大暑假集训

一名学生记录了为期21天的NOIP集训过程,包括每天的学习内容、比赛情况及心得感悟,期间涉及多种算法与数据结构的学习与实践。

day 1:

中午12点到了hz,懒懒散散和wx一起去吃饭,下午meaty来讲杂题选讲。

没意思跳过。

day 2:

早上lc,ryf和whm起晚了。。被老吕干了,中午和lc去吃泡面,没热水,等着开水,等了10分钟,吃完饭去机房。。。然后就开始考试了,恩,第一题还好,dfs,恩先放一放,第二题,看起来像个Dp,推了推式子,发现能过样例,三颗线段树就砸上去优化了,第三题理解题不太清楚,弃疗,第四题看了眼K的范围,INT_max ,矩阵乘,开开心心的打了上去,woc编译都不能过,爆栈了。。想了想这是循环矩阵,能O(n^2)搞出来,然后不会,就弃疗了,打了55分暴力上去。然后去码第一题,一个多小时的心塞历程,然后广搜全部爆栈。。弃疗。

day 3:

改完题来写博客,今天光荣爆零,想出了三道正解。。第二题应该AC但是被出题人用0卡到了0,第四题扫描线还没有调出来老于就要收卷了。。

当时情景:

Cooook刚刚造出来一个数据成功卡掉了Cooook的标称!!!

老于:做完的可以交了。

Cooook:woc...(⊙v⊙)嗯。。去死。本来以为至少还有T2,但是被出题人卡掉了。。。

心塞啊,第三题用Kruskal会被卡,然后就被卡了。。然后发现我考试时想的正解。。。

%%%ryf 300 怒A3题。

今天太差了。。#¥%#%¥#%失去的要追回来!。!。!

day 4:

没有考试,讲了网络流,又学了一遍,虽然还是什么也不会(心累),晚上被逼去颓博弈论。

day 5:

考试。。。第一题单点根号n求phi被卡了三个点,第二题爆搜特判得20,第三题A掉了,发现今天好水啊,其实是可以AC的,还是没想到时间复杂度啊。。然后就是愉快的讲(che)题(dan)和刷(tui)题(fei)时间了。

day 6:

没有考试QAQ,好困啊。。。早上lyc大佬讲可持久化,后面几道没听太懂。自己又去看了看,然后明白了,还没有打。

留下的坑:BZOJ 3551 Kruskal建树,思路很神奇,没有码还;

BZOJ 3772 还不太明白。

可持久化Trie

可持久化并查集

day 7:考试QAQ爆炸。。。T3平衡树写跪QAQ..T2递归下去用了数组。。T1想简单了QAQ好赤鸡。。。默默地改题发现不是自己不会而是并没有考虑完全后再动手去码,应该在算了是时间复杂度和空间复杂度后的谨慎码代码,而且每次到了考试后期都比较慌QAQ。。。下午就是改题了,改完题后去把3772的坑填了填,用了括号序?!

在最后走的时候才A掉真是心累呢。

day 8:考试还可以,,T1是裸的DP,A之,T2看起来像裸的异或方程组,方程都列好了不会解QAQ,后来发现直接枚举第一列就好了QAQ,改完后发现水的要死。。((⊙v⊙)嗯,我讲T1怎么又让我证明DP正确性QAQ。。。)T3比较恶心,wq被longlong卡到10分。。。然后下午默默地啃BZOJ 3551.。。

day 9:

在和水()的协商后今天继续颓可持久化取消考试,然后就颓了一天可持久化,颓完了可持久化01Trie和可持久化并查集(和主席树没什么区别啊QAQ。)然后zzh表示来颓可持久化Treap啊,然后就默默地去膜大佬了QAQ,不过模板很好理解,比较容易。。

day 10:

洪归来,水离去,早上考试,题目比较水,第一题是二分加O(n)的水题,我强制三分+主席树。。强制加了log,在O3助力下低空略过,听了wq大佬的建议,把三分换为二分,跑得快了1.5倍。。QAQ好神啊。。T2差个DP没想到,T3暴力分有75,直接5分钟拿走就完了。。

