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…