线段树模板

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define ls l,mid,rt<<1
#define rs mid+1,r,rt<<1|1
const int N=50005;
int sum[N<<2],lazy[N<<2];
void push(int rt)
{
    sum[rt]=sum[rt<<1]+sum[rt<<1|1];
}
void down(int rt,int l,int r)
{
    if(lazy[rt])
    {
        lazy[rt<<1]+=lazy[rt];
        lazy[rt<<1|1]+=lazy[rt];
        int m=l+((r-l)>>1);
        sum[rt<<1]+=lazy[rt]*(m-l+1);
        sum[rt<<1|1]+=lazy[rt]*(r-m);
        lazy[rt]=0;
    }
}
void build(int l,int r,int rt)
{
    if(l==r)
    {
        scanf("%d",&sum[rt]);
        return;
    }
    int mid=(l+r)>>1;
    build(ls);build(rs);push(rt);
}
int queryqj(int L,int R,int l,int r,int rt)//区间和
{
    if(L<=l&&r<=R) return sum[rt];
    down(rt,l,r);
    int mid=(l+r)>>1;
    int ret=0;
    if(L<=mid) ret+=queryqj(L,R,ls);
    if(R>mid) ret+=queryqj(L,R,rs);
    return ret;
}
int query(int x,int l,int r,int rt)//单点值
{
    if(l==r) return sum[rt];
    down(rt,l,r);
    int mid=(l+r)>>1;
    if(x<=mid) return query(x,ls);
    else  return query(x,rs);
}
void updateqj(int L,int R,int val,int l,int r,int rt)//区间更新
{
    if(L<=l&&r<=R)
    {
        sum[rt]+=val;
        lazy[rt]+=val*(r-l+1);
        return;
    }
    down(rt,l,r);
    int mid=(l+r)>>1;
    if(L<=mid) updateqj(L,R,val,ls);
    if(R>mid) updateqj(L,R,val,rs);
    push(rt);
}
void update(int x,int val,int l,int r,int rt)//单点更新
{
    if(l==r)
    {
        sum[rt]+=val;
        return;
    }
    down(rt,l,r);
    int mid=(l+r)>>1;
    if(x<=mid) update(x,val,ls);
    else update(x,val,rs);
    push(rt);
}
int main()
{

}

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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