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-    <title>WyOJ 的未来设想 - 个人博客</title>
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-<article class="post-article">
-    <h1 class="post-title">WyOJ 的未来设想</h1>
-    <div class="post-content">
-        <p>WyOJ 面向的主要用户是谁?</p>
-<p>首先是 wfyz 的同学,WyOJ 的性质首先是校内的 OJ。</p>
-<p>其次,是水平高的,还是水平低的?</p>
-<p>目前为止 WyOJ 的主要用户是水平尚可的初二到高二同学,主要的用处是来打模拟赛。虽然说理论上也有补题的作用,但是补的人不是很多。</p>
-<p>高水平的同学会上类似 hba 或者现在的 LCA 那里去集训。所以 WyOJ 应该面向低到中等偏上水平的同学。</p>
-<p>这部分同学的特点是什么?大部分的算法已经学习完成,但是有缺陷,有短板。WyOJ 应该能给他们提供一个平台,让他们可以快速认清自己的短板,快速补齐。</p>
-<p>这需要什么?首先需要让他们知道自己有短板、短板在哪里。其次需要让他们知道怎么补,怎么做题,做哪些题。</p>
-<p>这其实很重要。我在役时间只有一年。前大半年我基本上都是在学算法,到第二年的四五月份左右,NOIP 级的算法我早就掌握完了,还学了一堆屁用没有的 ds。</p>
-<p>直到六七月模拟赛开始多起来,我才逐渐意识到我的比赛成绩与水平非常之低。七八月我去了 mx 集训,在那里我可以说打了一百万场模拟赛,但是回来之后似乎提升并没有想象的那么多。</p>
-<p>我观察到这似乎是一个非常共同的问题。</p>
-<p>总结一下这个问题是什么呢:</p>
-<ul>
-<li>
-<p>只接受过集训,针对性的训练比较少,害怕打模拟赛</p>
-</li>
-<li>
-<p>智力在线,算法点满了,但不均衡</p>
-</li>
-<li>
-<p>通过模拟赛意识到自己有大问题,但是靠自己不太清楚怎么补,或者是就算找到了题单,也做不下去</p>
-</li>
-</ul>
-<p>比如说,我早就认识到我的贪心是个大问题,我找了一堆贪心的题单,包括 CF 的 ABCD 这种难度的题目去训练。</p>
-<p>但是问题在哪里:做不出来的题目还是做不出来,能做出来的题目本来就能做出来。训练效果为零。</p>
-<p>最终我的 NOIP 在贪心上撞死了。我想,如果我在役时把贪心给补好,也许结果会很不一样。</p>
-<p>但我已经退役很久了。我希望能让以后的同学们不再受类似的问题困扰。</p>
-<p>所以说,怎么办?</p>
-<p>WyOJ 应该提供一个专题训练的功能。</p>
-<p>具体就是用大模型。</p>
-<p>互联网的优点就是大量的数据,这也是他的缺点,我们要做的就是选出我们要的那些数据来。</p>
-<p>我想要的数据是优质的、有中文题面、带题解的题目。我能想到的是洛谷爬的 Codeforces、AtCoder 的题目。理由如下:</p>
-<ul>
-<li>
-<p>有中文题面,好做</p>
-</li>
-<li>
-<p>质量有一定保证</p>
-</li>
-<li>
-<p>有题解,虽然数量参差不齐但是可以选择题解数量多的</p>
-</li>
-</ul>
-<p>CF 提供了一点 API,但是似乎没有提供读取题面的 API,看来他不怎么希望能让别人爬他的题面。At 的 API 似乎也差不多。</p>
-<p>用洛谷的好处是我已经会了,WyOJ Shojo 可以打个样。Shojo 这个名字太二了,换成 Maid 还好点儿。</p>
-<p>然后我们可以用大模型去阅读这些题解,得到对这个题的一个大概认识。</p>
-<p>我还没有认真学好深度学习,虽然整了本书,但只看到 CNN,离着 LLM 还远。</p>
-<p>然后通过一些类似 IOI 赛制的比赛来测试每个人的能力,再不断测试出每个人各项能力的大致分数区间,随后针对性推荐题目。</p>
-<p>这是个推荐网络,推荐网络里头似乎有很多有意思的算法,深度学习里头也有很多有意思的算法。</p>
-<p>这个草稿还相当简略,但是想法已经成型了。</p>
-<p>我非常期待这套系统能早日成功,帮助像曾经的我那样的同学们能够获得更好的分数。</p>
-    </div>
-</article>
-
-    </main>
-
-    <footer class="footer">
-        <p>&copy; 2026 个人博客系统</p>
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-WyOJ 面向的主要用户是谁?
