C : easy BFS (have a little trap)

YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393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):[未获取()] 【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 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 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

Farmer John has been informed of the location of a fugitive cow and wants to catch her immediately. He starts at a point N (0 ≤ N ≤ 100,000) on a number line and the cow is at a point K (0 ≤ K ≤ 100,000) on the same number line. Farmer John has two modes of transportation: walking and teleporting.

* Walking: FJ can move from any point X to the points X - 1 or X + 1 in a single minute
* Teleporting: FJ can move from any point X to the point 2 × X in a single minute.

If the cow, unaware of its pursuit, does not move at all, how long does it take for Farmer John to retrieve it?

Input
Line 1: Two space-separated integers: N and K
Output
Line 1: The least amount of time, in minutes, it takes for Farmer John to catch the fugitive cow.
Sample Input
5 17
Sample Output
4
Hint
The fastest way for Farmer John to reach the fugitive cow is to move along the following path: 5-10-9-18-17, which takes 4 minutes.

analysis:      pay attention to the " 2*x"     it maybe will make the array bounds.

code:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 100005;
const int INF = 1000000;
int ans[maxn] = {0};
int main()
{
    int n,k;
    cin >> n >> k;
    for(int i=0;i<maxn;i++){
        ans[i] = INF;
    }
    queue<int> que;
    que.push(n);
    ans[n] = 0;
    while(que.size()){
        int temp = que.front();
        int md[3] = {1,-1,temp};
        que.pop();
        for(int i=0;i<3;i++){
            int d = temp + md[i];
            if(d < maxn){		// attention ! in order to prevent the array from crossing the border.
                if(ans[d] == INF){
                    que.push(d);
                    ans[d] = ans[temp] + 1;
                }
            }
        }
        if(ans[k] != INF){
            cout << ans[k] <<endl;
            break;
        }
    }
    return 0;
}



AI大模型医学影像诊断智能识别应用方案.pptx 立即下载

相关推荐

智能驾驶智慧交通行业智算中心(AIDC)建设规划方案.pptx

智能驾驶智慧交通行业智算中心(AIDC)建设规划方案.pptx

非常可乐 HDU - 1495

大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情,但是seeyou却不这么认为。因为每次当seeyou买了可乐以后,阿牛就要求和seeyou一起分享这一瓶可乐,而且一定要喝的和seeyou一样多。但seeyou的手中只有两个杯子,它们的容量分别是N 毫升和M 毫升 可乐的体积为S (S Input三个整数 : S 可乐的体积 , N 和 M是两个杯子的容量,以"0 0 0"结束。 Output

mwhybmj的博客 1972

LLC谐振变换器恒压恒流双竞争闭环控制simulink仿真(附说明文档)

内容概要:本资源是一套面向电力电子与智能控制领域的综合性科研仿真资料合集,核心聚焦于LLC谐振变换器的恒压恒流双竞争闭环控制策略设计与Simulink建模仿真实现,涵盖半桥LLC、双向全桥LLC等拓扑结构的调频闭环仿真,并提供详尽的说明文档与PPT辅助材料。资源体系不仅深入呈现LLC变换器的动态响应与控制逻辑,还扩展至双有源桥(DAB)变换器的软开关协同优化、最小应力控制、EPS调制策略及新扩展移相角优化等前沿技术,同时集成三相PWM整流器在电网不平衡条件下的功率平衡控制、VOC+SVPWM双闭环控制等典型应用场景。此外,资源包涵盖状态估计(如EKF、UKF、PF)、微电网经济调度、卡尔曼滤波融合、神经网络控制、PID优化、储能系统管理等多个交叉方向,特别强调对顶级EI期刊研究成果的高精度复现,旨在帮助科研人员快速掌握先进控制算法的核心思想与仿真实现方法。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等相关专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源变换器、智能电网、电动汽车、微电网系统研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 深入理解LLC与DAB变换器的闭环控制机理,掌握恒压恒流切换、软开关实现与损耗优化方法;② 利用Simulink平台构建复杂电力电子系统模型,开展动态性能分析与控制器参数整定;③ 复现高水平期刊论文中的先进控制策略,提升科研创新能力与论文发表竞争力;④ 支持毕业设计、科研课题、项目申报及工程原型开发中的仿真验证环节。; 阅读建议:建议结合提供的完整资源目录循序渐进学习,优先研读标注“顶级EI复现”的案例以获取权威方法参考,配合MATLAB/Simulink动手搭建模型,重点关注控制框图设计、调制逻辑实现与仿真结果对比,深入理解算法背后的物理意义与数学推导过程。

