java基础复习之不死神兔

本文通过解析斐波那契数列,详细介绍了如何解决兔子繁殖问题,即第二十个月的兔子对数。通过设立数组并利用动态规划的思路,逐月计算兔子对数,最终得出第二十个月的兔子对数为6765对。这种方法展示了数组和递推关系在解决数学问题中的应用。

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> 需求:

有一对兔子,从出生后第三个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问第二十个月的兔子对数为多少?

> 问题分析:

  • 问题假设
    1、假设兔子出生那天为第一天;
    2、假设兔子都在第三个月的第一天出生;
    3、假设不考虑生物界的各种突发因素如夭折、死亡等;
    4、假设每次出生的两只兔子为一公和一母,且从出生开始便为一对伴侣,无中途换伴侣等操作;
    5、假设不考虑伦理道德等问题。
  • 问题梳理
    1、首先,我们利用枚举法试图寻找数据间的关系,以第x个月为节点,规律如下:(单位:对)
    第一个月:1
    第二个月:1
    第三个月:2
    第四个月:3
    第五个月:5
    ……
    2、这些数据放在一起便是:1、1、2、3、5……
    不难发现,1+1=2,2+1=3,3+2=5……
    3、因此可以得出如下结论:从三个数据开始,每一个数据都是前两个数据之和,且第一、二个数据已知;
    4、利用数组模拟为:
    arr[0]=1;
    arr[1]=1;
    arr[2]=arr[0]+arr[1];
    arr[3]=arr[1]+arr[2];
    ……
    arr[i]=arr[i-2]+arr[i-1]
  • 思路整理
    1、定义一个数组存储每个月的兔子对数,动态初始化数组,长度为20;
    2、将数组第一、二个元素初始化为1;
    3、用循环实现计算每个月兔子对数;
    4、输出数组中最后一个元素的值,就是第二十个月的兔子对数。

代码实现

 public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[20];
        arr[0] = 1;
        arr[1] = 1;
        for (int i = 2; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = arr[i - 2] + arr[i - 1];
        }
        System.out.println("第二十个月的兔子对数为:"+arr[19]);
    }
第二十个月的兔子对数为:6765
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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