对复赛的一些建议!

huanyun 2007-06-18 11:52:33

1, 能否仅对成功的提交计数,对于编译不通过的不计数.
2, 能够提供第2题的部分测试数据
3, 能否提供提交失败的更详细的错误原因
4, 能否给出一个正确提交的示例

谢谢!

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IntelSupport 2007-06-28

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我们已在FAQ中，对试题的输出，输入和命令行做了详细的规定和解释。谢谢您对大赛的关心，我们会考虑您的一些建议。

nospider 2007-06-28

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是啊，只要一输入编译参数提交上去就会马上出错，什么timing limit exceed, runtime error这类很诡异的错误。可用次数都浪费掉了，真是冤枉！

关于动态规划算法的详细讲解，建议准备NOIP复赛的同学看看

【资源说明】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！【项目介绍】基于Deeplab-v3算法实现对遥感图像的语义分割python源码(带详细注释+项目说明+数据集+模型).zip CCF卫星影像的AI分类与识别提供的数据集初赛复赛训练集，一共五张卫星遥感影像 * 百度云盘：[点击这里](https://pan.baidu.com/s/1LWBMklOr39yI7fYRQ185Og) * 密码：3ih2 * 预训练模型：[点击这里下载](http://download.tensorflow.org/models/resnet_v2_50_2017_04_14.tar.gz) ``` dataset ├── origin //5张遥感图片，有标签 ├── test //3张遥感图片，无标签，在这个任务中没有用到 └── train //为空，通过`python preprocess.py`随机采样生成 ├── images └── labels ``` 其中我们使用前四张用来做训练，最后一张用来做测试 dependency cuda==8.0 cudnn==6 python==3.5 pip install opencv-python==3.4.2.17 pip install tensorflow-gpu==1.13.1 pip install sklearn pip install pandas 主要策略： - [x] 将原始的遥感图像裁成大小为(256x256)的图片块，裁剪的方法为随机采样，并进行数据扩增 - [x] 搭建Deeplab-v3模型，使用预训练的 resnet-v2-50 迁移学习 - [x] 完整的训练测试程序，使用 tensorboard 监控模型训练 - [x] 多尺度拼接预测，提升模型 - [ ] 后处理优化，比如消除预测图片拼接痕迹 - [ ] 使用更好的骨干网络，如 Xception 最终结果：评价方法为 mean-IoU，在数据集极少的情况下，测试集评价结果得到了 **77.3** 的分数 | 方法 | mean-IoU | accuracy | | :-----| :----: | :----: | | baseline(deeplabv3) | 71.2 | - | | resnet-v2-50 pretrain | 77.1 | - | | 旋转四次预测取平均 | 77.6 | 85.5 |

瑞金医院MMC人工智能辅助内置知识图谱大赛（第一赛季） :warning:由于可能存在的版权问题，请自行联系大赛主办方索要数据，在问题中索要数据的请求将不再回复，谢谢！ :light_bulb: github对.ipynb渲染效果不是很好，代码建议通过查看。复赛代码见背景本次大赛逐步通过糖尿病相关的教科书，研究论文来做糖尿病文献挖掘和发展糖尿病知识图谱。初赛赛题在学术论文和临床指南的基础上，做实体的标注。实体类别共十五类。类别名称和实体定义：实体类型标注名称说明疾病名称疾病如I型糖尿病病因原因疾病的成因，危险因素及机制。某些“糖尿病是由于糖尿病抵抗导致”，胰岛素抵抗是属于病因临床表现症状包

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建议选手的审题时间累计不低于30分钟，预留给最后检查的时间不低于30分钟（鉴于编程调试的不确定性，预留30分钟，实际极可能不到20分钟）。CSP-J/S的单场比赛时间长，如果选手感觉思路受限或灵感不足，建议做一些简单放松，也可以中途去趟厕所，避免固有思路影响自己的解题和分析。多数选手明年还会继续参赛，对于这部分选手，建议在休赛期保持一定的课余训练，避免因长时不练导致能力下降，影响次年的发挥。尤其对于同时参加两个级别的比赛，以及参加CSP-S的选手，一场比赛结束，还有后续比赛，此时，选手应做到及时。

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