j<=n;j++)
            c[j]=a*pow(j,b);
        for(int j=n;j>=1;j--)
            for(int k=1;k<=j;k++)
                dp[j]=min(dp[j],dp[j-k]+c[k]);
    }
    cout<<dp[n]<<endl;
    return 0;
}

### AI图像处理工具和技术概述 随着人工智能技术的发展,AI驱动的图像处理工具和技术已经广泛应用于多个领域。这些工具不仅可以自动完成复杂的图像编辑任务,还能显著提高效率和效果。 #### 基于深度学习的图像修复 现代AI图像处理的一个重要方向是基于深度学习的图像修复技术。这种技术可以用于去除照片中的瑕疵、恢复损坏的部分以及改善低分辨率图片的质量。例如,DeepFill是一种先进的图像修复模型,它能够通过生成对抗网络(GANs)来填补图像中的缺失区域[^1]。 #### 自动化图像增强 自动化图像增强也是当前热门的研究课题之一。传统的图像增强依赖手动调整参数,而现在的AI解决方案可以通过分析输入图像的内容自动生成最佳设置。Adobe Sensei就是一个典型例子,该平台集成了多种机器学习算法,支持智能裁剪、色彩校正等功能[^2]。 #### 风格迁移 风格迁移允许用户将一幅艺术作品的独特风格应用到另一张普通照片上,从而创造出具有特定视觉效果的新图像。这项技术背后主要依靠卷积神经网络(CNN),它可以分离并重新组合内容与样式表示[^3]。 #### 虚拟试穿/妆效模拟 借助AR(增强现实) 和 VR (虚拟现实), 许多应用程序提供了实时的脸部追踪及化妆效果展示服务, 用户无需实际购买产品即可看到自己使用后的样子。这类功能通常结合了面部关键点检测和纹理映射等高级图像处理技巧[^4]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers def build_style_transfer_model(): vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet') content_layers = ['block5_conv2'] style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1'] outputs = [vgg.get_layer(name).output for name in (style_layers + content_layers)] model = tf.keras.Model([vgg.input], outputs) return model ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的VGG19架构用于执行风格转移操作。
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