ACM训练日记—10月1日

最新推荐文章于 2023-02-14 20:57:28 发布
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在今天的比赛中，作者深陷数论难题，过度依赖过往经验导致思路受限。在计算几何题上，意识到应避免使用斜率，强调点积和叉积的应用及模版的重要性。此次经历提醒自己需拓宽思维，提升算法灵活性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

     今天下午的比赛我可能算是划水了，先上来两题跟我都没关系，我直接开始推第三题的数论，可能就是钻牛角尖了，因为题目感觉以前就是做过一道同样的题，之前那道是关于gcd的性质得应用，思路又被自己限制在那个公式里去，后来lwy把x与y做gcd的分解后其实直接就很好推了，，，卡了好久，我差点照着自己钻的公式写了暴力，太菜了。接下来我就去搞那道计算几何，这道题告诉我所有的几何体一定要尽量避开斜率这种东西，光这个斜率不存在的讨论就能升很多麻烦，而且要熟练应用点积和叉积，还要熟练运用好计算几何的模版，自己在完全脱题模版的情况自己写真是太麻烦了。其实赛后看题解我的分类讨论思路是正确的，只是断断续续的没写下去，队友讨论很长时间的B题出来了。。。这场我真是太菜了，，还得加油

snayf
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算法工程师的成长日记：我是如何从菜鸟到专家的
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06-20 1144
本文旨在通过个人成长历程的深度复盘，揭示算法工程师从0到1的能力构建逻辑。内容覆盖基础能力夯实→算法思维培养→工程实战突破→领域专家进阶四个关键阶段，包含具体的学习方法论、工具链建设、项目经验沉淀和职业认知升级。适合3年以下经验的算法新人、计算机相关专业学生及希望转型算法领域的技术从业者。筑基期（1-6个月）：构建数学与数据结构底层框架成长期（6-18个月）：掌握机器学习核心算法与工程落地突破期（18-36个月）：深耕垂直领域，突破分布式算法与系统设计专家期（3年+）
从初级到架构师：刻意练习在程序员职业发展中的关键作用
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本文旨在解决程序员职业发展中普遍存在的"成长焦虑"问题：许多开发者工作多年仍停留在CRUD层面，无法突破技术瓶颈晋升架构师。通过引入心理学领域的刻意练习理论，结合软件工程实践，构建适合技术人员的能力提升框架。内容覆盖初级到高级的全阶段成长路径，重点解析代码设计、系统架构、技术决策等核心能力的训练方法，提供可量化的评估标准和实操案例。理论奠基：对比普通练习与刻意练习，建立核心概念模型能力解构：拆解架构师所需的技术/思维/管理能力矩阵实操指南：分阶段设计训练方案，包含代码/架构/决策等专项练习量化体系。
ACM训练日记—10月7日
snayf的博客
10-07 219
    今天是假期最后一天，今天的比赛签到题lhj很快就过了，到第二题lwy和lhj很快推出解法，然后lhj再次写炸，一直调不出来然后环lwy重写才过掉。第三题是我写的，有点急躁，磕磕绊绊总算写出来过了，但后来发现是比赛数据水了，其实我的写法完全可以被简单的hark掉，正解是二分答案，贪心判断此答案是否合法，如果不是数据水不知道会变成什么样，我可能回去用dp写，正解的思路也是在看网络流时经常见到，...
ACM训练日记—10月4日
snayf的博客
10-04 489
     今天的比赛发现了许多问题，刚上来lhj顺利过了F，我把D题题意读错了，匆忙写了一发结果wa了，后来才发现对坡这个词理解错误，然后就lhj写E题的搜索，K题我并没有读懂，lwy来了后弄懂了题意。然后lhj在写了dfs后说题目的样例错了，在lwy和他确定了题意以后发现题目读错了，又要重写，我用中间空隙打了一下K题的表，看到一点规律，只是感觉越往后出现的jili数越来越少，打表找出1e9之内有...
ACM训练日记—8月10日
snayf的博客
08-10 178
      今天先补了下昨天的题，感觉像J题，E题这两个暴力题也充满“美学”。然后开始学习了一下字典树与kmp算法，虽然kmp之前学过，虽然这两个知识点之前学过，但理解还并不深刻，尤其是next数组的利用。后来有学习了一下RMQ，之前一直没看过感觉这个东西完全可以用线段树代替，可最后还是被一道题逼着学习了一下，RMQ思想还是挺简单的，无非利用了就是把线段树那种二叉树的思想和dp结合，nlog(n)...
ACM训练日记—1月19日
snayf的博客
01-19 328
今天是训练的第一天，我主要还是以啃书为主，补题为辅。好像还有点找不到节奏，还没弄请现阶段的这几天是应该抓紧看完那两本书，还是多看博客看习题。不过看书，刷书上的习题还是有不少收获，集中整理一下今天看的知识点。         以下题目与定理来自《初等数学》（潘承洞） 1，若a|b，且c|d，则ac|bd; 2，若a|b1...a|bk，则对任意整数x1,x2,,,xk有 a|b1x
ACM训练日记—1月22日
snayf的博客
01-22 492
因为《初等数论》还有一些比较重要的东西没看到，还不想放弃。另外又必须利用3到4天看完组合数学的知识点和博客，所以这两天的任务还是很重的。继续整理一下吧。 一，《初等数论》（潘承洞）        1，证明：(0 mod 2)交(1 mod 3)=(4 mod 6)。证：由此知{2m}交{3n+1}设a=2m=3n+1，得2m-2n=n+1得n=2(m-n)-1得a=6(m-n)-2由此得a=6
ACM训练日记—1月20日
snayf的博客
01-20 385
今天还是在看《初等数论》，今天看的没昨天那么快，确实在一些有意思的题目上停留了许多时间。其实之前数分老师就曾经说过数学课本就如同侦探小说一样精彩。环环相扣的定理引理例题，就连课后小题的结论都经常会在后面当定理用。继续回顾一下。 1，设p是奇素数，q是(2^p)-1是素因数，证明q=2kp+1。。        证明：根据定理因为q是奇素数，所以 q | ((2^(q-1))-1) 且 q |
