51nod 1020 逆序排列

python数据处理(一)——如何用python实现excel功能 python如何实现excel的数据提取、指标构建,进行透视分析。 阅读详情

dp+内存压缩+前缀和+离线处理

dp[i][j] 表示 n=i,k=j 时的答案。

pre[i][j] 表示 dp[i][j] 的前缀和。

转移方程:

dp[i][j]=pre[i-1][j]-(j-i>=0?pre[i-1][j-i]:0)

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const long long mod=1e9+7;
long long dp[2][20020],pre[2][20020],ans[10010];
int n[10010],k[10010];

int main()
{
	int T,i,j,t;
	scanf("%d",&T);
	for(i=0;i<T;i++)
	{
		scanf("%d%d",&n[i],&k[i]);
	}
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	memset(pre,0,sizeof(pre));
	dp[1][0]=1;
	for(j=0;j<=20000;j++)
		pre[1][j]=1;
	for(i=2;i<=1000;i++)
	{
		dp[i&1][0]=pre[i&1][0]=1;
		for(j=1;j<=20000;j++)
		{
			if(j<=i*(i-1)/2)
				dp[i&1][j]=(pre[i&1^1][j]-(j-i>=0?pre[i&1^1][j-i]:0)+mod)%mod;
			pre[i&1][j]=(pre[i&1][j-1]+dp[i&1][j])%mod;
		}
		for(j=0;j<T;j++)
		{
			if(n[j]==i)
				ans[j]=dp[i&1][k[j]];
		}
	}
	for(i=0;i<T;i++)
		printf("%lld\n",ans[i]);
}


液态神经网络(LNN):打破AI“静态快照”的连续动力学革命---AI大模型系统从零开始0029 MIT研究团队受秀丽隐杆线虫神经系统的启发,开发出革命性的液态神经网络(LNN)。该技术通过连续微分方程建模神经元动态,实现输入响应速度的自适应调节,解决了传统AI模型静态化、高能耗和低解释性的痛点。LNN具有三大突破性优势:仅需少量神经元(如20个)即可完成复杂任务;能处理非均匀时序数据;在自动驾驶、医疗监测等领域展现出卓越的适应性和鲁棒性。这项将生物智能与数学建模完美融合的技术,有望成为下一代AI的核心架构,目前已在无人机导航等场景验证了其高效性,被预测为2026年最具潜力的AI突破方向。 阅读详情

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欣君
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