石铁大ACM集训队训练计划

2024-04-13 13:38

本文主要是介绍石铁大ACM集训队训练计划,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1.集训队整体训练

每周六专题,由队长给出整体知识框架和相关资料链接。出十道题目左右,要求每位队员下周五前必须完成。周六上午(待定)参与共同讨论之后,周日晚上之前尽可能将所有题目全部完成,并编写相应的解题报告。解题报告要将自己在这道题上犯过的错误和学到的知识尽可能写出来,然后将链接丢到qq群
对于三次以上未参加训练的将被迫出局

2.个人训练

每个人都有适合自己的路子,但是在你没有找到你的路子之前,我建议按题目分类和列表刷。列表可以参考:

HDU训练路线:https://www.cnblogs.com/guohaoblog/p/9196872.html
OJ链接:http://acm.hdu.edu.cn
紫书题单:https://vjudge.net/article/45
白书题单:https://vjudge.net/article/426

其他不错的OJ:
https://www.luogu.com.cn
https://ac.nowcoder.com/acm/home
https://codeforces.ml

关于题解报告:在CSDN或者博客园编写都可以

3.选拔方案

铁大Acm队员中最后可以代替本校参赛的为6人,最多为9人,外加一个女队,所以必须从队员中选出实力最强的参赛。
选拔标准:
(1):cf积分
(2):作业完成情况
(3):做题数量和质量
(4):我校会定期展开个人赛,个人赛的排名会作为最终选拔的主要标准

这篇关于石铁大ACM集训队训练计划的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/900292

相关文章

Linux之计划任务和调度命令at/cron详解

《Linux之计划任务和调度命令at/cron详解》:本文主要介绍Linux之计划任务和调度命令at/cron的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录linux计划任务和调度命令at/cron一、计划任务二、命令{at}介绍三、命令语法及功能 :at

Linux中的计划任务(crontab)使用方式

《Linux中的计划任务(crontab)使用方式》:本文主要介绍Linux中的计划任务(crontab)使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、前言1、linux的起源与发展2、什么是计划任务(crontab)二、crontab基础1、cro

Oracle数据库执行计划的查看与分析技巧

《Oracle数据库执行计划的查看与分析技巧》在Oracle数据库中,执行计划能够帮助我们深入了解SQL语句在数据库内部的执行细节,进而优化查询性能、提升系统效率,执行计划是Oracle数据库优化器为... 目录一、什么是执行计划二、查看执行计划的方法(一)使用 EXPLAIN PLAN 命令(二)通过 S

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失,在SigLIP这个工作中,作者提出采用非对比性的sigmoid损失,能够更高效地进行图文预训练,本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录 在深度学习项目中,目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练,涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地,我们将演示在训练过程中出现中断后,如何使用 resume 功能继续训练,并将我们复现的模型与Model Zoo中的

《计算机视觉工程师养成计划》 ·数字图像处理·数字图像处理特征·概述~

1 定义         从哲学角度看:特征是从事物当中抽象出来用于区别其他类别事物的属性集合,图像特征则是从图像中抽取出来用于区别其他类别图像的属性集合。         从获取方式看:图像特征是通过对图像进行测量或借助算法计算得到的一组表达特性集合的向量。 2 认识         有些特征是视觉直观感受到的自然特征,例如亮度、边缘轮廓、纹理、色彩等。         有些特征需要通

多云架构下大模型训练的存储稳定性探索

一、多云架构与大模型训练的融合 (一)多云架构的优势与挑战 多云架构为大模型训练带来了诸多优势。首先,资源灵活性显著提高,不同的云平台可以提供不同类型的计算资源和存储服务,满足大模型训练在不同阶段的需求。例如,某些云平台可能在 GPU 计算资源上具有优势,而另一些则在存储成本或性能上表现出色,企业可以根据实际情况进行选择和组合。其次,扩展性得以增强,当大模型的规模不断扩大时,单一云平