2021/9/11正睿7测Day.3

博主分享了一次编程竞赛的经历,详细记录了做题的时间分配和思路,提到了T1、T2、T3、T4四道题目,分别涉及模拟、状态压缩、位运算和复杂度计算。由于时间管理和复杂度计算的失误,导致未能完成所有题目。博主回顾了自己在T2上的挣扎,以及对T4可能的解决方案。最后,博主提到保存代码和提交到校内oj平台的过程,并将作业以压缩文件形式交给老师。

看了 20min20min20min 的题,感觉还算正常
然后花了 40min40min40min 写了 T1T1T1T3T3T3 的暴力,T1T1T1 感觉就是个模拟,要是细节不出问题应该能 AAA</

目前提供的参考资料中没有关于算力资源协同平台的具体信息,因此无法直接提供使用教程或详细操作指南。不过,通常算力资源协同平台的使用方法包括以下几个关键环节: 1. **平台注册与登录** 用户需要先注册账号并完成身份验证,登录后进入平台主界面。通常需要填写企业信息或个人开发者信息,以便平台进行资源权限管理。 2. **资源配置与申请** 平台通常提供资源申请界面,用户可以根据需求选择不同类型的计算资源(如GPU、CPU、存储等),并指定使用时长和数量。提交申请后,系统会根据资源池的可用性进行分配。 3. **任务提交与调度** 用户可以通过平台提交计算任务,例如运行特定的算法、训练模型或执行数据处理任务。平台支持任务队列管理,用户可以查看任务状态、日志以及执行进度。 4. **资源监控与管理** 提供资源使用情况的监控面板,包括CPU、GPU利用率、内存占用、任务运行时间等指标。用户可基于这些数据优化任务配置或调整资源申请策略。 5. **结算与计费** 平台通常基于资源使用量进行计费,用户可以在账户中查看消费记录、余额以及进行充值操作。部分平台支持按小时或按任务计费模式。 6. **API接口与自动化集成** 高级用户可通过平台提供的API接口实现自动化任务提交和资源管理,例如通过脚本调用API完成批量任务提交[^1]。 ### 示例:任务提交脚本(Python) ```python import requests # 登录获取Token login_data = { "username": "your_username", "password": "your_password" } response = requests.post("https://platform.example.com/api/login", json=login_data) token = response.json()["token"] # 提交任务 task_data = { "resource_type": "GPU", "task_script": "train_model.py", "parameters": { "epochs": 100, "batch_size": 32 } } headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"} response = requests.post("https://platform.example.com/api/submit_task", json=task_data, headers=headers) print("任务提交结果:", response.json()) ``` ###
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