P5204 [USACO19JAN]Train Tracking 2】的更多相关文章

P5204 [USACO19JAN]Train Tracking 2 毒毒题,对着嘤文题解看了贼久 首先考虑此题的一个弱化版本:如果输入的所有\(c_i\)相等怎么做 现在假设有\(len\)个数,取值从\(v\)到\(10^9\),而且每连续\(k\)个数至少有一个是\(v\) 那么取值就只有\(v\)和\(>v\)两种取值了,\(>v\)的取值有\(10^9-v\)种,设为\(x\) 那么有一个显然的dp,\(f_i\)表示这个问题i个数的答案 枚举这个数列的最后一个取值为\(v\)的数,…
原题链接 orz xzz巨佬 首先发现一个结论:两个相邻的\(c\)值如果不相同的话,就可以固定某个位置的值了 这启示我们把连续且相等的\(c\)给单独拿出来看,也就是对于一些\(c_i=c_{i+1}=...=c_j=v\),能不能从中得出一些东西 这一段代表的区间总长为\(j-i+k\),所有的数都大于等于\(v\),同时每\(k\)个中就有至少一个\(v\),有一个比较显然的\(dp\):设\(f[i]\)表示最后一个\(v\)在\(i\)位置时的合法方案数,\(p\)为\(1e9-v\)…
拿到本题后,可以观察到一个性质,如果出现了 \(c_i \ne c_{i + 1}\) 那么我们一定可以确定一个位置的值,这启示着我们将 \(c_i\) 相同的部分单独拿出来考虑再将最后的答案合并.于是可以先思考一个更为特殊的问题,所有 \(c_i\) 都相同的答案.为了让所有区间都被满足填了一个 \(c_i\),可以令 \(dp_i\) 表示前 \(i\) 个区间都存在一个 \(c_i\) 的方案.但你发现这是不好转移的,因为你不知道这个区间的 \(1\) 填在哪里,而且这个 \(1\) 填的…
考虑一个位置的上界,即$bi=min(c_{i-k+1},c_{i-k+2},--,ci)$,那么每一个位置有两种方式:1.达到上界:2.未达到上界那么可以将权值相同的ci和bi提出来,由于权值不同的ci是独立的,因此直接将每一个的方案数乘起来即可提出来以后,问题转化为每一个bi可以覆盖提出来的ci的一段区间,然后覆盖整个区间的方案数,由于这个区间的左右端点都不下降,因此可以用f[i][j]表示前i个bi恰好覆盖了前j个ci的方案数,转移为$f[i][j]=f[i-1][j]*(C-1)+(j=…
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x00 摘要 0x01 启动 1.1 分布式启动 1.2 构造基础 1.2.1 获取模型 1.2.2 获取数据集 1.2.3 步进函数 1.2.3.1 广播数据 0x02 Pretrain 0x03 初始化 3.1 initialize_megatron 3.2 初始化分布式环境 3.3 初始化进程组全局变量 0x04 设置模型 4.1…
训练时的实时状态跟踪的重要性 不言而喻. [Tensorboard] Cookbook - Tensorboard  讲解调节更新频率 直接上代码展示: import numpy as np import tensorflow as tf from random import randint import datetime import os import time import implementation as imp batch_size = imp.batch_size iteratio…
CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细…
gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要:任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型.虽然也取得了不错的效果,但是他们这些 online-only approach 限制了模型可以学到的模型的丰富性.最近,已经有几个尝试开始探索深度卷积网络的强大的表达能力(express power).但是,当跟踪目标提前未知时,需要在线的执行 SGD 来适应网络的权重,严重的影响了系统的速度.本文中,我们提出…
Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…
Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019_tracking.pdf 本文提出一种新的学习思路,即:属性信息 (e.g., illumination changes, occlusion and motion) ,来进行 CNN 特征的学习,以得到更加鲁棒的 tracker.具体来…
High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters 的翻译与分析 基于核相关滤波器的高速目标跟踪方法,简称KCF 写在前面,之所以对这篇文章进行精细的阅读,是因为这篇文章极其重要,在目标跟踪领域石破天惊的一篇论文,后来在此论文基础上又相继出现了很多基于KCF的文章,因此文章好比作大厦的基石,深度学习,长短记忆等框架网络也可以在KCF上进行增添模块,并能够达到较好的效果,因此我将深入学习这篇文章,并在此与大家分享,由于学识有限,难免有些谬…
From: 手机端运行卷积神经网络的一次实践 -- 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 貌似不错的东西:移动端视觉识别模型:MobileNets Holistically-nested Edge Detection 是屠卓文教授课题组在ICCV 2015 的工作. 该工作最大的亮点在于,一改之前边缘检测方法基于局部策略的方式,而是采用全局的图像到图像的处理方式. 即:不再针对一个个patch进行操作,而是对整幅图像进行操作,为高层级信息的获取提供了便利. 题材看上去很…
Abstract—Augmented Reality (AR) has become increasingly popular in recent years and it has a widespread application prospect. Especially in 2016, Pokémon Go, a location-based augmented reality game, has brought a dramatic impact on the global market…
参考文献:Yancheng Bai and Ming Tang. Robust Tracking via Weakly Supervised Ranking SVM Abstract 通常的算法:utilize the object information contained in the current and previous frames to construct the object appearance model and locate the object with the mode…
Imagine you're an engineer who has been asked to design a computer from scratch. One day you're working away in your office, designing logical circuits, setting out AND gates, OR gates, and so on, when your boss walks in with bad news. The customer h…
Re3 : Real-Time Recurrent Regression Networks for Visual Tracking of Generic Objects 2019-10-04 14:42:54 Paper:https://arxiv.org/pdf/1705.06368.pdf Code(TensorFlow):https://gitlab.com/danielgordon10/re3-tensorflow Demo Video: https://www.youtube.com/…
