深度學習演算法很大程度上基於矩陣運算。例如神經網路中的全連線本質上是乙個矩陣乘法，而卷積運算也通常是用矩陣乘法來實現的。有一些科研工作者為了讓神經網路的計算更快捷，提出了二值化網路的方法，就是將網路權重壓縮成只用兩種值表示的形式，這樣就可以用一些 trick 加速計算了。例如兩個二進位制向量點乘，可以用計算機中的與運算代替，然後統計結果中 1 的個數即可。
然而有時候為了降低壓縮帶來的誤差，只允許其中乙個矩陣被壓縮成二進位制。這樣的情況下矩陣乘法運算還能否做進一步優化呢？給定乙個整數矩陣a 和乙個二值矩陣b，計算矩陣乘法 c=a×b。為了減少輸出，你只需要計算 c 中所有元素的的異或和即可。
輸入第一行有三個整數 n,p,m, 表示矩陣 a,b 的大小分別是 n×p,p×m 。
接下來 n 行是矩陣 a 的值，每一行有 p 個數字。第 i+1 行第 j 列的數字為 ai,j, ai,j 用大寫的16進製表示（即只包含 0~9, a~f），每個數字後面都有乙個空格。
接下來 m 行是矩陣 b 的值，每一行是乙個長為 p 的 01字串。第 i+n+1 行第 j 個字元表示 bj,i 的值。
輸出乙個整數，矩陣 c 中所有元素的異或和。
樣例輸入：
4 3 2
3 48 a
f 56 7
0111
10樣例輸出
2提示 2≤n,m≤4096,1≤p≤64,0≤ai,j<65536,0≤bi,j≤1.
暴力過的
#include #include #include #include #define x 10005
#define inf 0x3f3f3f3f
#define pi 3.141592653589793238462643383
#define io ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0), cout.tie(0);
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=1e9+7;
ll a[10000][100];
ll b[100][10000];
int n,p,m;
int main()
int t;
for(int i=1;i<=m;++i)
}ll ans=0;
for(int i=1;i<=n;++i)
}printf("%lld\n",ans);
return 0;
}
upc 9541 矩陣乘法 （矩陣分塊）
題目描述 深度學習演算法很大程度上基於矩陣運算。例如神經網路中的全連線本質上是乙個矩陣乘法，而卷積運算也通常是用矩陣乘法來實現的。有一些科研工作者為了讓神經網路的計算更快捷，提出了二值化網路的方法，就是將網路權重壓縮成只用兩種值表示的形式，這樣就可以用一些 trick 加速計算了。例如兩個二進位制向...
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