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3年0月9天

bzoj4911/洛谷P3781 切树游戏动态DP+FWT题目分析代码

题目分析dalao tql暴力DP设f(x,k)f(x,k)f(x,k)表示深度最浅点为xxx的连通块，价值为kkk的有多少个。那么对于xxx，在遍历儿子前f(x,vx)=1f(x,v_x)=1f(x,vx)=1。对于每个儿子yyy，都有转移：f′(x,k)=f(x,k)+∑i=0m−1f(x,i)f(y,k−i)f&amp;amp;#x27;(x,k)=f(x,k)+\sum_{i=0}^{...

动态规划 2023-11-15 52 点赞 0 评论 78 浏览

python基础函数整理

整理下学过的python基础函数，用于自己生疏时方便翻阅操作篇字符串操作：len()：统计字符串长度ord()：字符 =》ASCIIcha()：ASCII =》字符join()：拼接字符串； '-'.join()：按-拼接split()：切割字符串，并保存到列表； splitlines()：按行切割strip()：取出两侧字符(默认空白字符)，可传参数去除指定字符...

python 2023-10-28 43 点赞 0 评论 65 浏览

基于多尺度卷积神经网络特征融合的植株叶片检测技术

【摘要】植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求，且人工成本高、耗时周期长。基于此，提出基于多尺度卷积神经网络特征融合（MCFF）的植株叶片检测技术。从深度学习技术辅助植株培育的需求出发，基于多尺度卷积神经网络特征融合，针对莲座模式植物、拟南芥和烟草3种不同类型、不同分辨率的植株进行叶片计数检测。经过与其他主流算法的比较，发现MCFF具备较高的检测精确度，平均精度均值（mAP）为0.662，实现了高度竞争的性能（AP=

物联网及AI前沿技术专栏 2023-09-22 62 点赞 0 评论 93 浏览

NR 5G 移动性和状态变化

基本说明1、在NR中通过切换，在RRC释放时的重定向机制以及通过使用频率间和RAT间绝对优先级和频率间Qoffset参数来实现负载平衡。2、UE针对连接模式移动性执行的测量被分类为至少三种测量类型：(1) 频率内NR测量;(2) 频率间NR测量;(3) E-UTRA的RAT间测量。3、对于每种测量类型，可以定义一个或多个测量对象（测量对象定义例如要监视的载波频率）。4、对于每个测量对...

通信协议 2023-03-13 97 点赞 1 评论 146 浏览