实际评测中是否按任务书描述，对分数进行加权？第二十一题的任务书的scoring部分，提到打分时有12个main test，8题权重为1，4题权重为2，每道题理论分值最高为100000，总分数最高应为1600000。我在代码中自己实现了calc_score函数，对得到的方案进行打分，并只有在分数达到阈值时才输出结果，但最终评测系统给出的分值与理论分值不匹配，似乎是评测系统没有正确加权导致，所有题的权重都计为1，总分数不可能超过1200000，也不可能达到基线分数1424745。能否请核实一下评测系统中的测试用例和打分方式，是否和任务书中的描述完全一致？ 

本地测试过了，上传显示general_error是什么原因呀？感觉不像是运行内存的问题

各位选手好，近期关注到有些选手开小号来提交作品评测，出于比赛公平性考虑，算法精英实战营赛事禁止选手开小号，注册多个账号提交作品参赛的行为。注意：一名参赛选手只允许使用一个账号进行参赛并提交作品，禁止有注册小号提交作品的行为，如有注册小号提交代码将在代码查重阶段判为作弊。即日起如有注册小号的行为请选手们自行删除小号，即日起如仍有注册小号提交作品的行为将视为作弊，取消相关赛事资格。 以下是比赛相关规则：1.赛事统计榜单只展示选手得分最高的作品分数。由于只开放部分测试集，此榜单不代表最终排名，比赛结束后会对选手最后一次提交作品进行最终验证后公示获奖名单。（建议选手在比赛截止前提交一次自己认为最优的作品）2.华为算法精英实战营是开放的比赛，对于开源代码，可以借鉴参考，但必须有相应的原创、创新。比赛结束后将进行代码查验和复测，如发现代码重复、搬运、抄袭、重复率过高的作品，经查实后我们将取消获奖资格。3.每天每位选手的作品提交的次数不能超过XX次。4.一名参赛选手只允许使用一个账号进行参赛并提交作品，禁止有注册小号提交作品的行为，如有注册小号提交代码将在代码查重阶段判为作弊

(开发环境为python）建议新手可以从华为官方给的demo代码着手，看懂整个的逻辑，然后在此基础之上进行迭代修改。因为直接跑demo是有分的，线上线下都能通过。因为线上的报错信息很少，所以可以每次修改一点就可以先线下运行，成功后再提交到云上去看到底能不能运行，如果可以成功运行，就可以保存代码然后再进行迭代修改；如果不能成功运行，就可以回溯之前的代码，这样即使线上出现了runtime错误也可以查看修改的部分的逻辑，减少debug的时间。同时不要修改很多再去提交，因为这样出现错误会比较麻烦。runtime error的原因：我个人也在调试代码的时候遇到了这个错误。在线下能成功运行时，线上出现这个原因的话，我个人觉得可能是由于：数组下标越界。通常发生在移动磁头指针的时候，因为磁盘的值是在1-V之间的，不会出现0，因此磁头从V移动到下一个点的时候，磁头指针应该变为1才对。本地调试：在官方给的补充说明中提到：Q：本地调试程序每次都需要拉起判题器，有更快的判题方式吗？A：无需每次都拉起判题器，选手程序可以直接读取输入文件的数据，而不是判题器的数据。判题器仅起到交互和及时检查错误的作用。因此可以在本地自己读取数据文件，模拟input，实现本地调试，这样就可以打断点之类的，方便调试。但是需要注意提交上去的时候要把相关代码注释掉。否则可能会general_error。超时的话可以使用cProfile来分析代码的运行时间，减少遍历的次数，优化数据结构。（看到了很多大家的问题，以上是个人的心得，希望帮到各位参赛的同学，同时希望不会违反官方的交流规定，如若违反请通知我，我立刻删帖hhh。祝愿各位同学可以有一次愉快且富有成长的参赛体验）

Unexpected IOException while writing to the input of the Solution process作品没有正确处理输入或输出，修改作品重新上传这个具体是什么错误？本地使用 《Challenge Statement Chinese Version.pdf》中的样例，构造样例测试 全部正常，请教下，谢谢。

约束条件里明确表示变量PktSize_{ij}的取值范围64Byte~9600Byte，那么Example中的16000是否存在错误，16000是否是以Byte为单位？我也想借此确认一下自己是否理解对了题目

软件开发最佳实践奖评选标准

请问replayer中点击Score Mode右边的问号时，得到的得分模式对比图中得分等级是什么意思？补充说明中说“切换为得分模式后，可以查看当前未成功的读取请求的得分分布情况”，未成功的请求又是如何计算得分的呢？

约束条件五指明：在实际的调度算法决策过程中，无法预测未来报文的到达顺序，只能使用已到达报文的信息，即对于当前报文不知道之后是否还会有报文到达。约束条件二：对于每个切片第一个报文到达时间为ts，最后一个报文离开时间te，即暗示已知当前报文是否为最后一个报文。也就是说我们虽然无法预测未来，但可以确定当前报文是否为最后一个？

如题，本地测试过了，上传显示general_error是什么原因呀？general_error是什么意思呀？

黑客松第十九期-Minimum Cost Trees什么时候公布获奖名单？

原题：在实际的调度算法决策过程中，无法预测未来报文的到达顺序。为了保证算法的效果，每次调度决策只能使用已到达报文的信息。我的理解是在算法设计上，每个时间节点te选择调度对象上，是只能使用ts <= te的已到达报文进行计算，不能使用ts > te的未到达报文的信息去计算，对么？如果这样的话，在每个时间节点te调度算法决策上，已到达报文的单位是切片级别的还是报文级别的？即切片级别的话，如果每个切片的第一个报文ts0<=te即认为该切片所有报文信息都获取可用来调度算法决策了，还是报文级别的每个报文信息分别的ts<=te时才认为获取了？感觉按照原文档的逻辑应该是报文级别的，但是这样的话怎么能每个切片在第一个报文即获取报文数目mn，切片带宽SliceBWn, 切片最大容忍时延UBDn信息呢？此外，在提交程序打分时，平台会自动检测这条约束么？

我是来自jun事科学院的硕士研究生，希望能够在北京添加上jun事科学院，谢谢~

我是来自军事科学院的硕士研究生，在北京没有军事科学院选项，请问是否能够将我们学校添加上呢

大概多久可以出评分啊？