Uva 11181 Probability|Given(概率dp)

YOLOv10多模态目标检测的频域特征增强技术 多模态目标检测是计算机视觉中的关键技术,通过融合不同传感器的数据提升检测精度。传统方法在可见光与红外图像融合时面临背景噪声干扰和小目标特征丢失的挑战。频域分析为特征增强提供了新思路,通过傅里叶变换将图像转换到频域,能够有效分离目标特征与噪声。FDFEF(频域特征增强融合)模块创新性地结合频域滤波与跨模态交互,在YOLOv10框架中实现了精度与效率的平衡。该技术在安防监控、自动驾驶等需要处理复杂场景的应用中具有重要价值,特别适合解决夜间、雾天等恶劣环境下的多模态目标检测问题。 阅读详情

Problem G
Probability|Given
Input: 
Standard Input

Output: Standard Output

 

N friends go to the local super market together. The probability of their buying something from the market is respectively. After their marketing is finished you are given the information that exactly r of them has bought something and others have bought nothing. Given this information you will have to find their individual buying probability.

 

Input

The input file contains at most 50 sets of inputs. The description of each set is given below:

 

First line of each set contains two integers N (1 ≤ N ≤ 20) and r(0 ≤ r ≤ N). Meaning of N and r are given in the problem statement. Each of the next N lines contains one floating-point number  (0.1<<1) which actually denotes the buying probability of the i-th friend. All probability values should have at most two digits after the decimal point. 

 

Input is terminated by a case where the value of N and r is zero. This case should not be processes.  

 

Output
For each line of input produce N+1 lines of output. First line contains the serial of output. Each of the next N lines contains a floating-point number which denotes the buying probability of the i-th friend given that exactly r has bought something. These values should have six digits after the decimal point. Follow the exact format shown in output for sample input. Small precision errors will be allowed. For reasonable precision level use double precision floating-point numbers.

 

Sample Input                             Output for Sample Input

3 2 
0.10 
0.20 
0.30 
5 1 
0.10 
0.10 
0.10 
0.10 
0.10 
0 0

Case 1:

0.413043

0.739130

0.847826

Case 2:

0.200000

0.200000

0.200000

0.200000

0.200000

 


Problem-setter: Shahriar Manzoor
Special Thanks: Derek Kisman


题意:有n个人,并且知道每个人买东西的概率,现在已知有r个人买了东西,依次求第i个人买东西的概率

思路:ans[i]保存有r个人买了东西的情况下并且第i个人买了东西的概率,all代表n给人中第r个买了东西的概率


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>


#define L(x) (x<<1)
#define R(x) (x<<1|1)
#define MID(x,y) ((x+y)>>1)

#define eps 1e-8
//typedef __int64 ll;

#define fre(i,a,b)  for(i = a; i <b; i++)
#define free(i,b,a) for(i = b; i >= a;i--)
#define mem(t, v)   memset ((t) , v, sizeof(t))
#define ssf(n)      scanf("%s", n)
#define sf(n)       scanf("%d", &n)
#define sff(a,b)    scanf("%d %d", &a, &b)
#define sfff(a,b,c) scanf("%d %d %d", &a, &b, &c)
#define pf          printf
#define bug         pf("Hi\n")

using namespace std;

#define INF 0x3f3f3f3f
#define N 25

double ans[N];
double p[N];
int n,r;

double dfs(int pos,int left,double pp)
{
    if(pos>n) return left==0 ? pp : 0;

    double sum=0;

    if(left)
	{
	    sum+=dfs(pos+1,left-1,pp*p[pos]);
	    ans[pos]+=sum;
	}
    sum+=dfs(pos+1,left,pp*(1-p[pos]));
    return sum;
}

int main()
{
	int i,j,ca=0;

    while(sff(n,r),n+r)
	{
		fre(i,1,n+1)
		  scanf("%lf",&p[i]);

		memset(ans,0,sizeof(ans));

	   double all=dfs(1,r,1);
	   pf("Case %d:\n",++ca);
	   for(i=1;i<=n;i++)
			pf("%.6lf\n",ans[i]/all);
	}

  return 0;
}






LLC同步整流实战:从驱动时序到调试仿真,效率提升与避坑指南 同步整流技术是提升开关电源效率的关键手段,尤其在LLC谐振变换器中,通过低导通电阻MOSFET替代二极管可显著降低副边整流损耗。然而,驱动时序、电流过零检测及轻载模式切换是工程实践中的核心难点。从Vds检测原理到死区调节,再到仿真与实测验证,工程师需掌握完整的调试方法论。该技术广泛应用于通信电源、服务器电源及车载DC/DC,合理设计LLC同步整流方案能实现满载效率提升约1.8个百分点,同时优化热分布。本文以600W半桥LLC样机为线索,深入分析工作模态、驱动芯片选型、波形判断与仿真模型搭建,为电源设计提供可 阅读详情

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WKLL_ 1436
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左眼皮跳跳~
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