显然树上背包。首先一眼会想到的状态：\(dp_{i,j}\)表示\(i\)的子树最后剩下\(j\)个结点的最小代价。然而开始写会发现这并不好DP。于是我们换一个想法：\(dp_{i,j}\)表示\(i\)的子树删去\(j\)个结点的最小代价。则有转移方程：\[dp_{i,j}=\min_{v\inson(i)}\{dp_{i

说明一下我这边做表情识别和Socket，表情识别要实时，Socket要一直监听表情识别的结果，那么就只好用C++多线程来解决这个“两个功能一直并且同时运行”的问题。否则，如果是单线程的话，只能运行表情识别一段时间，切换发送一段时间，又切换回来，这样没有多线程好。还要说解决的难点写成多

这个表情识别项目的第二步下面是代码，作用是把上面识别的n个txt，利用SVM分类器训练出一个数据集，这个数据集可以包含好几个标签。本篇博客的实现方法参照了https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53667929，这个很好用，感谢这位博主。#include<opencv2\opencv.hpp>#includ

本篇前提说明因为我这边做的是表情识别，另外一边做的是贪吃蛇的动作。贪吃蛇的食物就是我的表情，所以要把两者的数据连接起来。贪吃蛇用JAVA来做，我用C++，然后两者可以用Socket来进行数据连接。设计时候是贪吃蛇用客户端，我这边是服务端。本项目在该文档的基础上修改，https://blog.cs

这个表情识别项目的第三步下面是代码，作用是可以进行表情识别。本篇博客的实现方法参照了https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53667929，这个很好用，感谢这位博主。#pragmacomment(linker,"/subsystem:windows/entry:mainCRTStartup")//去除CMD窗口#include<dlib/

这个表情识别项目的第一步下面是代码，作用是识别出人脸，并且把人脸标记为68个特征点。然后把每次识别的一组（68个数据）保存在.txt文件里，一秒识别n次，那么一秒就生成n个txt本篇博客的实现方法参照了https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/53667929，这个很好用，感谢这位博主。

先说用到的软件和函数库VS2017——我用VS2017社区版来开发，原因是软件免费而且好用，本项目用C++来做opencv——OpenComputerVision是计算机视觉的库，有多种语言的接口，而且函数库也很丰富dlib——Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包，提供大量的机器学习/图像处理算法（网

说明一下我这边做表情识别和Socket，表情识别要实时，Socket要一直监听表情识别的结果，那么就只好用C++多线程来解决这个“两个功能一直并且同时运行”的问题。否则，如果是单线程的话，只能运行表情识别一段时间，切换发送一段时间，又切换回来，这样没有多线程好。还要说解决的难点写成多

给个链接：ρars/ey。我们考虑一个树上背包。设\(f_{u,i}\)表示在\(u\)号节点的子树内删除\(i\)个点的最小代价。显然有答案为\(f_{1,siz_1-1}\)。接下来我们考虑转移。看这一张图：这里红圈内的东西为当前的\(siz_u\)，绿圈部分为\(siz_j\)。我们枚举\(x\)为\(u\)子

 以绵羊为例： 001、下载绵羊参考基因组a、 b、 [root@PC1test02]#wgethttps://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/all/GCF/016/772/045/GCF_016772045.1_ARS-UI_Ramb_v2.0/GCF_016772045.1_ARS-UI_Ramb_v2.0_genomic.fna.gz[root@PC1test02]#lsGCF_016772045.1

Link→模拟赛T1一道简单好想小可爱题。首先我们很容易得到一个结论，就是若想使总作用力最大，那么五个核弹中一定会有四个反应关系去对总作用力产生贡献。证明的话：五个核弹相当于一个五元环，不同模式相当于对点进行染色，我们不妨规定两种模式分别染色为红和蓝。因为边数\(n\)

基于滑膜控制的后轮主动（ARS）和DYC的协调稳定性控制，上层ARS产生期望后轮转角度，DYC产生横摆力矩Mz，下层采用基于附着系数和车速对附加横摆力矩进行分配，控制效果良好，能实现车辆在高低附着系数路面下的稳定性，可应用在高速下高低附着系数路面下的轨迹跟踪的横向稳定性控制住。资料中有参

基于滑膜控制的后轮主动（ARS）和DYC的协调稳定性控制，上层ARS产生期望后轮转角度，DYC产生横摆力矩Mz，下层采用基于附着系数和车速对附加横摆力矩进行分配，控制效果良好，能实现车辆在高低附着系数路面下的稳定性，后续可应用在高速下高低附着系数路面下的轨迹跟踪的横向稳性。资料中包含对应