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每期比赛的开放测试集达到基准线是不是不代表内测数据集能达到基准线呢?看来几期前面的比赛,看到最后获奖名单和公开的测试数据集排名差别还挺大的,因为第一次参加这个算法比赛,不知道还有没有必要在开放测试集上刷分,或者刷了是不是没有什么意义了?
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请问15期的及格基准线是以目前公开的测试集的基准线为准,还是说当比赛结束后以代码在未公开的内测数据集为准呢。就是说如果在公开的数据集上是及格的,但在内测数据集可能会不及格是吗?
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整体log日志内容如下,请问这是什么情况,该怎么解决:2025-01-03 13:40:08【info】usecase0 build start2025-01-03 13:40:10【info】usecase0 build end2025-01-03 13:40:10【info】usecase0 round0 search start【E3:Run Error】选手程序执行中断
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比赛奖项设15名,但获奖名单中只有5名选手。另外,获奖名单中的选手与比赛榜单前排选手的差异似乎过大,希望官方能说明决定获奖名单的具体方式。
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之前一两分钟出分的代码,现在一两小时都没结果了,麻烦检查下
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M6781-10-GZ40-W5型号球机签名校验失败
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赛题简介页面和题目描述的pdf中关于数据范围(图的边数,点数,以及模板数量)不同,而且相差很大,以哪个为准?
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请问图信息数据是在一个文件里读取,还是在程序运行时向终端输入。输出数据是保存在txt文件里还是在终端输出。
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基于c语音,编写一个图书管理系统,具备以下功能:1、添加新书:能够录入新书的详细信息,如ISBN,书名,作者,出版社,出版日期,价格,库存数量。-编辑图书信息:允许修改已存在的图书信息,如库存数量。-删除图书。-查询图书:允许按书名、作者、ISBN/出版社、价格、库存数量)来查找。2.读者信息管理:-读者注册;允许读者注册并录入个人信息,如姓名、联系方式。-编辑读者信息:允许修改读者的个人信息。3.借阅管理:记录读者的借阅行为,包括借阅书籍名称、借阅时间。-归还图书:记录读者的归还行为,更新库存状态。(新手入门,求大佬帮忙。解决有偿(小红包))
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请问可以给出一些相关的参考论文或者更多的语言吗,Python运行太慢。
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几种基本的优化策略: 1.为 whole-pod 分配预留 10% 资源,如果 whole-pod 分配占比较低或者整体资源紧缺时,立刻释放资源以供应其它分配需求,这一实现基于一种实时监测策略。 2.对于机架亲和性(PG1 & PG7),由于资源有限,每当固定某个放置组别时,为该组别所在的机架增加“占用罚分”,以避免多个组别共用同一个机架的情况。 3.对于其它亲和性限制类型,每次优先选择资源较多的网络域或机架。 4.对于分区亲和性限制(PG6),每次优先填充虚拟机数量较少的分区,每当某个分区需要扩充机架时,优先选择剩余资源较多的机架,同时为每个被占用的机架增加“占用罚分”;如果该放置组别无法满足平衡要求,则立即退出程序以避免报错。 其它优化技巧: 1.由于虚拟机放置具有很强的随机性,因此随机数种子的选择很大程度上影响程序的质量,以我的程序为例,使用不同的随机数种子,提交测试的得分在 441w~465w 区间内。 2.根据过往的经验,对每个测试用例挑选最优秀的随机数种子(所谓过度拟合),有可能提升程序得分上限,但我认为这没什么意义,所以就没有使用这种办法。 其它可能的优化策略? 1.借鉴 Codeforces 上的思路,一种基于背包和 dp 的策略是突破基线的办法,它尝试将 Cpu 和内存切成完美的匹配模块,以此来提升资源利用率。 2.基于一种预测的方法,避免不必要的资源浪费,这一定程度上能提升在实际应用中的效率。
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q1:第8期输入task的id时,id是按照1,2,3,...的顺序依次输入的吗?还是说id是任意的一个数?q2:disk的取值范围是多少(不是disk的数量,而是容量上限)?
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