HDOJ 4893 Wow! Such Sequence!

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

题意是这样的,给定一个n个元素的数组,初始值为0,3种操作:

1 k d将第k个数增加d;

2 l r 询问区间l...r范围内数之和;

3 l r 表示将区间l...r内的数变成离他最近的斐波那契数,要求尽量小。

线段树操作题目,其中对于第三种操作用一个懒惰标记一下,表示l...r内的数是不是已经变成斐波那契数,如果是的话,求和就是其相应数的斐波那契数之和。

代码:

  1 //Template updates date: 20140718
  2 #include <bits/stdc++.h>
  3 #define  esp 1e-6
  4 #define  inf 0x3f3f3f3f
  5 #define  pi acos(-1.0)
  6 #define  pb push_back
  7 #define  lson l, m, rt<<1
  8 #define  rson m+1, r, rt<<1|1
  9 #define  lowbit(x) (x&(-x))
 10 #define  mp(a, b) make_pair((a), (b))
 11 #define  bit(k) (1<<(k))
 12 #define  iin  freopen("pow.in", "r", stdin);
 13 #define  oout freopen("pow.out", "w", stdout);
 14 #define  in  freopen("solve_in.txt", "r", stdin);
 15 #define  out freopen("solve_out.txt", "w", stdout);
 16 #define  bug puts("********))))))");
 17 #define  Inout iin oout
 18 #define  inout in out
 19 
 20 #define  SET(a, v) memset(a, (v), sizeof(a))
 21 #define  SORT(a)   sort((a).begin(), (a).end())
 22 #define  REV(a)    reverse((a).begin(), (a).end())
 23 #define  READ(a, n) {REP(i, n) cin>>(a)[i];}
 24 #define  REP(i, n) for(int i = 0; i < (n); i++)
 25 #define  VREP(i, n, base) for(int i = (n); i >= (base); i--)
 26 #define  Rep(i, base, n) for(int i = (base); i < (n); i++)
 27 #define  REPS(s, i) for(int i = 0; (s)[i]; i++)
 28 #define  pf(x) ((x)*(x))
 29 #define  mod(n) ((n))
 30 #define  Log(a, b) (log((double)b)/log((double)a))
 31 #define Srand() srand((int)time(0))
 32 #define random(number) (rand()%number)
 33 #define random_range(a, b) (int)(((double)rand()/RAND_MAX)*(b-a) + a)
 34 
 35 using namespace std;
 36 typedef long long  LL;
 37 typedef unsigned long long ULL;
 38 typedef vector<int> VI;
 39 typedef pair<int,int> PII;
 40 typedef vector<PII> VII;
 41 typedef vector<PII, int> VIII;
 42 typedef VI:: iterator IT;
 43 typedef map<string, int> Mps;
 44 typedef map<int, int> Mpi;
 45 typedef map<int, PII> Mpii;
 46 typedef map<PII, int> Mpiii;
 47 const int maxm = 140000 + 1000;
 48 
 49 LL f[92];
 50 int n, m;
 51 LL sum[maxm<<2], sum1[maxm<<2], cover[maxm<<2];
 52 
 53 void pre() {
 54     f[0] = f[1] = 1;
 55     Rep(i, 2, 92) {
 56         f[i] = f[i-1] + f[i-2];
 57     }
 58 }
 59 void PushDown(int rt) {
 60     if(cover[rt]) {
 61         cover[rt] = 0;
 62         cover[rt<<1] = cover[rt<<1|1] = 1;
 63         sum[rt<<1] = sum1[rt<<1];
 64         sum[rt<<1|1] = sum1[rt<<1|1];
 65     }
 66 }
 67 void PushUp(int rt) {
 68     sum[rt] = sum[rt<<1]+sum[rt<<1|1];
 69     sum1[rt] = sum1[rt<<1]+sum1[rt<<1|1];
 70 }
 71 void build(int l, int r, int rt) {
 72     if(l == r) {
 73         sum[rt] = 0;
 74         sum1[rt] = 1;
 75         cover[rt] = 0;
 76         return ;
 77     }
 78     int m = (l+r)>>1;
 79     build(lson);
 80     build(rson);
 81     PushUp(rt);
 82     cover[rt] = 0;
 83 }
 84 
 85 void update(int l, int r, int rt, int k, int d) {
 86     if(l == k && r == k) {
 87         sum[rt] += d;
 88         int b = upper_bound(f+1, f+92, sum[rt]) - f;
 89         if(abs(f[b]-sum[rt]) >= abs(f[b-1]-sum[rt]))
 90             sum1[rt] = f[b-1];
 91         else
 92             sum1[rt] = f[b];
 93         return;
 94     }
 95     PushDown(rt);
 96     int m = (l+r)>>1;
 97     if(k <= m)
 98         update(lson, k, d);
 99     else update(rson, k, d);
100     PushUp(rt);
101 }
102 void update1(int L, int R, int l, int r, int rt) {
103     if(L <=l && R >= r) {
104         cover[rt] = 1;
105         sum[rt] = sum1[rt];
106         return;
107     }
108     PushDown(rt);
109     int m = (l+r)>>1;
110     if(L <= m)
111         update1(L, R, lson);
112     if(R > m)
113         update1(L, R, rson);
114     PushUp(rt);
115 }
116 LL query(int L, int R, int l, int r, int rt) {
117     if(L <= l && R >= r) {
118         return sum[rt];
119     }
120     int m = (l+r)>>1;
121     PushDown(rt);
122     LL ans = 0;
123     if(L <= m)
124         ans += query(L, R, lson);
125     if( R > m)
126         ans += query(L, R, rson);
127     return ans;
128 }
129 int main() {
130 
131     pre();
132     while(scanf("%d%d", &n, &m) == 2) {
133         build(1, n, 1);
134         REP(i, m) {
135             int u, l, r;
136             scanf("%d%d%d", &u, &l, &r);
137             if(u == 2) {
138                 printf("%I64d\n", query(l, r, 1, n, 1));
139             } else if(u == 1) {
140                 update(1, n, 1, l, r);
141             } else {
142                 update1(l, r, 1, n, 1);
143             }
144         }
145     }
146     return 0;
147 }
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高校技术转移办公室人员如何构建技术交易平台的智能推荐机制?.docx 科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。 立即下载

