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    Edges in MST(最小生成树 桥)

    题意 题目链接 给出一棵树,确定每条边状态: 一定在MST上 / 可能在MST上 / 不可能在MST上 \(n \leqslant 10^5, m \leqslant 10^5\) Sol MST表示最小生成树 表示只能想到\(nlog^2n\)的做法:先求出MST。 然后枚举剩下的边,如果权值出现在形成的环上,那么该边和MST上的边都是可能出现,如果权值大于环上最大值,那么该边不可能在MST上。没有被标记过的边一定在MST上。 树剖+主席树维护一下。。 (如果只有一个不同的话权值大的不会成为MST) 那么把\(x_1\)加入到第二个MST中,同时删去环上最大的边,会得到一个权值更小的MST。 哎,自己还想到这里了,不过立马就否决了。。 如果当前边所连的联通块已经被合并,那么该边一定不在MST上。这样就解决了第三种情况 考虑剩下的边,要么一定在MST上,要么可能在MST上。 如果一定在MST上,显然断开它之后会形成两个联通块。

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    基于骨骼的三维运动预测的多尺度时空图神经网络(CS)

    我们提出了一种多尺度时空图神经网络(MST-GNN),以动作类别不可知的方式预测未来基于骨骼的三维人体姿态。MST-GNN的核心是一个多尺度时空图,它明确地模拟了不同时空尺度下的运动关系。 MST-GNN的关键模块是基于可训练图结构的多尺度时空图计算单元(MST-GCU)。MST-GCU先在个体尺度上嵌入底层特征,然后在跨尺度上融合特征,得到全面的表征。 MST-GNN的整体架构遵循编解码器框架,其中编码器由一系列MST-GCUs组成,学习运动的时空特征,解码器使用基于图的注意门循环单元(GA-GRU)生成未来姿态。 大量实验表明,在Human 3.6M、CMU Mocap和3DPW数据集上,MST-GNN在短期和长期运动预测方面都优于最新的方法。 The key module of MST-GNN is a multiscale spatio-temporal graph computational unit (MST-GCU) based on

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    MSTP是什么?又有哪些特性?5分钟带你了解

    MSTP允许将一个或多个VLAN映射到一个多生成树实例(MST Instance)上,MSTP为每个MST Instance单独计算根交换机,单独设置端口状态,即在网络中计算多个生成树;每个MST Instance 每个MST Intance都有一个标识(MSTID),MSTID是一个两字节的整数;思科交换机支持4096个MST Instance,MSTID取值范围是0~4095,默认所有VLAN映射到MST Instance 当某个VLAN关联到一个新的MST Intance,那这个VLAN就不再属于MST Instance 0或者之前关联的MST Intance。 为了在交换机上标识VLAN和MST Instance的映射关系,交换机需要维护一个MST配置表(MST Configuration Table);MST配置表的结构是4096个连续的两字节元素组,代表4096 MSTP允许一组相邻的交换机组成一个MST区域(MST Region),同一个区域的交换机有着相同的VLAN到MST Instance的映射关系;拥有不同的MST Instance的映射关系的两台交换机需要设置不同的

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    CVPR录用+NTIRE冠军!清华提出首个高光谱图像重建Transformer

    ---- 新智元报道   编辑:好困 LRS 【新智元导读】清华大学、哈佛大学和苏黎世联邦理工学院等提出「多快好省」的高光谱图像重建方法 MSTMST++ 相继登上顶会。 图1 MSTMST++ 与 SOTA 算法的对比图(横轴代表计算量,纵轴代表性能,圆半径代表参数量) 由上图可以得出,MSTMST++ 不仅消耗的计算量少,而且参数量也非常小。 通过改变 MST 中各层 block 的数量 (N1, N2, N3)来得到一簇 MST family,他们是 MST-S (2, 2, 2), MST-M (2, 4, 4), MST-L (4, 7 图8 MST 与 SOTA 方法在 simulation 数据上的定性对比图 图9 MST 与 SOTA 方法在 real 数据上的定性对比图 MST++ 用于 RGB-to-HSI 的高光谱图像复原 MST++ 是 MST 的后续工作,其全称为 Multi-stage Spectral-wise Transformer。

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