Fire! UVA - 11624

https://vjudge.net/problem/UVA-11624 #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f;

mwhybmj的博客 557

概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统阐述了基于概率神经网络(PNN)的变压器故障诊断方法,结合Matlab代码实现分类预测。通过提取变压器运行过程中的关键特征参数,构建PNN模型以实现对正常状态与典型故障状态(如绕组短路、铁芯故障等)的高效分类识别。文章深入剖析了PNN的网络结构、概率密度估计原理、训练机制及分类决策过程,并通过仿真实验验证了该方法在故障诊断任务中具备较高的准确率与鲁棒性,展现了其在电力系统状态监测与智能运维中的良好应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、智能电网等相关领域的研究生、科研人员以及从事电力设备状态监测与故障诊断工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现变压器早期故障的智能化诊断与预警,提升电力系统运行安全性;②为基于神经网络的工业设备故障分类任务提供可复现的算法实现范例与技术验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,动手复现实验流程,深入理解PNN在实际分类问题中的参数配置、训练策略、性能评估方法,并鼓励将该方法迁移至其他电力设备或机电系统的故障诊断场景中进行拓展研究与优化改进。

优快云首页 发布文章 优快云同步助手 多无人机面向城市空中交通的多无人机路径规划研究(Matlab代码实现) 37 100 摘要:会在推荐、列表等场景外露,帮助读者快速了解内容,支持

内容概要:本文围绕面向城市空中交通的多无人机路径规划问题展开研究,系统阐述了该领域的核心挑战与关键技术。文章首先定义了多无人机路径规划的问题,明确了包括飞行安全、避障、协同效率在内的多项约束条件与性能指标。随后,重点介绍了三大类路径规划方法:基于改进RRT算法和图论的全局路径规划方法,用于构建初始可行路径;基于动态风险场的模型预测控制和动态窗口法(DWA)的动态避障方法,以应对环境中的突发障碍;以及多无人机协同规划策略和分布式协同控制算法构成的局部协同调整方法,确保多机间的飞行安全与任务协同。研究通过搭建Matlab仿真实验平台,设计了多种复杂城市飞行场景,对所提方法进行了全面的仿真验证与结果对比分析,展示了各方法在不同场景下的有效性与优劣。; 适合人群:具备一定自动化、计算机或航空航天领域基础知识,从事无人机、智能交通、路径规划等相关方向研究的研发人员和研究生。; 使用场景及目标:①为城市空中交通管理系统(UATM)的设计与开发提供理论基础和技术参考;②应用于物流配送、城市巡检、应急救援等多无人机协同任务的路径规划算法设计与仿真验证;③作为相关领域科研工作的技术参考资料,推动多智能体协同决策与控制技术的发展。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,通过复现仿真结果加深对各类算法原理与实现细节的理解。在学习过程中,应重点关注全局规划与局部避障的结合机制,以及多机协同策略中的冲突消解逻辑。

kuangbin 1B简单bfs(模板题)

You are trapped in a 3D dungeon and need to find the quickest way out! The dungeon is composed of unit cubes which may or may not be filled with rock. It takes one minute to move one unit north, south

mwhybmj的博客 548

安卓模拟器绕过检测全解析:雷电、MuMu、蓝叠、逍遥、夜神与WSA完整指南

随着手机游戏和应用的普及,越来越多的用户选择在PC上通过模拟器来运行安卓应用。然而,许多应用和游戏为了防止作弊或出于安全考虑,会检测是否运行在模拟器环境中。本文将详细介绍各大主流模拟器的检测绕过方法,帮助用户在电脑上流畅体验各类安卓应用。1. 获取模拟器系统镜像2. 使用ROM厨房工具修改系统文件3. 替换模拟器的系统镜像雷电模拟器:适合游戏,推荐使用MAGISK + EdXposed方案MuMu模拟器:适合中度游戏,推荐太极框架蓝叠模拟器:适合国际应用,推荐MAGISK方案逍遥模拟器。

专注技术分享 3万+

Find a way HDU - 2612

Pass a year learning in Hangzhou, yifenfei arrival hometown Ningbo at finally. Leave Ningbo one year, yifenfei have many people to meet. Especially a good friend Merceki.  Yifenfei’s home is at the c

mwhybmj的博客 452

PCL读取点云数据报错:Failed to find match for field ‘x‘/ ‘y‘/ ‘z‘.

原因:使用matlab生成的pcd文件,点云数据是双精度类型,pcl处理的点云数据是单精度类型。解决方案:使用matlab生成的点云坐标单精度化,然后在生成点云加以存储。

little_white138的博客 866

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?

深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2等,它们各有优劣,适用于不同的场景和需求。

flchen_nchu的博客 6753

poj3414 pots 倒水模拟

You are given two pots, having the volume of A and B liters respectively. The following operations can be performed: FILL(i)        fill the pot i (1 ≤ i ≤ 2) from the tap;DROP(i)      empty the po

mwhybmj的博客 407

智驾系统分层架构:从传感器到执行器的全链路解析

本文深入解析了智能驾驶系统的分层架构,从传感器数据采集融合、应用层决策到车辆管理层执行,完整呈现了从感知到控制的全链路工作流程。文章重点阐述了架构设计的核心优势在于接口标准化与模块解耦,以ACC和LKA协同场景为例,说明了各层级如何通过清晰分工与高效协作,实现复杂系统的可靠、灵活与易于升级。

weixin_29219189的博客 399

大一春季联赛,dfs简单题(思路)

