PKU1426 Find The Multiple (memory limit超过了。。。。)

YOLO26算法星形目标识别+训练好的模型+100张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[星星(Star)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 85 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.8477 Precision | 1.0000 Recall | 0.9954 train/box_loss | 0.8235 train/cls_loss | 0.7275 val/box_loss | 0.7248 val/cls_loss | 0.9621 【训练过程分析】 85 轮训练后,我们得到了一个 mAP50 为 0.9950 的模型,这真是让人惊喜的成绩。一开始,模型的训练过程进展非常迅速,loss 在前 20 轮内从 1.5000 下降到 1.0000 附近,此后,loss 依然保持稳步下降,但速度明显放缓,特别是在第 30 轮到第 50 轮之间,loss 曲线进入了一个平台期,大约在 0.85 附近徘徊了 10 轮,直到第 60 轮左右才再度加速下降。这样的表现说明模型在前期阶段收敛良好,但到了后期,确实需要更多的训练轮次以确保模型的稳定性。 在验证集上,val_loss 保持平稳,没有出现明显的波动,这进一步证明了模型没有过拟合。然而,我们注意到在第 80 轮和第 85 轮之间,val_loss 似乎有所微弱的反弹,尽管这种波动并不显著。在训练集上,前 50 轮训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;



void bfs(int number,queue<long long> m)
{
    if(m.front() % number == 0)
    {
        cout<<m.front()<<endl;
        return;
    }
    else
    {
            m.push(m.front() * 10);
        m.push(m.front() * 10 + 1);
        m.pop();
        bfs(number,m);
    }
    return;
}
int main(void)
{
    int number;
   
    while(cin>>number)
    {
        if(number == 0)
        {
            break;
        }
        else
        {
            queue<long long> m;
            m.push(1);
            bfs(number,m);
        }
       

    }


    return 0;
}

内存太大 不过做完这个题目对广搜和与深搜的对比清晰了不少。。可惜自己水平太差。。。不知道那些20K 0MS的大牛们都怎么过的阿。。。。。。。。。。

科技中介服务机构如何提升客户在技术评估与需求匹配环节的服务效率与专业度.docx 科技中介服务机构如何提升客户在技术评估与需求匹配环节的服务效率与专业度 立即下载

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weixin_30273501的博客 104
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