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2019牛客暑期多校训练营（第九场）H - Cutting Bamboos（主席树 + 二分）
题目链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/889/H
题意：有 棵树和 次询问。每次询问 表示在 到 的范围内砍 次，将所有的树高都砍为，但是要保证每一刀砍出来的长度(砍去树高于该高度的和)都是相同的。问你第 次砍的时…
Mr. Kitayuta vs. Bamboos，CF506C，二分+神仙判定
正题 Portal 很容易发现这个答案具有单调性，所以选择花费1个log的代价取二分。 顺着考虑发现很难，我们倒着考虑，二分到的值为x。 我们就假设一开始全部的高度都为x，每天每根竹子缩短，每天的末尾可以选择k根竹子把它拉高…
题解 | Cutting Bamboos-2019牛客暑期多校训练营第九场H题
题目来源于牛客竞赛：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/discuss 题目描述： 输入描述： 输出描述： 示例1： 题解： 代码：
#include <bits/stdc.h>
#include <ext/pb_ds/assoc_co…
Mr. Kitayuta vs. Bamboos
Mr. Kitayuta vs. Bamboos 题目链接：http://codeforces.com/problemset/problem/505/E 参考：http://blog.csdn.net/qpswwww/article/details/46316647 贪心，二分 从数据规模上看，算法复杂度只能为O(n)或者O(nlgn)，似乎…
![Mr. Kitayuta vs. Bamboos[二分+贪心][图像分析]](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/Mr. Kitayuta vs. Bamboos[二分+贪心][图像分析])
Mr. Kitayuta vs. Bamboos[二分+贪心][图像分析]
文章目录 题目思路代码 题目 思路
首先最大值最小考虑二分，假设我们检验 x x x 但是发现检验比较难写 尝试从图像分析 那么画出来图像大致如下：
然后我们发现可以将图像上移末端重合至 ( m , x ) (m,x) (m,x) 点
那么只需要倒推改成每天减小 a i…
 E. Mr. Kitayuta vs. Bamboos（二分，思维）)
Codeforces Round #286 (Div. 2) E. Mr. Kitayuta vs. Bamboos（二分，思维）
题目链接
题面：
题意：
给定n棵竹子, 每棵竹子初始hi, 每天结束时长ai, 共m天, 每天可以砍k次竹子，每次砍掉p，可以重复选择一棵竹子砍（在当天竹子增长之前砍掉）, 若不足p则变为0, 求m天后竹子最大值 的最小值。
因为是“最小化最大值”，容易想到二分答案。设二分值为…
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点云 3D 天气数据增强 - Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in ... (ICCV 2021)
Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in Adverse Weather - 恶劣天气下用于3D目标检测的真实LiDAR点云雾模拟（ICCV 2021） 摘要1. 引言2. 相关工作2.1 不利天气对激光雷达的影响2.2 恶劣天气和激光雷达模拟2.3 3D目标检测…
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点云 3D 天气数据增强 - LiDAR Snowfall Simulation for Robust 3D Object Detection - 用于鲁棒3D目标检测的激光雷达降雪模拟（CVPR 2022） 摘要1. 引言2. 相关工作3. LiDAR点云的降雪模拟3.1 湿地面模型 4. 实验4.1 定量结果4.2 定性结果 5. 结论Refere…
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QLU-AI助手初次微调Qwen2-7B-Instruct总结
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python斐波那契数列第四十项_科学网—不死神兔的繁衍生息——神奇的斐波那契数列 - 霍开拓的博文...
不死神兔的繁衍生息——神奇的斐波那契数列 • 故事得从西元1202年说起，话说有一位意大利青年，名叫斐波那契。在他的一部著作中提出了一个有趣的问题：假设一对刚出生的小兔一个月后就能长成大兔，再过一个月就能生下一对小兔，并且此后每个月都生一对小兔，一年内没有发生死…
8.大模型微调学习案例：基于 Hugging Face、8位量化与 LoRA 适配器的方案
文章目录 一、引言二、数据预处理与构建数据集2.1 加载 JSON 数据2.2 构造训练样本2.3 构建 Hugging Face 数据集与分词2.4 添加标签字段2.5 划分训练集与验证集 三、模型加载、量化与适配器配置3.1 配置设备与显存使用3.2 配置 8 位量化3.3 加载预训练模型并映射设备3.4 为 8 …
LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）
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微软研究院、威斯康星大学的研究人员在L…
Python数据挖掘处理通话数据、短信以及上网记录完整项目+源码+源码解释
对通话、短信以及上网记录的数据来预测风险用户
本文代码全部采用jupyter运行
先导入相关的包
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn imp…
Llama模型家族训练奖励模型Reward Model技术及代码实战（三） 使用 TRL 训练奖励模型
LlaMA 3 系列博客
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动手训练粤语语音识别模型
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Wandb使用指南（教程）
安装： pip install wandb 登录 wanbd login 在terminal中操作查看你的API key并粘贴回车进行授权（https://wandb.ai/authorize） 是否使用Wandb?
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python中lns是什么意思_Python基础（上）
前言 Python的意思是蟒蛇，源于作者Guido van Rossum(龟叔)喜欢的一部电视剧。 Python基础概述 1.优点 简单：Python是一种代表简单主义的语言。Python这种伪代码本质是它最大的优点之一，它使你能够专注于解决问题而不是搞明白语言本身。 易学&…
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