ACM思想

最新推荐文章于 2019-04-24 19:27:16 发布
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Astronomical
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acm算法思想总结
abc18871430622的博客
04-02 820
能解释一下单调栈吗？{ 单调栈就是维护栈内元素保持单调性，单调递增或单调递减。 比如给一个数组，大小为5，元素分别是 1 3 2 5 4 我要维护单调递增的栈， 此时栈内元素为空，从数组开头扫描，最开始是1，因为栈空，所以直接加入到栈内， 接下来是3，3比栈顶元素1要大，保持单调递增，加到栈内，接下来是2，比栈顶元素 3 要小，弹出3，栈顶元素为1，2比1大，此时可加入到栈顶。可以知道2
我们为什么选择acm（无聊yy）
Iguodala的博客
10-01 2974
首先声明，我是弱校人，但并不是acmer,以后也不想做acmer。 最近遇到高原期，知乎上看了一些感想，两个感触颇深，愿与大家共勉。（屏截都有作者，只希望参考作者观点） 1.一个学姐，但是把代码当成艺术，无限膜拜ing。 2.一个学长，和我的情况很像，千金易得，知己难求吧~ PS:本人语文不好，一下纯属自己胡扯观点，望众神不喜轻喷，感激不尽。 经过六年纯粹的应试教育，我...
Acm半年小结
toy_block的博客
07-03 884
自从学习acm也有半年之久了，总体来说虽然有一点点的进步，但是水平依旧很菜。 为何要参见acm，回想起来当初只是觉得有意思想学学看，但后来就知道想要学好不是一件容易的事。相信天下间所有的事都不容易，想要达到某种境界就要付出相应的代价。 大学期间是人生中一个阶段，虽然哪个阶段我认为都是非常重要的，所以在当前的时间里要找点事做，不要让这四年荒废掉。 为此，我在大一的学期里加入了学生会，加入了轮滑
ACM-ICPC基本算法思想
Greedy Hat的博客
04-12 921
求值法 递推法 递归法 枚举法 模拟法
ACM模板
aisi_123的博客
08-15 645
目录 STL标准模板库 1.String 字符串 2. 数论 3.数据结构 4.图论 5.搜索 6.动态规划 7. 计算几何 8. 精选技巧 二分 10. 训练题集： 10.1 近期比赛： 10.2 kaungbin带你飞系列 大佬博客： 目录 STL标准模板库 0.0 STL简介 ...
ACM复习专项
Bryce1010's Blog
03-04 2158
资料整理 ACM训练营 邝斌的ACM模板 牛客网哈理工ACM教学视频 视频网盘资料（密码：kntr） 1. 训练阶段 第一阶段：练习经典常用算法 (本周任务） 1. 最短路（Floyd、Dijstra、BellmanFord） 2. 最小生成树（先写个prim、kruscal要用并查集，不好写） 3. 大数（高精度）加减乘除 4. 二分查找（代码在五行以内） ...
ACM训练计划
lxt_Lucia的博客
04-24 2485
https://blog.youkuaiyun.com/qq_40688707/article/details/80602064 看完人家的博客，发现任重道远。。。 一位高手对我的建议： 一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的 ，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。 下面给个计划你练练： 第一阶段： 练经典常用算法，下面的每个算...
ACM入门
越看越喜欢啊
08-22 2265
一般的入门顺序：0. C语言的基本语法(或者直接开C++也行，当一个java选手可能会更受欢迎，并且以后工作好找，但是难度有点大)，【参考书籍：刘汝佳的《算法竞赛入门经典》，C++入门可以考虑《c++ primer plus》，java选手可以考虑《think in java》or中文版《java编程思想》，请远离谭浩强…】可以选择切一些特别水的题巩固以及适应一下ACM中常见的输入输出格式…例如杭...
ACM学习路线参考
dd Zheng的博客
04-08 2727
初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治法. (4)递推. (5)构造法.(poj3295) (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.图算法: (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历. (2)最短路径算法(dijkstra,be...
ACM学习笔记ACMACM
05-08
6. **贪心策略**：在部分问题中，采用局部最优解可以达到全局最优解，这就是贪心算法的思想。了解何时适用贪心，何时需要考虑更全面的解决方案，是ACM解题技巧的一部分。 7. **模拟**：有些问题可能没有明显的算法...
acm官网-ACM资源
08-10
ACM（美国计算机协会）是全球性的计算机专业组织，它提供了一个平台，供计算机专业人士交流思想、开发职业以及学习最新技术。从给定的文件信息来看，这份压缩包包含了与ACM官网资源相关的多个文件，这些文件很可能...
蓝桥杯ACM-ACM资源
04-26
通过学习这些题目的解法和算法思想，他们可以迅速提升自己的编程技巧和逻辑思维能力。 在编程领域，ACM竞赛的题目往往具有较高的难度和较好的挑战性，很多企业和机构也将ACM竞赛成绩作为衡量候选人技术能力的重要...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
2015-2018年咸海流域1km归一化植被指数8天合成数据集
08-23
数据说明文件
ACM算法集：基础思想与实用策略
在ACM竞赛中，算法设计与程序编程起着至关...ACM竞赛中的成功往往取决于参赛者对这些算法思想的熟练掌握和应用，以及对程序设计原则的遵循。理解并掌握这些基础，能够帮助选手在面对复杂的编程挑战时，更加游刃有余。
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