1.Eucalyptus: Eucalyptus is a Linux-based software architecture that implements scalable private and hybrid clouds within your existingIT infrastructure. Eucalyptus allows you to use your own collections of resources (hardware, storage, and network)…

E. Caramel Clouds time limit per test:3 seconds memory limit per test:256 megabytes input:standard input output:standard output It is well-known that the best decoration for a flower bed in Sweetland are vanilla muffins. Seedlings of this plant need…

[CF833E]Caramel Clouds(线段树) 题面 CF 洛谷 题解 首先把区间一段一段分出来,那么只有四种情况. 要么没有被任何一朵云被覆盖,那么直接就会产生这一段的贡献. 要么被一朵云覆盖,要么被两朵云覆盖. 要么被三朵及以上的云所覆盖,那么这段的贡献永远取不到. 对于每朵云预处理出只被其覆盖的区间长度\(len[i]\),这样子就能处理只选择一朵云的贡献了. 现在考虑如何处理选择两朵云. 这里有两种情况. 第一种是两朵云无交,那么贡献就是\(len[i]+len[j]\). 否则…

[CF833E]Caramel Clouds 题面 洛谷 题目大意: 天上有\(n\)朵云,每朵云\(i\)会在时间\([li,ri]\)出现,你有\(C\)个糖果,你可以花费\(c_i\)个糖果让云\(i\)消失,同时需要保证你最多让两朵云消失．现在有\(m\)个独立的询问,每次给你一个需要让阳光照\(k\)时间的植 物,问你从时刻\(0\)开始,这个植物最快什么时候能长成． \(n,m\leq 3e5\) 题解 这题好神仙啊... 我们首先记几个东西: \(Free:\)表示当前空着的长度和…

曾老师的这篇文章发表于Journal of Network and Computer Applications,主要解决的是利用启发式算法决定如何在cloud of clouds中进行副本分发,满足用户移动请求的大前提下,花费的服务开销最小.      具体来说,就是数据可以只存放在一个云上,也可以在多个云上存放多个副本,副本也可以在云间进行拷贝.而实时请求来临时,既可直接从单个云读取,也可以通过网络在云间进行副本转发,将一份最新的数据副本转发至离用户最近的云中,用户从该云中获取数据.此文就是为…

Embodiments discussed in this disclosure provide an integrated provisioning framework that automates the process of provisioning storage resources, end-to-end, for an enterprise storage cloud environment. Such embodiments configure and orchestrate th…

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3.方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲线分组 3.3 曲线聚合和CurveNet 4.实验 4.1 应用细节 4.2 基准 4.3 消融研究 5.总结 Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis 漫步在云中:学习点云形状分析的曲线 论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01288 代码:https://curvenet.github.i…

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 将点云映射到常规二维或三维栅格(体素) 基于MLPs的点表示学习 基于点卷积的点表示学习 动态卷积和条件卷积 3.方法 3.1 回顾 3.2 动态内核组装 Weight Bank ScoreNet. Kernel generation 3.3 权重正则化 3.4 与前期工作的关系 4.骨干网体系结构 5.实验 5.1 物体分类 数据集 应用 结果 5.2 形状部件分割 数据集 应用 结果 5.3 室内场景分割 数据集 应用 注释: 结果 时间复杂度 6.消融实…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 投影网络 图卷积网络 逐点多层感知器网络 点卷积网络 三.核点卷积 3.1由点定义的核函数 3.2刚性的或可变形的核 3.3核点网络层 3.4核点网络架构 四.实验 4.1三维形状分类和分割 4.2 3D场景分割 4.3 消融实验 4.4 学习到的特征和有效感受域 五.总结 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds     Hugues Thomas     Charles R.…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 三.我们的方法 3.1 边缘卷积Edge Convolution 3.2动态图更新 3.3 性质 3.4 与现有方法比较 四.评估 4.1 分类 4.2 模型复杂度 4.3 在ModelNet40上的更多实验 4.4 部件分割 4.5 室内场景分割 五.讨论 Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github…