autoregressive recognition permuted sequence

PostgreSQL 序列(Sequence)

基本操作 --新增序列 CREATE SEQUENCE xxx_id_seq INCREMENT 1 -- 一次加多少 MINVALUE 1 -- 最小值 START 1 --从多少开始 CACHE 1 CYCLE; --指定表使用 alter table xxx_table alter colum ......
序列 PostgreSQL Sequence

Autoregressive Search Engines: Generating Substrings as Document Identifiers

目录概SEAL代码 Bevilacqua M., Ottaviano G., Lewis P., Yih W., Riedel S. and Petroni F. Autoregressive search engines: generating substrings as document ide ......

「CF715E」Complete the Permutations

\(\text{「CF715E」Complete the Permutations}\) \(\text{Link}\) \(\text{Describe}\) 给定长为 \(n\) 的且部分确定的置换 \(p,q\)。定义 \(p,q\) 距离为通过交换 \(p\) 任意两项变为 \(q\) 的最 ......
Permutations Complete 715E 715 the

UVA1485 Permutation Counting

传送门 description 一个长度为 \(n\) 的排列 \(a\),其权值为满足 \(a_i>i\) 的位置的数量。 求权值恰为 \(k\) 的长度为 \(n\) 的排列的方案数。 \(n,k\leq 1000\) solution 设 \(f_{i,j}\) 表示考虑前 \(i\) 个数, ......
Permutation Counting 1485 UVA

[ABC299G] Minimum Permutation

ABC229G洛谷链接 atcoder链接 容易发现如果最终答案有两个相邻的数 \(b_i,b_{i+1}\) 满足 \(b_i>b_{i+1}\) 且 \(b_i\) 之后出现过,则显然可以找到另一个不劣的答案不满足这个性质 先说一个错误的结论:从前往后考虑,用链表维护答案,对于加入的一个数 \( ......
Permutation Minimum 299G ABC 299

#dp,二项式反演,容斥#CF285E Positions in Permutations

题目 问有多少个长度为 \(n\) 的排列 \(P\) 满足 \(|P_i-i|=1\) 的 \(i\) 的个数恰好为 \(k\) 个 分析 设 \(dp_{i,j,k}\) 表示前 \(i\) 个数钦定 \(j\) 个数满足上述条件且现在 \(i\) 和 \(i+1\) 因此被占用的方案数。 那么 ......
二项式 Permutations Positions 285 dp

[NEERC2004-2005] Hyper Almost Permutative String 题解

题目链接 题目大意 称一个长度为 \(n\) 的字符串为排列的,当且仅当它包含了前 \(n\) 个大写字母。 称一个长度为 \(n+1\) 的字符串为基本排列的,当且仅当可以通过删去一个字符使得它是排列的。 现在给定两个长为 \(n\) 的排列的字符串 \(s_1,s_2\),求一个最短的字符串 \ ......
题解 Permutative Almost String NEERC

[ARC071F] Infinite Sequence

题目描述: 定义 \(n-\)可爱序列 指无限长的由 \(\{1,2...,n\}\) 组成的序列。同时 \(a_1,a_2...\)满足以下条件: 1.第 \(n\) 个及以后的元素是相同的,即若 \(\forall i,j\geq n,a_i=a_j\) 。 2.对于每个位置 \(i\),紧随第 ......
Infinite Sequence 071F ARC 071

【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks

原始题目:DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks 中文翻译:DeepAR:自回归递归网络的概率预测 发表时间:2020年07月 平台:International Journal of Forec ......

PAT_A 1085 Perfect Sequence

Given a sequence of positive integers and another positive integer p. The sequence is said to be a perfect sequence if M≤m×p where M and m are the max ......
Sequence Perfect PAT_A 1085 PAT

CF612E Square Root of Permutation

挺有意思的一个构造题,不过这种排列置换相关的套路感觉都太明显了 首先考虑把原图的每个置换环求出来,稍作观察会发现所有长度为奇数的置换环都可以很容易地构造出对应的\(q\)数组 但长度为偶数的置换环就不能单独构造了,但我们发现可以把两个长度相同且为偶数的置换环交错着合并来得到一个合法的\(q\)数组 ......
Permutation Square 612E Root 612

CF1542E2 Abnormal Permutation Pairs (hard version) 题解

Abnormal Permutation Pairs (hard version) 两个限制:字典序小、逆序对大,一个显然的想法就是确保一对关系,统计另一对关系。 确保哪一对呢?我们想了想,决定确保字典序小,因为字典序是可以贪心的。 具体而言,我们考虑两个排列自第 \(i\) 位开始出现了不同。这样 ......
题解 Permutation Abnormal version 1542E

Codeforces Round 884 (Div. 1 + Div. 2) B. Permutations & Primes

给一个正整数 \(n\) ,你需要构造一个 \(n\) 的排列 \(p_1, p_2, \cdots, p_n\) 。对于排列 \(p\) 的每个子段 \([l, r]\) ,\(mex_{i = l}^{r} a_i\) 的结果为质数的次数尽可能多。 此处的 \(mex\) 最小排除值最低为 \( ......
Permutations Codeforces Div Primes Round

【前缀和优化 dp】CF1542E1 Abnormal Permutation Pairs (easy version) 题解

CF1542E1 首先时间复杂度肯定是 \(\mathcal{O}(n^3)\) 的。 容易想到先枚举最长公共前缀,然后枚举 \(p_{len+1}\) 和 \(q_{len+1}\),再枚举逆序对数进行统计。 令 \(f_{i,j}\) 表示有 \(j\) 个逆序对的 \(i\) 阶排列的个数。 ......
题解 前缀 Permutation Abnormal version

