敌兵布阵 HDU - 1166 easy

【教育信息化】基于Java+Vue的微证书可信验证系统设计:职业技能成果数字化管理与防伪溯源 项目介绍 基于java+vue的职业技能微证书颁发与可信验证系统设计与实现(含模型描述及部分示例代码) 内容概要:本文介绍了一个基于Java和Vue的职业技能微证书颁发与可信验证系统的设计与实现,旨在解决传统职业证书管理中存在的信息分散、验证困难、易篡改、互认难等问题。系统通过构建统一的微证书业务管理体系,采用SHA-256摘要算法和RSA数字签名技术保障证书内容完整性与签发主体可信性,并结合二维码实现便捷的社会化验证。平台涵盖证书全生命周期管理,支持学习成果积累、能力画像构建及跨机构成果互认,具备完整的前后端分离架构与安全机制,适用于教育、培训与企业人力资源场景。; 适合人群:具备Java与Vue开发基础的软件工程师、高校计算机相关专业学生、职业教育信息化研究人员以及企业HR技术平台开发者。; 使用场景及目标:①实现职业技能微证书的数字化签发与防伪验证;②构建学习者个人能力档案,支持岗位匹配与人才评价;③推动教育机构、行业协会与企业间的技能成果互认与数据共享;④作为毕业设计或企业级认证平台的技术参考原型。; 阅读建议:此资源包含系统模型描述与核心代码示例,建议结合Spring Boot、MyBatis-Plus、JWT、Redis等技术栈进行实践,重点关注证书摘要生成、数字签名验证、权限控制与数据安全设计,并可通过提供的数据生成代码模拟真实业务场景进行测试。 立即下载

C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要监视这些工兵营地的活动情况。由于采取了某种先进的监测手段,所以每个工兵营地的人数C国都掌握的一清二楚,每个工兵营地的人数都有可能发生变动,可能增加或减少若干人手,但这些都逃不过C国的监视。 
中央情报局要研究敌人究竟演习什么战术,所以Tidy要随时向Derek汇报某一段连续的工兵营地一共有多少人,例如Derek问:“Tidy,马上汇报第3个营地到第10个营地共有多少人!”Tidy就要马上开始计算这一段的总人数并汇报。但敌兵营地的人数经常变动,而Derek每次询问的段都不一样,所以Tidy不得不每次都一个一个营地的去数,很快就精疲力尽了,Derek对Tidy的计算速度越来越不满:"你个死肥仔,算得这么慢,我炒你鱿鱼!”Tidy想:“你自己来算算看,这可真是一项累人的工作!我恨不得你炒我鱿鱼呢!”无奈之下,Tidy只好打电话向计算机专家Windbreaker求救,Windbreaker说:“死肥仔,叫你平时做多点acm题和看多点算法书,现在尝到苦果了吧!”Tidy说:"我知错了。。。"但Windbreaker已经挂掉电话了。Tidy很苦恼,这么算他真的会崩溃的,聪明的读者,你能写个程序帮他完成这项工作吗?不过如果你的程序效率不够高的话,Tidy还是会受到Derek的责骂的. 
Input
第一行一个整数T,表示有T组数据。 
每组数据第一行一个正整数N(N<=50000),表示敌人有N个工兵营地,接下来有N个正整数,第i个正整数ai代表第i个工兵营地里开始时有ai个人(1<=ai<=50)。 
接下来每行有一条命令,命令有4种形式: 
(1) Add i j,i和j为正整数,表示第i个营地增加j个人(j不超过30) 
(2)Sub i j ,i和j为正整数,表示第i个营地减少j个人(j不超过30); 
(3)Query i j ,i和j为正整数,i<=j,表示询问第i到第j个营地的总人数; 
(4)End 表示结束,这条命令在每组数据最后出现; 
每组数据最多有40000条命令 
Output
对第i组数据,首先输出“Case i:”和回车, 
对于每个Query询问,输出一个整数并回车,表示询问的段中的总人数,这个数保持在int以内。 
Sample Input
1
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Query 1 3
Add 3 6
Query 2 7
Sub 10 2
Add 6 3
Query 3 10
End 
Sample Output
Case 1:
6
33
59


模板题没什么好说的





#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<string>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<iomanip>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int NINF = 0xc0c0c0c0;
typedef long long ll;
const int maxn = 50010;
int num[maxn*2],segtree[maxn*4];
void build(int l,int r,int pos){
    if(r - l == 1){
        segtree[pos] = num[l];
        return ;
    }
    int mid = (l+r) / 2;
    build(l,mid,pos*2+1);
    build(mid,r,pos*2+2);
    segtree[pos] = segtree[pos*2+1]+segtree[pos*2+2]; 
}
void update(int k,int pos,int val){
    pos += k-1;
    segtree[pos] += val;
    while(pos != 0){
        pos = (pos-1) / 2;   //wa
        segtree[pos] = segtree[pos*2+1] + segtree[pos*2+2];
    }
}
int query(int l,int r,int ql,int qr,int pos){
    if(ql <= l && qr >= r) return segtree[pos];
    if(ql >= r || qr <= l) return 0;
    int mid = (l+r) / 2;
    return query(l,mid,ql,qr,pos*2+1)+query(mid,r,ql,qr,pos*2+2);
}
void print(int k){
    for(int i=0;i<k*2 - 1;i++){
        printf("%d ",segtree[i]);
    }
    printf("\n");
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    int cnt = 0;
    while(T--){
        int n;
        int k = 1;
        scanf("%d",&n);
        memset(num,0,sizeof(num));
        memset(segtree,0,sizeof(segtree));
        for(int i=0;i<n;i++){
            scanf("%d",&num[i]);
        }
        cnt++;
        printf("Case %d:\n",cnt);
        while(k < n) k <<= 1;
        build(0,k,0);
        //print(k);
        char words[10];
        while(1){
            getchar();
            scanf("%s",words);
            if(words[0] == 'E'){
                break;
            }
            if(words[0] == 'A'){
                int x,val;
                scanf("%d%d",&x,&val);
                x--;
                update(k,x,val);
            }
            if(words[0] == 'S'){
                int x,val;
                scanf("%d%d",&x,&val);
                x--;
                update(k,x,-val);
            }
            if(words[0] == 'Q'){
                int x,y;
                scanf("%d%d",&x,&y);
                x--;
                printf("%d\n",query(0,k,x,y,0));
            }
            //print(k);
        }
    }
}


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

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