Train Problem I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 42031    Accepted Submission(s): 15731 Problem Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowaday…

Train Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 10372    Accepted Submission(s): 5543 Problem Description As we all know the Train Problem I, the boss of the Ignatius Train Sta…

Train Problem I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 16859    Accepted Submission(s): 6300 Problem Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays…

Train Problem I Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 21736    Accepted Submission(s): 8232 Problem Description As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays.…

传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5920 我们的思路是: 对于一个串s,先根据s串前一半复制到后一半构成一个回文串, 如果这个回文串比s小,则做减法并递归: 如果相等直接结束: 如果大,那么找前一半离中心最近的一个非零数减1,并把这位之后到中心的数全都变为9,例如11000->11011,大了,所以变成10901: ps:因为大数相减要传指针参数,调了蛮久,发现指针的乱指了,所以开了一个二维数组,每一次算出的原串和回文串都用新的指针,也…

经过前几次的学习,我们应该对PAT有一点点的了解了,我们加下来就直接看例子中的一个问题,这个问题比较简单. 看代码: //The classic Readers/Writers Example model multiple processes accessing a shared file. ////////////////The Model////////////////// //the maximun size of the readers that can read concurrentl…

Problem: There are three poles and N disks where each disk is heaver than the next disk. In the initial conguration, the discs are stacked upon another on the first pole where the lighter discs are above the heavier discs. We want to move all the dis…

由于我涉及一个车牌识别系统的项目,计划使用深度学习库caffe对车牌字符进行识别.刚开始接触caffe,打算先将示例中的每个网络模型都拿出来用用,当然这样暴力的使用是不会有好结果的- -||| ,所以这里只是记录一下示例的网络模型使用的步骤,最终测试的准确率就暂且不论了! 一.图片数据库 来源 我使用的图像是在项目的字符分割模块中分割出来的字符图像,灰度化并归一化至32*64,字符图片样本示例如下: 建立自己的数据文件夹 在./caffe/data/目录下建立自己的数据文件夹mine,并且在mi…

继看完 贺完结!CS231n官方笔记 上一次已经成功跑起caffe自带的例程,mnist和cifar10 但是终归用的是里面写好的脚本,于是打算训练自己的img 〇.目标 准备好food图片3类(出于数据安全考虑,使用food101公开数据集) 每一类都是没有resize的1000张图片 现在的任务就是: 将这三类food分类 通过这个小任务应该可以熟练caffe使用 小问题列表: (1)这个后面的数字只要不一样就行了吧,用于表示类别? 答:ML中类别都是用数字表示的,而且必须是连续的,这是so…

1 收集自己的数据 1-1 我的训练集与测试集的来源:表情包 由于网上一幅一幅图片下载非常麻烦,所以我干脆下载了两个eif表情包.同一个表情包里的图像都有很强的相似性,因此可以当成一类图像来使用.下载个eif解压包可以把eif文件解压成gif和jpg格式的文件,然后删除gif文件,只留下jpg格式的文件,这些图就是我的训练集与测试集了. 1-2 使用rename批量重命名图像 (1)对于一个存放了图像src.jpg的文件夹ROOT,在ROOT中新建一个test.txt文件,在里面写下“renam…