Description 很不幸,你的英语考试挂了。 于是你打算画很多的圈圈诅咒老师。 你一共画了n个圈圈,但是由于你的功力不够,有的圈圈失效了。在这里,我们用”O”表示有用的圈圈,用”X”表示无效的圈圈。为了计算出这些圈圈诅咒的力量,规定每个连续的”O”串对力量值的贡献是其长度的平方。例如,你画出了这样的一些圈圈“OOXOOOXXOO”,连续的”O”串有”OO”, “OOO”, “OO”

mwhybmj的博客 398

产品经理必备知识——API接口

在古代,我们的传输信息的方式有很多,比如写信、飞鸽传书,以及在战争中使用的烽烟,才有了著名的烽火戏诸侯,但这些方式传输信息的效率终究还是无法满足高速发展的社会需要。如果你选择允许,app就会根据你的当前位置为你提供更加个性化的一些服务,当然也有一些app拿到你的位置信息做出损害用户利益的行为,所以还是需要谨慎授权。首先,看接口文档的场景一般是自身业务模块需要获取外部的数据,但又不想自己重新开发,寻找外部已经实现的有开放能力的供应商(包含企业内部的)。通过发送请求和响应消息的方式实现程序间的通信。

WBKJ_Noah_的博客 3454

PCL 使用RANSAC拟合平面【2026最新版】

RANSAC拟合平面算法原理和实现流程详解以及最大迭代次数和内点期望概率的设置方法。最后再对拟合后的平面法向量与向量(1,1,1)进行定向。博客长期更新,最近一次更新时间为:2026年4月24日。

点云侠的博客 42万+

A : easy dfs

在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C。 Input 输入含有多组测试数据。  每组数据的第一行是两个正整数,n k,用一个空格隔开,表示了将在一个n*n的矩阵内描述棋盘,以及摆放棋子的数目。 n 当为-1 -1时表示输入结束

mwhybmj的博客 392

药物对接仿真软件:HADDOCK_(9).结果分析方法

HADDOCK是一种强大的药物对接仿真工具,通过对生成的输出文件进行详细的分析,我们可以验证仿真结果的可靠性,并为进一步优化药物设计提供依据。常见的分析方法包括解读输出文件、使用可视化工具进行结构分析、评估对接模型的稳定性和准确性等。通过这些步骤,我们可以更全面地了解受体和配体的结合模式,从而提高药物设计的成功率。

kkchenjj的博客 1005

poj3279 Fliptile 好题

Farmer John knows that an intellectually satisfied cow is a happy cow who will give more milk. He has arranged a brainy activity for cows in which they manipulate an M × N grid (1 ≤ M ≤ 15; 1 ≤ N ≤ 1

mwhybmj的博客 376

LPDDR6 技术标准详解(JESD209-6)

是继 LPDDR5/5X 之后的新一代低功耗 DRAM 标准,专为满足移动终端、AI、边缘计算等高带宽、低功耗场景而设计。该标准通过全新架构、动态功耗控制机制和增强型数据完整性机制,实现性能、能效与可靠性的全面升级。LPDDR6 并非仅是速度升级,更是内存架构设计思路的演进,围绕“低功耗 + 高带宽 + 强安全”的三维目标,构建下一代 SoC 平台关键基础。✅ 高带宽:支持 32B/64B 动态突发✅ 低功耗:动态电压、通道切换✅ 高可靠性:ECC + 自测试 + 安全区。

weixin_43199439的博客 2569

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

poj 1426 Find The Multiple

Given a positive integer n, write a program to find out a nonzero multiple m of n whose decimal representation contains only the digits 0 and 1. You may assume that n is not greater than 200 and there

mwhybmj的博客 357

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

Shuffle'm Up POJ - 3087

A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by starting with two stacks of poker chips, S1 and S2, each stack containing C chips.

mwhybmj的博客 332

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

春季联赛,dfs水题(思路)

Description 对于n个数,从中取出m个数,如何取使得这m个数的乘积最大呢? Input 第一行一个数T表示数据组数。 每组输入数据共2行: 第1行有2个整数n、m,1,第2行有n个整数,其中每个数的绝对值小于等于4。 Output 对每组数据,输出1行,为最大的乘积值。 Sample Input 15 51

mwhybmj的博客 284

Fire Game FZU - 2150

Fat brother and Maze are playing a kind of special (hentai) game on an N*M board (N rows, M columns). At the beginning, each grid of this board is consisting of grass or just empty and then they start

mwhybmj的博客 280

Prime Path POJ - 3126

The ministers of the cabinet were quite upset by the message from the Chief of Security stating that they would all have to change the four-digit room numbers on their offices.  — It is a matter of s

mwhybmj的博客 213
上一篇: kuangbin 1B简单bfs(模板题)
下一篇: jiandanchiqu
mwhybmj
博客等级 码龄10年 8粉丝 74原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值