【2019-游记】中山纪念中学暑期游Day12

在一场编程竞赛中,参赛者经历了令人沮丧的暴零(得分为零)体验,通过详细记录比赛过程与后续的题解分析,分享了面对难题的心态调整与技术提升的重要性。

前言

今日,上天为我使用了“暴零体验卡”... ...

欢迎来到本期特别节目:【暴零是怎样炼成的】

 

Day12杂记

早上吃饭第一次吃到红豆沙面包,虽然挺好吃的,但是好难啃(奇葩食堂只有勺子qwq!)

今天是考试的一天,我以为我可以突破自我,没想到倒还刷新下限了emmmm... ...

T1:这是...DP?不对,是贪心...?怎么贪心啊...算了暴搜,能得几分是几分

T2:Hhhhh...这题肯定是贪心,二十行以内迅速搞定

T3:哇塞是个数学题?怎么办我有点小慌,不怕,冷静看题,好吧看不怎么懂,感觉很难的样子,瞎打一下

T4:图论...什么鬼...我打赌肯定要图上跑DP...放弃,又开始瞎打

考后:什么??!!我—暴—零—了—QAQ?!

不慌,考得再撇也要相信它只是在Pending(就是评测机太慢,还没测到)...

中午开心睡觉吃饭后:什么??!!我—暴—零—了—?!

不慌,考得再撇也要相信只是风水轮流转...

评讲完以后:什么??!!都—是—水—题—(除了最后一道)?!

不慌,咱还是有 那么一小丢丢 实力的...

看着自己估的140分和实际的0分,简直想笑

光荣榜:

对了,想搞清楚为什么T2不是个贪心...

不慌,还有近50个同学与我同在

下午该吃吃,该玩玩,晚上老老实实改题,肝了几篇博客,对效率还算满意,唉,还是一般般啦

随便说说

1.打字的时候偶然按到“Shift+空格”,发现了“全角&半角”的存在,所以......输入法的“全角半角”是什么?

作为一名 优秀的社会主义接班人 同学,有问题,找度娘:

原来如此,感觉自己又“智慧了一些些”

2.看见斜前方的某位同学在写“雷霆战机”游戏的代码,还看见他的实际操作/Wow,厉害的

题目解析

一、少女觉

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36294918/article/details/99330228

显然每一段的比例与全部的比例是一样的(考试的时候很智障地没看出来,所以卡住了),

那么我们先把全部的比例算出来,然后考虑加入每一段是否可能存在一个位置满足与全部的比例相同,如果有的话就ans++

注意考虑整个序列都是 B 或者都是 W 的情况

二、灵知的太阳信仰

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36294918/article/details/99340690

考试时坚信它是个贪心,结果优雅暴零

这道题我没有搞得很懂,感觉和单调栈优化有关的,我都二懵二懵的emmm....

1.预处理出当前数能向左到达的最远位置(没有相同的数)

2.单调队列维护区间最大值(好像还要优化一下,不然会被卡掉,不过因为数据太水,好像暴力单调队列就可以)

三、多段线性函数

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36294918/article/details/99341651

一看题目名字和题目描述我就紧张了...导致没有把题目完全看懂,不然看懂了会觉得超简单

做法类似初中学的【零点分段】,例如:

时,y有三种情况:

1.当y<3时,最小值为3-y

2.当y>5时,最小值为y-5

3.当3<=y<=5时,肯定有个x值能与y重合,使得值为0

现在解决更复杂的问题:有多个区间,求y能够在的区间,使得y到每个区间的值的和最小

将各区间的端点排序,取中间两个点即为答案

四、DY引擎

https://blog.youkuaiyun.com/qq_36294918/article/details/99442128

这是什么毒瘤题啊...把两个难搞的子问题放在了一起...成功获得大家的“赞誉”...

参考博客(写的很好):https://www.cnblogs.com/chen1352/p/9029695.html

这道题的难点主要在求出哪个点有收费站
可以把题目分成两部分:

1.求出哪个点有收费站

这部分用到个很神奇的东西,差分约束系统,然后SPFA

2.求最短路

居然还是“分层图”类型的emm....Floyd+SPFA

跟着感觉走的总结

暴零的感觉...真爽...

“曾经有一份真挚水题放在我面前,但是我没有珍惜,等到失去时我才后悔莫及

如果上天再给我一次从来的机会... ...”

咳咳,不皮了... ...加油干吧

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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