不过T3的正解真TM难打,难以理解,居然扔了道NOI的题目来做,有兴趣的可以去看题目:BZOJ 2432...还是太弱了QAQ。

然后晚上lgl来讲数据结构的应用,老吕说明天要讲计算几何,脑子中对它的印象只有1个:代码核能。。。

day 11:

早上被任一凡拉去改题,然后颓了一早上kd树,然后过了一个题后就兴奋的去打了bzoj的k远离,最开始我是一点也没有怂的QAQ,然后发现我抄了假的板子QAQ。好伤心,下午就是讲得计算几何,讲完后发现自己不会高考解析几何了懵逼中。然后就默默的去水题,印证了昨天的话,代码核能个头。。。新技能get:缩行。。。

day 12:

今天考试螺旋爆炸啊QAQ心累。。。T2低错。。

比方说。

struct People{
    int h,w;
    bool operator < (const People &a)const{
        if(h==a.h)return w<a.w;
        return h<a.w;
    }
};


h<a.w  强死了QAQ...我也很无奈...自己怎么能这么蠢。。。一定要仔细。。不能打挂,一题一点分,争取在剩下几天中AC一次QAQ。忘写题了。。。

T1 bfs,打挂。。。

T2 树状数组+枚举,排序写挂。。

T3 正解状态压缩,我打了带超大剪枝dfs,自信认为至少80,然后就boom了。。

下午日常改题,然后还剩T3时laolv过来说要讲插头DP,呃,我记得老于说过要讲来着,还真讲了QAQ.赶紧看一眼。。然而还是听着听着自动弃疗,然后晚上扔了0.5h来看ppt然后又去找了个std看了下模板。(这种Dp居然有模板。。)然后又去看了stdafx(钢哥)的K-D树板子,心血来潮测了发样例,发现样例过不去?!!!受到1000000000000点欺骗。。

然后估计从现在到明天都要颓cogs邮递员,话说这道题集齐了三种毒瘤:插头Dp,hash判重,高精度!!!。好畏惧QAQ。。

Day 13:

今天早上到了8点考试考试,7.40时把我们八个从10机房叫去11机房,然后被告知要联考QAQ,昨天晚上睡的也不晚,然而今天这么困,然后一点状态也没有,第一题裸的kmp特判打挂!!,第二题离正解只有一点点,可是暴力再次打挂!!!要细心啊,不能不打对拍,(可是暴力和谁去拍呢)郁闷的改题,除了最后一题不可做外其他还好,下午颓了K-D树,插头DP真是呃。。。

期待更好的明天。

Day 14:

day 14.噩梦的一天

Day 15:

Day 15 距离NOIP还有3个月

Day16 :  K-D 树大法好=@=


T1 : 树DP ,  弃疗,30分暴力搞上去。


T2 : 看起来像一个线段树,发现不会搞QAQ... 发现可分块 ... 然后就打分块...


然后打 对拍 .. 错了两处 拍出来了...


T3 : 这题好像在紫书上见过, 好像是用线段树维护什么东西QAQ...


然而要怎么搞呢...


 woc 这东西好像和我昨天刚做的那道题很像... 不就是 三维的 K-D 树么 ....


然后就码码码,码了半小时后直接不管了.


T1 30 , T2 100 ,T3 100.


woc , 我 K-D Tree A 了!!! 赞美 K-D tree ...


晚上在颓 树Dp , 然后就被树 Dp 吊打 QAQ... 根本不会啊QAQ. 看来我只能去码一码数据结构了...


Day 17 : 

居然已经过去半个月了。


今天的题,不知道说什么....T3正解居然是FFT .... 然而我的暴力打了80 分,还有各位


大佬用其他神奇的东西水过去(虽然我考试的时候感觉时间复杂度不对给放弃了QAQ...)


T1 是原来做过的一道题的弱化++ 版本,上来秒掉就好了QWQ. T2不会,上暴力,居然还


A掉了,T3直接N^3暴力,跑了80分,吐槽考试网站,最后一道题直接开了20s时限QAQ


.....


