#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#defineint__int128#defineendl'\n'#defineiosios::sync_with_stdio(false);cin.tie(nullptr);cout.tie(nullptr);constintN=2e5+5;constintC=2e3+5;constintinf=0x3f3f3f3f3f3f3f3f;int

namespaceIO{charbuf[1<<20],*p1,*p2;#definegc()(p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,(1<<20),stdin),p1==p2)?EOF:*p1++)template<typenameT>inlineTread(){Tx=0;cha

原始来源：https://www.cnblogs.com/tudouuuuu/p/14091196.html经过lhx和PeppaEvenPig改动优化而成；#defineFI(n)FastIO::read(n)#defineFO(n)FastIO::write(n)#defineFlushFastIO::Fflush()namespaceFastIO{constintSIZE=1<<16;charbuf[SIZE],obu

为了让大家了解C++各种IO方式的性能，于是就有了这篇文章。本次测试采取的数据均为\(10^6\)个不超过\(10^8\)随机正整数。测试代码：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intx;intmain(){ freopen("test.in","r",stdin); freopen("test.out","w",stdout

  引言        对于很多走java后端的小伙伴都避免不了用java去写算法题，而对于像力扣这种刷题网站不需要我们处理输入输出，我们就会写的很舒服，但是如果是洛谷，牛客，cf，各大高校的oj之类的刷题网站需要我们自己处理输入输出，我们就会意识到java那个Scanner类读取数据是非

引言：__int128不能用\(cin\)\(cout\)或\(scanf\)\(printf\)。快读思想：把每一个字符读入，组成数字。intread(){ intx=0,y=1;//x代表那个数的绝对值，y代表符号 charch=getchar(); while(ch<'0'&&ch>'9'){//如果字符不是数字 if(ch=='-')y=-1;

快读模板getchar()inlineintread(){ints=0,w=1;//s数值w符号charch=getchar();while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')w*=-1;ch=getchar();}while('0'<

快读函数点击查看代码intread(){intsign=1,re_in=0;charc=getchar();while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')sign=-1;c=getchar();}while(c>='0'&&c<='9'){

概况目标  给定一张参考人物图\(I_{ref}\)和运动序列\(p^{1:N}=\{p_1,\cdots,p_N\}\)，\(N\)是视频帧长度。论文目标是合成一个运动连贯的视频\(I^{1:N}=\{I_1,\cdots,I_N\}\)，合成视频中人物与参考人物是一样的，且遵循所提供的运动。现状现在的扩散模型是处理单帧图片的，无

AnimateAnyone目标给定一张人物的图像和一个运动姿态序列，然后生成这种运动姿态的参考人物的视频片段。预备知识  视频生成依赖的基础知识如扩散模型、隐变量扩散模型等在此不再赘述，可以自行查阅相关知识。本博客可供参考的有扩散模型DiffusionModel和LatentDiffusionMod

AnimateDiff要点准备  视频生成依赖的技术点：StableDiffusion，LatentDiffusionModel，DreamBooth，LoRA。此处不进行相关知识点介绍，如需请查阅相关资料个性化动画生成目标  生成个性化动画的图像模型，一般要求用对应的视频训练集进行额外的微调。而这将使事情变得困难。本文

//double快读inlinevoidReadouble(double&ans){ ans=0; doubley=1.0; boolflag=0; charch=getchar(); while(!isdigit(ch)&&~ch) { flag|=(ch=='-'); ch=getchar(); } while(isdigit(ch)&&~ch) { ans=ans*10+(ch^48);

template<typenameTp>inlinevoidread(Tp&x){x=0;registerboolf=1;registercharc=getchar();for(;c<'0'||c>'9';c=getchar())if(c=='-')f=0;for(;'0'<=c&&c<='9&#

全网首发Python3实现快读（按字符读入（省内存专用来源：https://www.luogu.com.cn/discuss/724761此题卡内存，如果按照Python常用的input().split()方法会MLE。因为input()一次读入大量字符串，占用内存极大。于是打算按照C++的快读逻辑写一个Python3的快读。然而并没有

快读快写主要原理是读入字符再转化为数字（输出同理）但是用不好可能更慢快读inlineintread(){ intx=0,f=1; charch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){ if(ch=='-')f=-1; ch=getchar(); } while(ch>='0'&&ch<='9')

inlineintread(){ charch=getchar(); intx=0,f=1; while(!isdigit(ch))if(ch=='-')f=-1,ch=getchar(); while(isdigit(ch))x=x*10+ch-'0',ch=getchar(); returnx*f;}inlinevoidprint(intn){if

//万能头文件#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;template<typenameT>inlineTread(T&ret){charc;intf=1;ret=0; //Don'tforgetthis!for(c=getchar();c<'0'||c>'9';c=getchar())if(c==&

点击查看代码intread(){intx=0,f=1;charch=getchar();while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}while(ch>='0'&&ch<='9'

updatedon2023.9.13namespaceRobinChen{charbuf[1<<20],*p1=buf,*p2=buf;intgc(){if(p1==p2)p2=(p1=buf)+fread(buf,1,1<<20,stdin);returnp1==p2?EOF:*p1++;}template<classT>Tread(){Tx=0;c

总览  原始的扩散模型训练及推理是在像素空间进行的，这将耗费大量的GPU和能量资源。为了缓解这一状况，作者提出了一种方案，将高分辨率图像的合成过程分解为两个过程：图像编解码和隐特征空间扩散。图像编码器将像素空间中图像编码为隐特征latentcode（生成过程不需要此步骤）扩散模

inline__int128read(){__int128x=0,f=1;charch=getchar();while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}while(ch>='0�

快读快写原理详解目录快读快写原理详解代码快读readquickly快写writequickly代码解释快读第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分快写第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分参考文献C++的cincout和C的scanfprintf等IO函数已经够我们是用了，但是它们很慢，

namespaceIO{constintmaxn((1<<21)+1);charibuf[maxn],*iS,*iT,obuf[maxn],*oS=obuf,*oT=obuf+maxn-1,ch,st[55];intopt,tp;charGetc(){return(iS==iT?(iT=(iS=ibuf)+fread(ibuf,1,maxn,stdin)

快读inlineintread(){ intx=0;boolf=1;chars=getchar(); while(s<'0'||s>'9'){if(s=='-')f=0;s=getchar();} while(s>='0'&&s<='9'){x=(x<<1)+(x<<3)+(s^48);s=getchar();} retur

namespaceFastIO{constintBUF_COUNT=1000000,BUF_SIZ=1<<25;charin_buf[BUF_SIZ],*got_pos=in_buf,*read_pos=in_buf,out_buf[BUF_SIZ],*write_pos=out_buf;