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码代码的猿猿 874

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。

【线段树】 HDOJ 4893 Wow! Such Sequence!

用一个标记记录该区间是否都是Fibonacci

yysys 462

Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型

内容概要:本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源,聚焦于基于Plecs和Simulink平台的高频软开关变换器建模与仿真,涵盖全桥LLC、双向CLLC、DAB、PFC、Vienna整流器、Buck-Boost等多种典型拓扑结构。资源内容不仅包括闭环控制(如变频控制、移相混合控制、双闭环、恒压恒流双竞争控制)的仿真模型,还配套提供详细的参数设计报告、Mathcad计算书、PPT说明文档及参考文献,构建了从理论建模到工程实现的完整技术链条。此外,文档拓展至状态估计(如卡尔曼滤波、EKF、UKF、PF)与智能算法(如BP神经网络、模型预测控制)在电力系统中的融合应用,为先进控制策略的研究与复现提供了坚实支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink/Plecs等仿真工具,从事高频开关电源、新能源变换系统、储能系统或车载电源研发的研究生、高校科研人员及企业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握全桥LLC等谐振变换器的核心工作原理与闭环控制系统设计方法,特别是变频与移相控制策略的实现细节;② 利用提供的仿真模型与Mathcad计算工具,快速完成实际项目中的参数设计、性能验证与优化迭代;③ 结合状态估计算法与神经网络等智能方法,开展电力电子系统状态观测、故障诊断或控制策略创新等前沿科研课题的复现与探索。; 阅读建议:建议严格按照资源目录结构循序渐进地查阅,优先下载并运行核心仿真模型,结合对应的设计报告与计算书深入理解其建模逻辑与参数推导过程,重点关注闭环控制架构、软启动策略及中点电位平衡等关键技术环节,并可进一步将状态估计与智能算法模块融入现有模型,探索其在系统优化中的应用潜力。

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Just One Last Coding~♬ 748

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港股十档tick数据提供逐笔更新行情,包含时间戳、最新价、涨跌幅、成交量与成交额,以及买一至买十、卖一至卖十的价格和挂单量。逐笔成交数据记录每笔交易的时间、成交价、成交量及买卖方向。分钟数据按每分钟聚合,涵盖开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额。上述数据覆盖十五年历史,以csv表格形式呈现,字段齐全,适合直接用于量化回测或行情分析。 数据源:CMES金融数据库

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