High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 2018-11-26 18:32:02 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf PyTorch Code:https://github.com/songdejia/siamese-RPN…
目录 文章目录 目录 前言 演进方向 Cellv2 更新 Rocky Support disabling a cell Stein Handling a down cell Train Count quota usage from placement Nova Scheduling 更新 Rocky Complex Anti-Affinity Policies Report CPU features to the placement service Support traits in Glanc…
If you fail to install and run this tracker, please email me (zhangyunhua@mail.dlut.edu.cn) Introduction This repository includes tensorflow code of MBMD (MobileNet-based tracking by detection algorithm) for VOT2018 Long-Term Challenge. The correspon…
前言 CVPR2016 来自Korea的POSTECH这个团队   大部分算法(例如HCF, DeepLMCF)只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器,这些做法证实利用CNN深度特征对跟踪结果有显著提升. 但是毕竟clssification 和 tracking是两个不同的课题 (predicting object class labels VS locating targets of arbitrary classes.) 所以作者设计了一个网络来做跟踪…
题意: 给你一个数n,表示有n辆火车,编号从1到n,入站,问你有多少种出站的可能.    (题于文末) 知识点: ps:百度百科的卡特兰数讲的不错,注意看其参考的博客. 卡特兰数(Catalan):前几项为 : 1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, 4862, 16796, 58786, 208012, 742900, 2674440, 9694845, 35357670- 令h(0)=1,h(1)=1,catalan数满足递推式:      h(n)= h(0…
报错:Start: failed to load tracking configuration: TrackingConfigGenerated.xml Start: failed to load tracking configuration: tracking.xmlUnityEngine.Debug:LogError(Object)metaioSDK:Start() (at Assets/metaio/Scripts/metaioSDK.cs:374) Could not read imag…
一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 主要区别与对比(Compare) 实现监控表数据步骤(Process) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 在SQL Server 2008以上版本中,对数据库中的用户表所做的 DML 更改(插入.更新和删除操作)除了:SQL Server 变更数据捕获(CDC)监控表数据之外,还有一个新增功能,那就是:更改跟踪(Chang Tracking),它跟CDC有什么不…
In the 1960s, the legendary Stanford artificial intelligence pioneer, John McCarthy, famously gave a graduate student the job of “solving” computer vision as a summer project. It has occupied an entire community of academic researchers for the past 4…
列车调度(Train) Description Figure 1 shows the structure of a station for train dispatching. Figure 1 In this station, A is the entrance for each train and B is the exit. S is the transfer end. All single tracks are one-way, which means that the train ca…
Organize Your Train part II Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Description RJ Freight, a Japanese railroad company for freight operations has recently constructed exchange lines at Hazawa, Yokohama. The layout of the lines is shown in Figure 1.…
How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work 转自:https://github.com/soumith/ganhacks While research in Generative Adversarial Networks (GANs) continues to improve the fundamental stability of these models, we use a bunch of tricks to train th…
Martin Danelljan 判决类追踪模型是由训练样本学习得到,但是为了适应目标和背景的变化sample set在每一帧中都会更新. 令(xjk, yjk)表示第k帧k={1,2,...,t}中的第j个训练样本.假设第k帧中的nk个样本在样本集中, ak表示第k帧样本的权重. 存在一种方法可以控制式子中训练样本的impact.在DCF-based trackers  M. Danelljan Accurate scale estimation for robust visual track…
http://www.cnblogs.com/hanhuili/p/4266990.html Correlation Filter in Visual Tracking系列一:Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 论文笔记 Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation fil…
XMPie Tracking 操作 1.1    打开页面 我们随便打开一个页面,这里打开landing.aspx 我们想要跟踪页面,选中DW上面的TrackingàTracking Page Visits. 这样我们就能跟踪页面了.系统自动会追加下面代码: 在追踪事件上,先选中界面上的一个Button或者超链接,选中DW上面的TrackingàTracking This.会弹出下面界面: Page name为追踪页面名字,Action name为追踪action的名字,这里一般不改 1.2  …