终于到周末了，憨憨是特别喜欢看电影。他想在一天内尽量多的看到完整的多部电影。 现在他把他喜欢的电影的播放时间表给你，希望你能帮他合理安排。 输入格式: 输入包含多组测试数据。每组输入的第一行是一个整数n（n<=100），表示明明喜欢的电影的总数。 接下来n行，每行输入两个整数si和ei（1<=i<=n），表示第i个电影的开始和结束时间，为了简化问题，每个时间都用一个正整数表示。 当n=0时，输入结束。 输出格式: 对于每组输入，输出能完整看到的电影的个数。 输入样例: 12 1 3 3 4 0 7 3 8 15 19 15 20 10 15 8 18 6 12 5 10 4 14 2 9 0 输出样例: 5

以下是Python3的代码实现：

while True:
    n = int(input())
    if n == 0:
        break
    movies = []
    for i in range(n):
        s, e = map(int, input().split())
        movies.append((s, e))
    # 按照结束时间升序排序
    movies.sort(key=lambda x: x[1])
    end_time = -1  # 上一个看完的电影的结束时间
    count = 0
    for s, e in movies:
        if s >= end_time:
            end_time = e
            count += 1
    print(count)

对于每组输入，先将电影的播放时间表按照结束时间升序排序。然后，从前往后遍历电影的播放时间表，如果当前电影的开始时间不早于上一个看完的电影的结束时间，则可以选择看这个电影，并将上一个看完的电影的结束时间更新为当前电影的结束时间。最后统计看完的电影数量即可。

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在一个果园里，憨憨已经将所有的果子打了下来，并把果子分成了n堆，每堆的果子重量为w。

假设果园里共有m个果子，那么平均每堆的果子数量为m/n。每堆果子的重量均为w，所以每堆的总重量为w*(m/n)。

因此，每堆果子的重量为w，每堆的总重量为w*(m/n)。

憨憨可能会遇到一些问题，例如无法确保每堆果子的数量都是整数，或者某一堆的重量比其他堆明显重或轻，可能需要再次进行调整和重新分堆。另外，如果憨憨想要平均分堆，他需要确保m能够被n整除，否则会导致堆的数量不均匀。

总之，憨憨将果园里的果子分成了n堆，每堆的果子重量为w，每堆的总重量为w*(m/n)。但需要注意的是，要确保每堆果子数量的均衡和确定堆数是否能够整除果子总数。

pytorch移植deeplabv3+训练cityscapes数据集详细步骤_一只大憨憨的博客-csdn博客

为了在PyTorch中对DeepLabV3模型进行训练，需要按照以下详细步骤：

1. 准备Cityscapes数据集：首先下载Cityscapes数据集，并解压缩到指定目录。Cityscapes数据集包括了大量城市场景的图像和对应的标注数据。

2. 数据预处理：对Cityscapes数据集进行预处理，包括图像大小调整、数据增强和标签映射等操作，以便与DeepLabV3模型进行训练和评估。

3. 构建DeepLabV3模型：在PyTorch环境中构建DeepLabV3模型，可以选择使用预训练模型进行迁移学习，也可以从头开始训练。

4. 定义损失函数和优化器：为模型定义损失函数和优化器，常用的损失函数包括交叉熵损失函数等，优化器可以选择Adam、SGD等。

5. 进行训练：将预处理后的Cityscapes数据集输入到DeepLabV3模型中进行训练，根据损失函数和优化器进行参数更新，直到模型收敛或达到指定的训练轮数。

6. 模型评估：使用训练好的DeepLabV3模型对Cityscapes数据集进行评估，计算模型在测试集上的准确率、召回率等指标。

7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以调整模型结构、超参数，或者尝试不同的训练策略等方法。

通过以上步骤，可以在PyTorch环境中成功移植并训练DeepLabV3模型，基于Cityscapes数据集实现语义分割任务。这个过程需要一定的PyTorch基础和对深度学习模型训练的理解，但是通过不断尝试和调整，可以得到更好的训练效果。