线段segment heoi 2013
吉司机线段树
\(mxb\) 为历史最大值，\(tg1,tg2,tg3,tg4\) 分别对应最大值真实 \(tag\) ，其他值真实 \(tag\) ，最大值最大 \(tag\) ，其它值最大 \(tag\) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ......
线段树与历史最值和区间最值问题
线段树与历史最值问题 P4314 CPU 监控 Description 给定数组 \(\{a_i\}\)，维护以下操作。定义一个辅助数组 \(\{b_i\}\)，每次操作完后令 \(b_i=\max(a_i,b_i)\)。 查询 \(\max_{i=l}^{r} a_i\)（区间最值） 查询 \(\ ......
《零起点学通C语言：多媒体范例教学》是2013年科学出版社出版的图书，作者是范磊。
《零起点学通C语言：多媒体范例教学》是2013年科学出版社出版的图书，作者是范磊。第1章 基础知识 1 1.1 计算机语言概述 1 1.1.1 机器语言——面向机器的语言 1 1.1.2 汇编语言——面向机器的语言 1 1.1.3 高级语言——面向过程、面向对象的语言 2 1.2 C 语言的起源 2 ......
P3964 [TJOI2013] 松鼠聚会
经典结论题。但是我不会 题意：给出 \(n\) 个点 \((x_i,y_i)\)，求出 \(\min_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \max(|x_i-x_j|,|y_i-y_j|)\)。 \(\max(|x_i-x_j|,|y_i-y_j|)\) 为两点间的切比雪夫距离，\(|x_i- ......
P5513 [CEOI2013] Board 题解
赛时（模拟赛）乱加优化写挂了，爬来写题解。 发现点的深度和路径长度都非常大，而且一个点有多种方式到达，考虑先用统一的方式存储两个点的位置，再进行求解。 存储 为了更好地表示当前的位置，考虑对每个点编号。首先想到类似线段树的编号方法：初始点编号为 \(1\)，设当前点编号为 \(x\)，则左儿子编号为 ......
syoj.1827. 线段传送带题解
前情提要-三分 1827. 线段传送带 P2571 [SCOI2010] 传送带 省流：三分套三分。 在二维平面上有两个传送带，一个从 A 点到 B 点，一个从 C 点到 D 点，速度分别是 p 和 q，在平面内其他点的速度为 r。求 A 点到 D 点的最小速度。 考虑从 A 到 D 的路程一定是 ......
IDE之VS：Visual Studio的简介(包括 VS2013、VS2015、VS2017、VS2019、VS2022)、安装、入门、使用方法之详细攻略
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/81052119 最近开始使用vs2019,应该是最新的版本。之前都是vs2015,感觉19更智能，兼容性更好，速度也更快。详细了解下这几个版本。 1、简介： Microsoft Visua ......
P5513 [CEOI2013] Board
NOIP 模拟赛原题，赛时没切。 我们可以先考虑 \(30\) 分的部分分怎么打，\(n \le 50\)。对于每一个点去维护两个信息 \(pos\) 和 \(depth\) 分别表示当前这个点所在位置的编号是多少以及它在第几层，我们从两个点最后的状态往回考虑。然后用一个贪心的思想，深度大的点一定会 ......
线段树详解
定义 什么是线段树 线段树是一种二叉搜索树，每个节点都存储了一个区间的问题。 能够解决的问题 序列维护修改以及查询区间上的最值、求和等，修改和查询的时间复杂度为 \(O\)(\(log\) \(n\))。 与其他 RMQ 算法的区别 算法 适用范围 优点 缺点 线段树 动态 可执行的操作多 常数大 ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation
SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation
RefineNet: Multi-path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation * Authors: [[Guosheng Lin]], [[Anton Milan]], [[Chunhua Shen]], [[ ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers
SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
Context Prior for Scene Segmentation带上下文先验的分割
Context Prior for Scene Segmentation * Authors: [[Changqian Yu]], [[Jingbo Wang]], [[Changxin Gao]], [[Gang Yu]], [[Chunhua Shen]], [[Nong Sang]] DOI: ......
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation * Authors: [[Zongwei Zhou]], [[Md Mahfuzur Rahman Siddiquee]], [[Nima Tajbakhsh]], ......
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation 非对称注意力
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Zhen Zhu]], [[Mengdu Xu]], [[Song Bai]], [[Tengteng Huang]], [[Xiang Bai]] ......
PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers
PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers * Authors: [[Jiacong Xu]], [[Zixiang Xiong]], [[Shankar P. Bhattacharyya ......
A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation可变形注意力
A Deformable Attention Network for High-Resolution Remote Sensing Images Semantic Segmentation * Authors: [[Renxiang Zuo]], [[Guangyun Zhang]], [[Rong ......
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation：FLANet
Fully Attentional Network for Semantic Segmentation * Authors: [[Qi Song]], [[Jie Li]], [[Chenghong Li]], [[Hao Guo]], [[Rui Huang]] 初读印象 comment:: (F ......
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
简单线段树
一、什么是线段树？ 线段树是怎样的树形结构? 线段树是一种二叉搜索树，每个结点都存储了一个区间，也可以理解成一个线段，你要从这些线段上进行搜索操作得到你想要的答案。 线段树能够解决什么样的问题？ 线段树的适用范围很广，可以在线维护修改以及查询区间上的最值，求和。 需要注意的是，线段树只可以维护满足结 ......
【Linux】调试常见的应用程序奔溃“Segmentation fault (core dumped)”
https://blog.csdn.net/hello_nofail/article/details/129994481?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170264661316800227454508%2522%252 ......
CF1784C Monsters (hard version) 题解 线段树
题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/1784/C 题目大意： 你面前有 \(n\) 只怪兽，每只怪兽都有一个初始血量，你可以进行两类操作： 操作1：选择任意一个血量大于 \(0\) 的怪兽，并将它的血量降低 \(1\)； 操作2：将所有存活的 ......