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论文《GLIP:GroundedLanguage-ImagePre-Training》提出了一种新的基于语言和图像的预训练模型，旨在学习语义丰富、语言感知的视觉表示。其核心思想是统一对象检测和短语定位两种任务，从而提升模型在视觉和语言理解任务上的表现。以下是这篇论文的主要内容总结：任务介绍传

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A-AutomaticJudge题意\(n\)个问题，\(m\)条记录，每条记录有题号、时间、状态，第一次\(AC\)的时候计入罚时，其他没发罚\(20\)分钟。求队伍过题数和罚时。思路模拟。代码点击查看代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#defineintlonglongvoidsolve()

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学习于2024-10-0312:50:42星期四心得感想：分析ida一打开就看到很明显的提示（毕竟是教学关卡）：那么我们需要将magic修改为一个大于0x1305的数，并且该程序没有开PIE，那么magic地址就是固定的。Delete操作删的非常彻底，很明显这里没有任何可以利用的：Create部分看起也没有任何问题

学习于2024-10-0122:00:17星期二心得感想：这次真的把我整笑了，现在是10/2的晚上23点，我都不敢想象自己弄了多久（整整两天国庆的下午

9.6CSP1*Blink题目描述小诗有一个不可重集\(S\)，她记得\(S\)的元素数量\(n\)与\(\gcd⁡(S)+\operatorname{lcm}⁡(S)\)的值\(m\)，但她已经忘记\(S\)由什么元素构成，她想知道有多少种符合条件的构成方案。由于答案过大，你只需告诉她答案\(\bmodP\)的值。对于

9.30CSP7Alink题目描述给定\(5\)个长度为\(n\)的整数序列\(A,B,C,D,E\)，求\[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\sum_{k=1}^n\sum_{l=1}^l\sum_{m=1}^nmed(A_i,B_j,C_k,D_l,E_m)\mod998244353\]其中，\(med(a,b,c,d,e)\)为\(a,b,c,d,e\)的中位数。枚举中位数，计算即可

D.咸鱼跑酷（解有限trick）大意：长度n跑道，每个点可以二选一道具（+or*一个正数)，q个询问从初始分数u，从l跑到r，求最大分数（结果模P）。可以预处理\(mul_i\)和\(add_i\)，每个点要么乘要么加的数，把点分为两类，可乘点与不可乘点，\(mul_i=1\)意味着\(i\)点不可乘只能加，决策固定，因此我们需

C.Black-WhiteCubicLattice（网络流）大意：三维空间\(n*m*l\)格点黑白染色，已有初始色，每个点有翻转的代价\(w\)，要求以最小的代价构造\((1,1,1)\)为黑，\((n,m,l)\)为白，且不存在内白外黑的点对。禁止内白外黑，考虑最小割，每个点向内连边\(inf\)，白点流出\(w\)，黑点流入\(w\)，则最

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在长尾数据集上，本文引入强增强（文中也称为OOD）实现对DeiT的知识蒸馏的改进，实现尾部类分类性能的提升。动机ViT相较于CNN缺少归纳偏置，如局部性（一个像素与周围的区域关系更紧密）、平移不变性（图像的主体在图像的任意位置都应该一样重要）。因此需要大型数据集进行预训练。长尾数据学习