下午是董哥来讲了FFT 的 板子 (咳咳...) 和莫比乌斯反演 ... 还有杜教筛,渊哥表示很开心....


day 18 : 水题欢乐赛


总之今天题极其水 QAQ , 然而只有 280 , 没AC  .. .. ..


不开心QAQ  ..... 


T1 在沈阳做过类似的题, lc 表示没做过, 然而还是A 了, T2开始以为是!¥@%@¥后


来看了一眼 发现这是一个组合题, 开心的写了个预处理和求C 及 快速幂,直接就过了样例


T3 就比较悲催了 , 掉了20 分, 原因是要先减再离散而我先离散再减QAQ ,,,, 然后就挂


zzh 表示 应该写一个标题 : 热烈欢迎各位家长光临并留言QWQ....

DAY 19: 不开心,跳过,又是考炸的一天QAQ.

DAY 20:

距离集训结束还有 2 天,今天并没有考试,早上把留下来的莫比乌斯反演搞掉了,思路真是


神奇QAQ. 推式子比较简单,但是线性筛不会QAQ..


下午听了 AD 爷 来讲FFT 原理, 弃疗, 还是自己感性理解吧QAQ...


明天要考试,根据dg在博客上说的组了NOIP模拟题就莫名害怕...


dg : 我那时候还只会DP 所以只好出dp来给你们做了 (lc 说的)


day 21 : 达哥 出题

达哥出的今天的题目,T1看起来是区间DP+状压dp  ..


dg : 听说你们有些人区间dp不错,听说有些人状压DP不错,那么我就结合起来出吧..


不可做QAQ ...


T2 完全不可做,, 带权并查集... 到后来讲感觉没人明白 Haha...


T3 水题,随便模拟下就好了,woc 忘加 = 了  .....


if(c>=a) 写成 if(c>a) 挂了100 分 QAQ...


完...

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
# 基于ESP32与蓝牙低功耗的室内照明调控方案 ## 方案概述 本方案设计了一套利用蓝牙低功耗(BLE)通信技术进行室内LED照明设备调控的系统。其核心目标在于借助ESP32微控制器构建硬件平台,并通过具备BLE功能的智能终端实现对照明装置的无线操控。该方案涵盖了硬件电路构建、嵌入式软件开发、无线通信协议制定以及用户控制界面设计等多个技术环节。 ## 核心功能与技术要点 1. **无线通信机制**:依托ESP32集成的蓝牙模块,建立与智能移动终端之间的稳定数据链路,完成远程控制指令的可靠传输。 2. **照明参数调控**:具备对LED照明单元的开闭状态、发光强度及色温光谱进行精确调节的能力。 3. **预设照明模式**:系统内嵌多种适应不同环境需求的照明方案,例如适用于专注工作的阅读模式与营造氛围的娱乐模式。 4. **移动终端应用程序**:配套开发的手机应用软件提供了包括定时任务管理、情景模式快速切换在内的完整控制功能。 5. **用户情景自定义**:允许使用者依据个人偏好或特定场合需求,自主定义并存储个性化的灯光组合参数。 6. **能耗优化设计**:通过引入微控制器的深度休眠状态与外部中断唤醒机制,显著降低系统在待机时的电能消耗。 ## 部署与操作流程 ### 前期准备工作 1. 准备ESP32系列开发板作为核心控制单元。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本基于推荐算法的电影推荐系统就是在这样的环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞的数据信息,使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率,达到事半功倍的效果。此基于推荐算法的电影推荐系统利用当下成熟完善的VUE技术,使用跨平台的可开发型商业网站的Python语言,以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的MySQL数据库进行程序开发。基于推荐算法的电影推荐系统有管理员和用户两个角色。管理员功能有个人中心,用户管理,电影类型管理,电影信息管理,论坛交流,订单管理,系统管理。用户可以注册登录,查看电影信息,并且可以提前选座然后进行预定操作,还可以查看电影资讯,在论坛交流里留言等操作。基于推荐算法的电影推荐系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时,也实现了数据信息的整体化,规范化与自动化。 关键词:基于推荐算法的电影推荐系统;VUE技术;MySQL;Python
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