【前缀和优化 dp】CF1542E2 Abnormal Permutation Pairs (hard version) 题解

CF1542E2 首先时间复杂度肯定是 \(\mathcal{O}(n^3)\) 的。 容易想到先枚举最长公共前缀,然后枚举 \(p_{len+1}\) 和 \(q_{len+1}\),再枚举逆序对数进行统计。 令 \(f_{i,j}\) 表示有 \(j\) 个逆序对的 \(i\) 阶排列的个数。 ......
题解 前缀 Permutation Abnormal version

Codeforces Round 893 (Div. 2) C. Yet Another Permutation Problem

有一个 \(gcd\) 游戏,按以下步骤进行: 选择一个 \(n\) 的排列 \(p_1, p_2, \cdots, p_n\) 。 对于每个 \(i\) ,\(d_i = gcd(p_i, p_{i \% n + 1})\) 排列 \(p\) 的 \(score\) 为数组 \([d_1, d_2 ......
Permutation Codeforces Another Problem Round

《Deep Residual Learning for Image Recognition》阅读笔记

论文标题 《Deep Residual Learning for Image Recognition》 撑起CV界半边天的论文 Residual :主要思想,残差。 作者 何恺明,超级大佬。微软亚研院属实是人才辈出的地方。 初读 摘要 提问题: 更深层次的神经网络更难训练。 提方案: 提出了残差网络 ......
Recognition Residual Learning 笔记 Image

论文阅读(四)—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/202310/3279428-20231016232154691-2008412580.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 关键词:LSTM,Seq2Seq 📜 研究主题 采用深度神经网络DNN 使用LSTM,并翻转输入句子顺序提升性能 ✨创新点: 更换seq2seq中RNN单元为LSTM,有提升对长句子训练速度的可能 ......
Sequence Learning Networks Neural with

论文:Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG

论文名: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题: 研究方法: 主要结论: 模型: 问题: 行文结构梳理: ......

[ARC167D] Good Permutation 题解

题意 对于一个长度为 \(N\) 的排列 \(Q\),定义其为好的,当且仅当 对于任意整数 \(i \in \left[1, N\right]\),在进行若干次操作 \(i \leftarrow Q_i\) 后可以得到 \(i = 1\)。 给定一个排列 \(P\),定义一次操作为交换两个数。定义 ......
题解 Permutation 167D Good ARC

论文阅读(三)——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition

代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......

ARC167D Good Permutation 题解

题意 给定一个长度为 \(N\) 的排列 \((P_1,P_2,\cdots,P_N)\)。称一个排列 \(P\) 为“好排列”当且仅当对于所有 \(1\leq x\leq N\),都能通过不停地使 \(x\leftarrow P_x\) 将 \(x\) 变成 \(1\)。 通过最小次数操作将 \( ......
题解 Permutation 167D Good ARC

【PRC】鲁棒跨域伪标记和对比学习的无监督域自适应NIR-VIS人脸识别 Robust Cross-Domain Pseudo-Labeling and Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation NIR-VIS Face Recognition

【该文章为杨学长的文章,膜拜】 探索跨领域数据中的内在关系并学习领域不变表示 由于需要在低光照条件下实现24h的人脸识别,近红外加可见光的(NIR-VIS)人脸识别受到了更多的关注。但是数据标注是一个难点。该文章提出了Robust crossdomain Pseudo-labeling and Co ......

CF1264D2 Beautiful Bracket Sequence

第二次听这道题,写个推导过程。 考虑对于给定的括号序列如何算答案,考虑最终答案对应回原序列的位置,于是我们要找到一个位置让其左边的左括号与右边的右括号一样多。因为挪指针时两者之一一定变化,并且两边均单调,所以这个分界点是唯一的。 考虑枚举分界点算答案。假设左边有 \(x\) 个问号,右边有 \(y\ ......
Beautiful Sequence Bracket 1264D 1264

论文精读:用于少样本图像识别的语义提示(Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition)

原文连接:Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中(Few-shot Learning, FSL)中,有通过利用额外的语义信息,如类名的文本Embedding,通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
语义 样本 Recognition Semantic Few-Shot

[ARC116C] Multiple Sequences题解

思路 我们可以很好的想到一种 \(O(nm)\) 的 dp: 状态:\(dp_{i,j}\) 为搜到第 \(i\) 个,最后一个数是 \(j\) 的方案数。 转移:\(dp_{i,j} = \displaystyle\sum_{k|j,k\not =j}dp_{i-1,k}\) 当然这是会超时的。 ......
题解 Sequences Multiple 116C ARC

Codeforces Round 903 (Div. 3) E. Block Sequence(DP)

Codeforces Round 903 (Div. 3) E. Block Sequence 思路: 设dp[i]为当i~n为完美的最少删除次数 dp[n]=1,dp[n+1]=0; 从后至前对于dp[i]更新 若直接删除当前点,则为 dp[i+1]+1 若不删除 则为 min(dp[i+a[i] ......
Codeforces Sequence Block Round 903

[AGC030F] Permutation and Minimum 题解

Permutation and Minimum 看到 300 的数据范围,再加上计数题,很容易就往计数 DP 方向去想。 为方便,我们将 \(n\) 乘二。 因为是两个位置取 \(\min\),于是我们便想到从小往大把每个数填入序列。于是DP数组第一维的意义便出来了:当前已经填入了前 \(i\) 小 ......
题解 Permutation Minimum 030F AGC

CF264B Good Sequences 题解

Good Sequences 状态很显然,设 \(f[i]\) 表示位置 \(i\) 的最长长度。 关键是转移,暴力转移是 \(O(n^2)\) 的,我们必须找到一个更优秀的转移。 因为一个数的质因子数量是 \(O(\log n)\) 的,而只有和这个数具有相同质因子的数是可以转移的; 因此我们可以 ......
题解 Sequences 264B Good 264