A. Album of Numbers 设$cnt[i]$表示数字$i$的个数,则$ans=\frac{\sum_{i} i\times cnt[i]\prod_{j>i}(cnt[j]+1)}{\prod_{i}(cnt[i]+1)-1}$. 不妨忽略分母的减$1$,那么只需要维护出答案以及$cnt+1$的乘积即可得到最终答案. 用线段树维护每个区间内的答案以及$cnt+1$的乘积,注意到乘积很大时对答案的影响变化很小,所以可以直接对$10^{100}$取$\min$. 时间复杂度$O(n\l…

菜鸡队训练实录. 现场赛记录:[名称:奖项/排名] 2017: ICPC Shenyang:Gold/3 CCPC Hangzhou:Gold/3 ICPC Beijing:Gold/13 CCPC Final:Silver/22 ICPC Asia East Continent League Final:Gold/11 2018: WF:31th Place  All ended. To do List: 一有空就训练 POI2018 Stage I[Done] 战术研究: 读新题的优先级高于…

摘要 BLSTM解码时,解码器需要等待整个音频到达后才开始解码,因为时间反方向的前向传播需要末尾的历史信息.BLSTM这一延时问题使其不适用与实时语音识别.context-sensitive-chunk BLSTM(CSC-LSTM)和latency-controlled BLSTM(LC-BLSTM,延时控制-双向LSTM)都将整句切分为数个chunks.通过在每个chunk中添加左右上下文帧,并以chunk为单位进行前向计算,BLSTM的延迟可以控制为一个chunk左右的时长,并且与传统BL…

caffe的伯克利主页:http://caffe.berkeleyvision.org/caffe的github主页:https://github.com/BVLC/caffe caffe的models: http://dl.caffe.berkeleyvision.org/ Index of / ../ mit_mini_places/ 01-Mar-2016 12:18 - bvlc_alexnet.caffemodel 22-Aug-2014 04:36 243862414 bvlc_go…

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2106.07577 基于 F-T-LSTM 复杂网络的联合声学回声消除和语音增强 摘要 随着对音频通信和在线会议的需求日益增加,在包括噪声.混响和非线性失真在内的复杂声学场景下,确保声学回声消除(AEC)的鲁棒性已成为首要问题.尽管已经有一些传统的方法考虑了非线性失真,但它们对于回声抑制仍然效率低下,并且在存在噪声时性能会有所衰减.在本文中,我们提出了一种使用复杂神经网络的实时 AEC 方法,以更好地建模重要的相位信息和频率时间…

2016弱校联盟十一专场10.5 传送门 A. As Easy As Possible 假设固定左端点,那么每次都是贪心的匹配\(easy\)这个单词. 从\(l\)开始匹配的单词,将\(y\)的位置标记成有效位置,用主席树维护. 如果\(s_l\ne e\),那么\(l\)与\(l+1\)的匹配结果一致:否则从\(l\)开始匹配到某个位置\(p\)完成单词匹配,我们从\(p+1\)的有效位置继承过来,然后再将\(p\)标记成有效位置即可. B. Be Friends 在二进制下,从高位开始考虑…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

Productivity tips, tricks and hacks for academics (2015 edition) Contents Jump to: My philosophy: Optimize transaction costs. Don't work from home. Eliminate temptation to waste time. Salvage dead time with technology. Get rid of your TV. Taming emai…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

2015:一个神奇的会议" title="WWW 2015:一个神奇的会议"> 作者:微软亚洲研究院研究员 袁进辉 WWW 2015(24th International Conference of World Wide Web)大会于2015年5月18日至22日在文艺复兴的摇篮--意大利佛罗伦萨举行.我们微软亚洲研究院人工智能(Artificial Intelligence (AI) Group )组与卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon Universit…