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-首先是 wfyz 的同学,WyOJ 的性质首先是校内的 OJ。
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-其次,是水平高的,还是水平低的?
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-
-高水平的同学会上类似 hba 或者现在的 LCA 那里去集训。所以 WyOJ 应该面向低到中等偏上水平的同学。
-
-这部分同学的特点是什么?大部分的算法已经学习完成,但是有缺陷,有短板。WyOJ 应该能给他们提供一个平台,让他们可以快速认清自己的短板,快速补齐。
-
-这需要什么?首先需要让他们知道自己有短板、短板在哪里。其次需要让他们知道怎么补,怎么做题,做哪些题。
-
-这其实很重要。我在役时间只有一年。前大半年我基本上都是在学算法,到第二年的四五月份左右,NOIP 级的算法我早就掌握完了,还学了一堆屁用没有的 ds。
-
-直到六七月模拟赛开始多起来,我才逐渐意识到我的比赛成绩与水平非常之低。七八月我去了 mx 集训,在那里我可以说打了一百万场模拟赛,但是回来之后似乎提升并没有想象的那么多。
-
-我观察到这似乎是一个非常共同的问题。
-
-总结一下这个问题是什么呢:
-
-+ 只接受过集训,针对性的训练比较少,害怕打模拟赛
-
-+ 智力在线,算法点满了,但不均衡
-
-+ 通过模拟赛意识到自己有大问题,但是靠自己不太清楚怎么补,或者是就算找到了题单,也做不下去
-
-比如说,我早就认识到我的贪心是个大问题,我找了一堆贪心的题单,包括 CF 的 ABCD 这种难度的题目去训练。
-
-但是问题在哪里:做不出来的题目还是做不出来,能做出来的题目本来就能做出来。训练效果为零。
-
-最终我的 NOIP 在贪心上撞死了。我想,如果我在役时把贪心给补好,也许结果会很不一样。
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-但我已经退役很久了。我希望能让以后的同学们不再受类似的问题困扰。
-
-所以说,怎么办?
-
-WyOJ 应该提供一个专题训练的功能。
-
-具体就是用大模型。
-
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-
-我想要的数据是优质的、有中文题面、带题解的题目。我能想到的是洛谷爬的 Codeforces、AtCoder 的题目。理由如下:
-
-+ 有中文题面,好做
-
-+ 质量有一定保证
-
-+ 有题解,虽然数量参差不齐但是可以选择题解数量多的
-
-CF 提供了一点 API,但是似乎没有提供读取题面的 API,看来他不怎么希望能让别人爬他的题面。At 的 API 似乎也差不多。
-
-用洛谷的好处是我已经会了,WyOJ Shojo 可以打个样。Shojo 这个名字太二了,换成 Maid 还好点儿。
-
-然后我们可以用大模型去阅读这些题解,得到对这个题的一个大概认识。
-
-我还没有认真学好深度学习,虽然整了本书,但只看到 CNN,离着 LLM 还远。
-
-然后通过一些类似 IOI 赛制的比赛来测试每个人的能力,再不断测试出每个人各项能力的大致分数区间,随后针对性推荐题目。
-
-这是个推荐网络,推荐网络里头似乎有很多有意思的算法,深度学习里头也有很多有意思的算法。
-
-这个草稿还相当简略,但是想法已经成型了。
-
-我非常期待这套系统能早日成功,帮助像曾经的我那样的同学们能够获得更好的分数。
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