金字塔

使用Python输出一个数字金字塔 运行结果： 源代码： ''' Python输出数字金字塔 ''' for x in range(1,10): print(' '*(15-x),end='') n=x while n>=1: print(n,sep='',end='') n-=1 n+=2 while n<=x: print(n,sep='',end='') n+=1 print() 来源： https://www.cnblogs.com/yijiahao/p/11740372.html

今年的蓝桥杯中我遇到了一道题是关于数字金字塔的，那时候在比赛时可能是各方面的因素有思路但是没有实现，直到今天回过头来看，其实只要思路正确了题目就会迎刃而解了，其实数字金字塔的的解题思路就是把金字塔分成两个直角三角形 如下所示： 1 12 1 123 21 1234 321 12345 4321 123456 54321 左边的是6行的直角三角形，他的规律就是每行的最大数就等于行数，那么用代码实现就是： for(int i=1;i<=6;i++){ //外层循环控制行数 for(int j=1;j<=i;j++){ //打印左边的三角形，保证每行的最大数等于行数 System.out.print(j); }} 右边的是5行的直角三角形，他的规律就是每行输出的数从左到右逆序输出就是大的在前小的在后，而且最大的数比行数小1，第一行不输出，那我们用代码实现就是: for(int j=i-1;j>=1;j--){ System.out.print(j); } 大体思路就这样实现了，那么把代码整合下，我们的题目也就解出来了，如下所示: public class angle { public static void main(String[] args){ for(int i=1;i<=6;i++){ //外层循环控制行数 //打印空格 for(int j=1;j<=6-i;j++){

用Java书写数字金字塔。 eg 输入 3 1 2 1 2 3 2 1 2 3 src="https://tool.lu/coderunner/embed/68S.html" allowfullscreen="" width="650" height="550"> 来源： CSDN 作者： MYLin粼 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43028756/article/details/88082886

数字金字塔 时间限制(普通/Java) : 1000 MS/ 3000 MS 运行内存限制 : 65536 KByte 总提交 : 116 测试通过 : 41 比赛描述 观察下面的数字金字塔。 写一个程序来查找从最高点到底部任意处结束的路径，使路径经过数字的和最大。每一步可以走到左下方的点也可以到达右下方的点。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 在上面的样例中,从7 到 3 到 8 到 7 到 5 的路径产生了最大 输入 多组输入数据 第一个行包含 R(1<= R<=1000) ,表示行的数目。 后面每行为这个数字金字塔特定行包含的整数。 所有的被供应的整数是非负的且不大于100。 输出 单独的一行,包含那个可能得到的最大的和。 样例输入 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 样例输出 30 提示 undefined 题目来源 ym #include<iostream> using namespace std; int main(){ int i,j,k,n; int a[1000],b[1000]; while(cin>>n){ //cin>>a[0]; scanf("%d",&a[0]); for(i=2;i<=n;i++){ for(j=0;j<i;j++){ //cin>>b[j]; scanf("%d",&b[j]);

数字金字塔 Description 考虑在下面被显示的数字金字塔。 写一个程序来计算从最高点开始在底部任意处结束的路径经过数字的和的最大。 每一步可以走到左下方的点也可以到达右下方的点。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 在上面的样例中,从7 到 3 到 8 到 7 到 5 的路径产生了最大和:30 Input 第一个行包含 R(1<= R<=1000) ,表示行的数目。 后面每行为这个数字金字塔特定行包含的整数。 所有的被供应的整数是非负的且不大于100。 Output 单独的一行包含那个可能得到的最大的和。 Sample Input 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 Sample Output 30 解题思路： 这道题用递推的方法来做，应为本行的结果只和下一层有关系，所以可以用一维数组倒着递推算出结果。 状态转移方程： st[j]=max(st[j],st[j+1])+a[i][j]; # include <cstdio> # include <iostream> using namespace std ; int st [ 1001 ] , a [ 1001 ] [ 1001 ] , n ; int main ( ) { scanf ( "%d" , & n ) ; for ( int i = 1 ; i <= n ;

FPN 1. Introduction 特征化的 image pyramid 被大量使用，ConvNet被用来计算特征，除了能够表示更高层次的特征之外，convnet 对尺度上的变化也更有鲁棒性，很多检测挑战中都使用了对特征化图像金字塔的多尺度测试，它的主要优点是产生了一个多尺度的特征表示，其中所有级别的语义都很强，包括高分辨率级别。 然而图像金字塔也有明显的额局限性，inference 时间大大增加，所以想要端到端的训练网络是不可行的，如果我们只在test时用图像金字塔，就会造成train和test的inference时间不一致，由于这些原因，faster RCNN选择不使用t特征图像金字塔。 图像金字塔不是唯一计算多尺度特征的方法。深度convnet逐层计算特征层次结构，而特征层次结构具有固有的多尺度金字塔形状，这种网络特征层次结构产生不同空间分辨率的特征图，但引入了不同深度造成的较大语义空白，高分辨率的feature map 可能具有低层次的特征，that harm 了他们的目标识别能力。 本文的目标是自然的利用ConvNet的特征层次的金字塔形状，同时创建一个在所有尺度上都具有强大语义的特征金字塔。为实现这一目标，我们将低分辨率、语义强的特征与高分辨率、语义弱的的特征通过自顶向下的路径和横向连接结合起来。最后得到一个特征金字塔，它在所有级别上都有丰富的语义

