12 2020 档案
摘要：Beta阶段的出口条件： 1.鸟类识别算法较好 2.Java网页界面较为友好 每个人的工作： 丁泽中：鸟类识别算法优化 徐凯新：鸟类识别算法优化 杨宗富：鸟类识别算法优化 廖鑫源：网页优化 蒋四海：网页优化 李航：网页优化 未来规划： 1.提高准确率 2.优化界面，提高网页稳定性 GITHUBbr>
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摘要：LightOJ - 1370（欧拉公式） 也就是欧拉公式板子题吧 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const ll MAXN = 1e6 + 10; ll phi[MAXN + 1]; void
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摘要：一些前言：DP是个神奇的东西，有时候一些题看到要用DP，但是却因为没有思路而不会。属实挺遗憾的。今天学习学习树形DP，希望济南站能用到。 来道例题：HDU1520 题意：如图中样例所示，我们可以构建出这样的树。 对于样例，显然我们选择画圈的部分可以使得整个收益最大。 本题的解题关键之处有两点：1.利
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摘要：A 题目链接： https://codeforces.com/contest/1459/problem/A 解题思路： 从本质上来讲，这是一道概率题。对应位置上，数字的权重是一样的，所以如果对应位置上前者比后者大，那么对于所有的全排列情况来说，前者大的情况的比例会加上1。最后只需要比较，哪个数对应位
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摘要：原地交换： 思路很简单先对角线对称交换，再左右对称交换就可以得到旋转90度。 线性代数证明方法：等我复习完orz class Solution { public: void rotate(vector<vector<int>>& matrix) { int n = matrix.size(); fo
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摘要：Beta阶段的出口条件： 1.鸟类识别算法较好 2.Java网页界面较为友好 每个人的工作： 丁泽中：鸟类识别算法优化 徐凯新：鸟类识别算法优化 杨宗富：鸟类识别算法优化 廖鑫源：网页优化 蒋四海：网页优化 李航：网页优化 未来规划： 1.提高准确率 2.优化界面，提高网页稳定性 GITHUBbr>
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摘要：学习知识的本质是为了生活，生活的快乐又是在哪里。倘若把生活的快乐放在学习上，那么学习也就是为了学习。 然而事实上，大多数的人所谓的学习不过是记忆以往的经验然后根据以往的经验对当前事物做出判断（啊这，这不是机器学习干的事情么） 然而不同于机器，人脑的学习热度并不会像机器一样厌倦，此时人们以一种快乐的方
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摘要：买卖股票的最佳时机含手续费 一个简单DP 用一个二维数组dp[n][2], 其中dp[i][0]代表前i个元素此时无股票的最大利润，dp[i][1]代表前i个元素此时有股票的最大利润。 最后答案求解的就是dp[n - 1][0]就是答案。 class Solution { public: int m
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摘要：Beta阶段的出口条件： 1.鸟类识别算法较好 2.Java网页界面较为友好 每个人的工作： 丁泽中：鸟类识别算法优化 徐凯新：鸟类识别算法优化 杨宗富：鸟类识别算法优化 廖鑫源：网页优化 蒋四海：网页优化 李航：网页优化 未来规划： 1.提高准确率 2.优化界面，提高网页稳定性 GITHUBbr>
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摘要：本部分主要讲解实验的环境配置（以WINDOW为例） 导入项目 首先，将TCP_test文件夹导入eclipse中。 操作流程：打开eclipse->import->General->Exisiting Projects into Workspace->Next 到这步之后，点击Browser将TCP
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摘要：
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摘要：Beta阶段的出口条件： 1.鸟类识别算法较好 2.Java网页界面较为友好 每个人的工作： 丁泽中：鸟类识别算法优化 徐凯新：鸟类识别算法优化 杨宗富：鸟类识别算法优化 廖鑫源：网页优化 蒋四海：网页优化 李航：网页优化 未来规划： 1.提高准确率 2.优化界面，提高网页稳定性 燃尽图 目前网页概
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摘要：1、列出 Alpha 阶段的目标，以及目标的完成度； Alpha阶段的目标： 1.Java网页开发 2.鸟类识别算法完成 目标完成度： 100% 2、Beta 阶段的出口条件 完成具有较好鸟类识别功能的网页 3、过去三天完成了哪些任务 学习鸟类识别算法相关资料，进行了算法上的优化 4、每个人的工作（
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摘要：快做完了 世界上最遥远的距离： 本阶段完成任务： 前端部分：鸟类识别界面已经完成，并进行相关优化 算法部分：敲定鸟类识别算法采用双线性EfficientNet 目前遇到的问题： 1.算法后客户端集成部分需要解决 2.负责java客户端开发同学解决了图片上传相关问题 未来完成计划： 1.解决完该项目
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摘要：本阶段完成任务： 前端部分：鸟类识别界面已经完成 算法部分：鸟类识别算法寻找完成，正在进行准确率验证中 目前遇到的问题： 1.colab内存太小（12G没法跑），正在进行数据集优化或采取其他方法 2.负责java客户端开发同学遇到了图片上传相关问题 未来完成计划： 1.训练出模型 2.完成java客
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摘要：白给题 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main () { string s; int num; cin >> num; while(num--) { cin >> s; cout << s.size() << endl; } }
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