线段树系列(一) HDU 1166 敌兵布阵

高光谱目标检测论文学习(1)—— Hyperspectral Target Detection:Hypothesis Testing,SNR and SA Theories 前言 从这篇开始,将会学习一些高光谱目标检测的论文,我仍然把这篇文章放到了读论文专栏里,但是不对其进行顺序编号了,因为这个方向是比较小众的。今天来学习这篇TGRS2021的最新论文,讲的比较详细,相对比较适合初学者入门。我之前也写过一些有关目标检测的论文,但是高光谱目标检测(HTD)和之前的我们学的目标检测是不同的,因为其检测的对象不是普通摄像头得来的数字图像,而是高光谱遥感图像。其包含了很多光谱信息,而光谱信息本身经过处理后就可以作为特征,因此很多情况下就无需使用广义的目标检测问题中的卷积神经网络等方式去 阅读详情

嘿嘿,第一次写线段树!思路还是乱的!

为便于理解,我拿第一组数据画了二叉树![a,b]:sum    a,b表示该结点的范围,红色字体(sum)表示该范围内的和,等于左右孩子结点和相加

 

线段树----杭电ACM 1166 敌兵布阵 - rdy - rdy
# include<stdio.h>
# include<string.h>
const int MAX=50005;

struct node
{
   int l;
   int r;
   int sum;
}tree[MAX*4];
int sol[MAX];

void Bulid(int rt,int l,int r)
{
   int mid;
   tree[rt].l=l;
   tree[rt].r=r;
   if(r==l)
   {
      tree[rt].sum=sol[l];
	  return;
   }
   mid=(l+r)/2;
   Bulid(rt*2,l,mid);
   Bulid(rt*2+1,mid+1,r);
   tree[rt].sum=tree[rt*2].sum+tree[rt*2+1].sum;
}

void Add(int rt,int a,int b)
{
   int mid;
   if(tree[rt].l==tree[rt].r)
   {
	   tree[rt].sum+=b;
	   return;
   }
   mid=(tree[rt].l+tree[rt].r)/2;
   if(a<=mid)
     Add(2*rt,a,b);
   else
     Add(2*rt+1,a,b);
   tree[rt].sum=tree[2*rt].sum+tree[2*rt+1].sum;
}

int Query(int rt,int a,int b)
{
   int ans=0,mid;
   if(tree[rt].l>=a&&tree[rt].r<=b)
	   return tree[rt].sum;
   mid=(tree[rt].l+tree[rt].r)/2;
   if(mid>=a)
	   ans+=Query(2*rt,a,b);
   if(b>mid)
	   ans+=Query(2*rt+1,a,b);
   return ans;
}

int main()
{
   int t,i,n,k,a,b,flag;
   char s[10];
   scanf("%d",&t);
   for(k=1;k<=t;k++)
   {
     flag=0;
     scanf("%d",&n);
     for(i=1;i<=n;i++)
       scanf("%d",&sol[i]);
	 Bulid(1,1,n);
     while(~scanf("%s",s)&&strcmp(s,"End")!=0)
     {
       scanf("%d%d",&a,&b);
       if(strcmp(s,"Add")==0)
         Add(1,a,b);
       else if(strcmp(s,"Sub")==0)
         Add(1,a,-b);
       else if(strcmp(s,"Query")==0)
       {
         if(!flag)
         {
           printf("Case %d:\n",k);
           flag++;
		 }
         printf("%d\n",Query(1,a,b));
	   }
	 }
   }
   return 0;
}


LangChain .NET:C#开发者构建AI应用的RAG框架与实战指南 大语言模型(LLM)作为当前人工智能的核心技术,通过深度学习海量文本数据,掌握了强大的语言理解和生成能力。其原理基于Transformer架构,通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系,从而实现对复杂语义的建模。这一技术价值在于能够将非结构化的自然语言转化为可计算、可推理的表示,为各类智能应用提供认知基础。在实际工程实践中,LLM常被应用于构建检索增强生成(RAG)系统和AI智能体(Agent)。RAG通过结合外部知识库检索与LLM生成,有效提升了问答的准确性和事实性,是构建企业知识库、智能客服等场景的关键技术。 阅读详情

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#include 372

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Must so 467
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