题意 PDF 分析 思路挺简单的,题目中的每个命令(包括命令的逆)相当于一个置换. 用\(O(n^2k)\)的时间复杂度从右往左求出这些置换的乘积A,然后求m使Am = I(I为全等置换) 还是先把A分解循环,m则等于所有循环节长度的最小公倍数. 代码 #include<bits/stdc++.h> #define rg register #define il inline #define co const template<class T>il T read(){ rg T da…

UVA 1156 - Pixel Shuffle 题目链接 题意:依据题目中的变换方式,给定一串变换方式,问须要运行几次才干回复原图像 思路:这题恶心的一比,先模拟求出一次变换后的相应的矩阵,然后对该矩阵求出全部循环长度,全部循环长度的公倍数就是答案 代码: #include <stdio.h> #include <string.h> const int N = 1100; int t, n, g[N][N], vis[N][N], save[N][N]; char str[N],…

思路挺简单的,题目中的每个命令(包括命令的逆)相当于一个置换. 用O(n2k)的时间复杂度从右往左求出这些置换的乘积A,然后求m使Am = I(I为全等置换) 还是先把A分解循环,m则等于所有循环节长度的最小公倍数. 需要注意的是: 执行命令是从右往左执行的,这是题目中说的=_= 其他命令还好,mix那个命令把我搞得晕头转向,题中给的是反的,我们要反过来求原图像(i, j)在新图像中的位置. #include <cstdio> #include <cstring> #include…

题目链接 有一个n*n的图像和7种置换,以及一个置换序列,求将这个序列重复做几次能得到原图像. 将这些置换序列乘起来可得到一个最终置换,这个置换所有循环节的长度的lcm即为答案. 注意置换是从右往左进行的,开始没仔细读题,debug到崩溃~~ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef unsigned long long ll; +; typedef vector<int> Per; Per operator*(con…

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.…

参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/82855946 上采样的概念: 上采样可以理解为任何可以将图像变成更高分辨率的技术:最简单的方式就是重采样和插值法:将输入图片 input image 进行 rescale 到一个想要的尺寸:而且计算每个点的像素点,使用如双线性插值bilinear 等插值方法对其余点进行插值: U…

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 论文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 语音超分辨率(SSR)或语音带宽扩展的目标是由给定的低分辨率语音信号生成缺失的高频分量.它有提高电信质量的潜力.我们提出了一种新的SSR方法,该方法利用生成对抗网络(GANs)和正则化(regularization)方法来稳定GAN训练.生成器网络是有一维卷积核的卷积自编码器,…

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

1.Collections.shuffler 最近有个需求是生成十万级至百万级的所有随机数,最简单的思路是一个个生成,生成新的时候排重,但是这样时间复杂度是o(n^2),网上看了几个博客的解决方法都不是很理想 因为是要求生成所有随机数,可以换个思路,即生成顺序数,然后打乱即可.最后用到了shuffler方法,效率很高,百万级的数据毫秒就能打乱完, 其实这个算法也可以用于生成范围内一定量的随机数. 先介绍下源码实现吧,其实思路很简单. jdk: shuffle public static void…