《金字塔原理》的读后感作文3100字： 在我们工作与生活中，不少人都会遇到这样的困扰：文章洋洋洒洒写了几千字，可是别人看了却说不知所云；会议发言说了一大堆，底下人一脸懵逼不明所以；沟通交流的时候，明明心里考虑了好久才说出的话，却发现还是鸡同鸭讲。似乎，我们总是很难将自己心里想要表达的意思准确地传达给别人。 简单来说，这应该是你思维的逻辑故障，是思维混乱引起了表达缺陷。那有没有什么方法可以帮助我们呢？有！ 这就是今天想要给大家介绍的金字塔思维。我计划分多次将自己学习金字塔思维的理论与实操的笔记与心得分享出来。这么做，源于我自己曾经就是从这样一个矛盾混乱状态中走出来的，对逻辑思维短板带来的难堪与困扰感同身受。同时，在工作中，我也发现了周围很多人都缺乏对逻辑思维处理能力必要的重视和系统的训练，虽然我一再给大家推荐《金字塔原理》这本书，但是似乎收效甚微，这加重了我在工作上的负担。 《金字塔原理》一书是麦肯锡公司的第一位女咨询顾问芭芭拉·明托所著，她向我们传授了逻辑思考的底层逻辑——金字塔原理，这是一种通过突出重点，理清逻辑，分明主次的逻辑思路、表达方式和规范动作的理论。 我现在写的文章，在知识分享的同时，会加入了我的一些主观感受，如果看完文章觉得对你们有用处的话，想要了解原版思路，不妨去买这本书籍来研读，相信能给大家带来更多收获。 今天的文章要解决的是三个部分，分别是：为什么要用金字塔结构

《金字塔原理》的读后感作文2500字： 这篇读书心得是上个星期前辈给我留的作业，起因是一次会议上我的表现令人不够满意。具体表现为：思考问题不够深入，也不能从多角度去看待问题；表达意思时不够条理清晰准确，有时候甚至词不达意；准备数据和汇报时结构不够严谨；等。这篇书说实话挺难读的，很多地方反复读了，没读明白，难受的很。后面事儿忙起来估计flag又要倒下，有点希望有个考试啥的，能把这部分内容重新捡起来再看。 以下是当时的正文部分。 序言：我是用了三个下班以后的时间、一个上班的公交车时间加上今天一个白天看完一遍的这本书。我还记得当时第一次打开这本书，看到前言部分，用金字塔结构组织的思想，举例说明了关于规划会议时间的金字塔结构图时的震撼，这种清晰、明确、思路完备的表达方式，让我当时忍不住写下了一句由衷的感慨： 但是说实话，《金字塔原理》这本书对我来说还是有点难读的。虽然整本书的结构、逻辑等非常清晰，但是在需要读懂具体的句子和举例时，我还是需要反复的读好几遍。对于本书中最干货的内容，可能一遍的通读对于我的完全掌握只能起到40%的作用。所以，后面的工作，甚至是日常的交谈，我会一直使用这些方法，因为这本书里介绍的内容实在是在工作中太常用了——汇报工作、思考方式、各种类型的写作以及解决问题的逻辑性和条理性，当我需要提升这些能力时，这本书几乎是给了我按图索骥一般神奇的方法论，比如我现在写作的读书心得

何凯明大神于2014年在《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。 提出的原因： 在SPP提出之前，深度学习网络主要是以R-CNN为主，它有两大缺点： 1、通常需要输入固定大小的图片来进行训练和测试。 对于大小不一的图片，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，将其变为统一的尺寸。但是这样往往会降低识别检测的精度。 2、计算量较大，严重影响速度 R-CNN预设1000~2000个候选区域 （采用Selective Search 方法），并分别在每个候选区域进行特征提取。这个想想就害怕，因为图片上有些区域会被重复采样多次。 具体原理： 现在从左到右来看： 蓝色的图1——我们把一张完整的图片，分成了16个块，也就是每个块的大小就是(w/4,h/4); 绿色的图2，划分了4个块，每个块的大小就是(w/2,h/2); 黑色的图3，把整张图片作为了一个块，也就是块的大小为(w,h) 空间金字塔最大池化的过程，其实就是从这21个图片块中，分别计算每个块的最大值（局部max-pooling）。通过SPP，我们就把一张任意大小的图片转换成了一个固定大小的21维特征（当然你可以设计其它维数的输出，增加金字塔的层数，或者改变划分网格的大小

链接: https://www.acwing.com/problem/content/description/286/ 题意: 虽然探索金字塔是极其老套的剧情，但是有一队探险家还是到了某金字塔脚下。 经过多年的研究，科学家对这座金字塔的内部结构已经有所了解。 首先，金字塔由若干房间组成，房间之间连有通道。 如果把房间看作节点，通道看作边的话，整个金字塔呈现一个有根树结构，节点的子树之间有序，金字塔有唯一的一个入口通向树根。 并且，每个房间的墙壁都涂有若干种颜色的一种。 探险队员打算进一步了解金字塔的结构，为此，他们使用了一种特殊设计的机器人。 这种机器人会从入口进入金字塔，之后对金字塔进行深度优先遍历。 机器人每进入一个房间（无论是第一次进入还是返回），都会记录这个房间的颜色。 最后，机器人会从入口退出金字塔。 显然，机器人会访问每个房间至少一次，并且穿越每条通道恰好两次（两个方向各一次）， 然后，机器人会得到一个颜色序列。 但是，探险队员发现这个颜色序列并不能唯一确定金字塔的结构。 现在他们想请你帮助他们计算，对于一个给定的颜色序列，有多少种可能的结构会得到这个序列。 因为结果可能会非常大，你只需要输出答案对109 取模之后的值。 思路: F[l][r]为l-r的组成情况, 对于每个l-r, l为根, 则令l+1-k为第一颗子树, 后面的k+1-r为其他部分, 即可递归求解,