poj 1579 Function Run Fun

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原题: http://poj.org/problem?id=1579

//记忆化搜索 
#include<cstdio>
int dp[22][22][22]={1};
int w(int a,int b,int c)
{
	if (a <= 0 ||  b <= 0  || c <= 0)
	{
		return 1;
	}
	if(a > 20 ||  b > 20 || c > 20)//控制在20以下了 
	{
		if(dp[20][20][20]!=0)
		{
			return dp[20][20][20];	
		}
		dp[20][20][20]=w(20,20,20);
		return dp[20][20][20];
	} 
	if(dp[a][b][c]!=0)
	{
		return dp[a][b][c];
	}
	if( a < b &&  b < c)
	{
		dp[a][b][c]=w(a, b, c-1) + w(a, b-1, c-1) - w(a, b-1, c) ;
		return 	dp[a][b][c];
	}
	dp[a][b][c]=w(a-1, b, c) + w(a-1, b-1, c) + w(a-1, b, c-1) - w(a-1, b-1, c-1)  ; 
	return 	dp[a][b][c];
}
int main()
{
	int a,b,c;	
	scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);
	while(!(a==-1 && b==-1 &&c==-1))
	{
		printf("w(%d, %d, %d) = %d\n",a,b,c,w(a,b,c));
		scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);
	}
	return 0;
}


【Yolo12改进策略】MRFA 小核协同,构建巨大的感受野,同时保持高斯型分布|即插即用|ICCV2025 本文将介绍如何将 UniConvNet 论文中的核心模块——感受野聚合器集成到 Yolo12中,通过一种新颖的“小核协同”范式,在不显著增加计算开销的前提下,显著提升模型的感受野质量和检测精度。在目标检测中,模型要识别一个物体,不仅需要看到物体的局部特征,更需要理解其周围的上下文信息。传统卷积网络通过堆叠小卷积核(如 3x3)来扩大“感受野”,但这个过程缓慢且效率低下。而近期流行的大核卷积,虽然感受野大,但会破坏“距离越近、影响越大”的自然分布,且带来巨大的计算负担。MRFA 找到了一条“中间道路”:它通过 阅读详情

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poj1579——Function Run Fun

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