2021/10/9正睿7测Day.6

博主分享了一次使用他人配置的Dev.c++进行编程竞赛的经历,调试困难导致时间消耗大。T1尝试失败,T2按样例输出得到部分分数,T3因读题错误放弃,T4采用贪心策略解决部分问题。最终得分160分,表达了对其他优秀选手的敬佩。

由于是用别人用的电脑,Dev.c++个性化 得很难用,所以一开始调试就花了不少时间,但是还是没有搞成出厂设置那种,手感极差。
改设置+看题花了小 50min50min50min

T1T1T1 写了 20+min20+min20+minAAA 掉。

T2T2T2spjspjspj ,有点像之前的某道题看样例是输出 1,2,3...1,2,3...1,2,3... 这样的循环,而且不太理解得了题意,就也这样输出了,然后得了 151515

T3T3T3 读错题了,样例推了十几分钟推不出来,跳过。

T4T4T4 发现可以用求每个子树的大小,然后用贪心的思想去骗分。但是一开始忘了怎么去遍历树,浪费了不少时间,最后骗了 353535jkh 大佬太强了,明明跟我思路一样,但是骗到了 707070 分。

最后得分 100+15+0+35=160

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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