ACM训练日记—1月29日
snayf的博客
01-29 330
今天总算结束了置换群&polya定理，另外还温习了母函数的内容和博客，另外看了斯特林数的知识点。这样明天完成高斯消元的内容，其实以前看过，但周六交流中发现我高斯消元这方面博客看的太少，太简单。明天全力高斯。另外还要复习前面的内容和题目。下面整理下置换群&polya定理。          置换群&polya定理 1，定义：n元对称群的任意一个子群，都叫做一个n元置换群，简称置换群。 2，设f
ACM训练日记—1月24日
snayf的博客
01-24 168
今天的学习有点混乱，反而造成时间更紧迫了。 矩阵快速幂        把矩阵乘积和快速幂结合起来就可以。这一点非常简单，但是这部分题目最难是： 1，判断出题目就是矩阵快速幂来做。    题目：hdoj2276，hdoj4686。 2，根据题目要求推出递推式，并转化为矩阵。   题目：hdoj4686，hdoj5015，hdoj4565。 因为还没读到递推关系和生成函数那一章，矩阵快速幂留
ACM训练日记—4月10日
snayf的博客
04-10 203
先回顾下之前做过的几道题，在整理下一些老知识点吧。 1，最长公共子序列（LCS）      (1)a[i]=a[j]时，dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;      (2)a[i]!=a[j]时，dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);       (3)i=0||j=0时， dp[i][j]=0；  上面都是老知识点，这个算法是O(n*m)
ACM 入门学习介绍.md
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### ACM国际大学生程序设计竞赛（ICPC）入门学习知识点 #### 一、竞赛概述与历史 **ACM国际大学生程序设计竞赛（ICPC）**，被誉为“程序设计的奥林匹克”，是一项面向全球大学生的重要赛事，旨在考察参赛者的程序...
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苍穹涡起了残红，送来了一丝灼热。我步在回家的路上，看向广场上的孩童，我笑了，几年之前，我也和他们一样，活力四射，无忧无虑，现在，不一样了，我们每天都要为了别人说的自己人生的意义而去奋斗，如果可以的话，多想回到那时候啊……在滑梯上拽着彼此的衣袖，在黄昏下倾听彼此的鼾声，在余晖下构思光亮的未来。难道，就这样了吗？我今年16，难道就一定要舍弃掉自己喜欢的事情吗？我不甘心。于是，小生撰下此文，为在迷茫的夜中，给予和我同处境的人一些微乎其微的鼓励。
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基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
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基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
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LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
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如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
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基于Jenkins Pipeline实现Java项目自动化构建与发布
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域，自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具，能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架，它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来，实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一，推动了Jenkins从持续集成（CI）向持续交付（CD）及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下： 登录Jenkins，点击“新建项”，选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述，点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心，用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例： 在上述脚本中，定义了四个阶段：Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline，我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署，从而提高项目的整体质量和可靠性。
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ACM训练方案则是为了帮助参与ACM竞赛的队伍进行系统性的训练而设计的计划。以下便是ACM训练方案中的关键知识点： 1. 算法基础： - 掌握基本数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等。 - 理解并应用基本算法，...
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