hdu 4257 CosmoCraft

本文深入探讨了一道关于游戏开发中资源管理和单位调度的难题。通过分析游戏中的生产设施如何在士兵和工人之间转换,以应对敌人攻击的情景,提供了解决问题的思路和方法。对于不熟悉游戏术语如DOTA或魔兽的读者,文章特别解释了关键概念。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  这道题今天做了好长时间,不清楚该如何贪心,想了好久。后来想的差不多了,开始写,但是连测试样例都出不来。网上找博客看,发现如果某一轮的士兵人数不足以抵挡对手的侵略,需要把工人转换成士兵。这个。。我压根从题目里面就没有读出来,后来想了有半个小时左右的时间,大概感觉是这个题目里面说的那个production facilities 这个神物的所作所为吧。哎,对于不玩那个dota,魔兽之类的游戏的孩子伤不起啊。

  贴个链接:http://hi.baidu.com/littletobbies/item/b33fa10ab0694c303b53ee76

转载于:https://www.cnblogs.com/RainingDays/archive/2012/12/28/2837574.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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