庆庆的黑白球

Description
ACM协会的庆庆学长有很多黑白球,有一天我问他要这么多黑白球干什么,他说这些球可以帮他学概率论,并且还给我出了道题:一个桶里有m个白球和n个黑球,每次从桶里摸出两个球,如果两个球同色就往桶里放一个黑球,如果两个球异色就往桶里放一个白球,问当摸了m+n-1次之后桶里剩的最后一个球是黑球的概率是多少?然而身为学渣的我根本不知道什么是概率,所以请机智的你帮我求一下QAQ
Input
两个整数n和m表示黑球和白球的数量(0<=m,n<=10^6,保证m+n>0)
Output
输出最后一个球是黑球的概率,结果保留到小数点后四位
Sample Input
0 2
Sample Output
1.0000
Solution
简单分析后可以知道每次拿完球之后白球奇偶性不变而黑球奇偶性必然改变

同色 -2黑+1黑=-1黑 -2白+1黑=-2白+1黑
异色 -1黑-1白+1白=-1黑

所以拿了m+n-1次之后,白球奇偶性一定不变,那么m为奇数答案就是0,m为偶数答案就是1
Code

#include<stdio.h>
int m,n;
int main()
{
    scanf("%d%d",&m,&n);
    if(n%2==0)
        printf("1.0000\n");
    else
        printf("0.0000\n");
    return 0;
} 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
您可以使用 OpenCV 中的颜色空间转换和阈值化技术来识别黑白。首先,将摄像头捕获的图像转换为灰度图像,然后使用阈值化技术将图像二值化。接下来,使用形态学操作来消除噪声并找到的轮廓。最后,使用轮廓特征来确定的位置和大小。以下是示例代码: ```python import cv2 # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头捕获的图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对灰度图像进行阈值化 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 进行形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历轮廓 for cnt in contours: # 计算轮廓的面积 area = cv2.contourArea(cnt) # 如果面积太小,则忽略该轮廓 if area < 100: continue # 计算轮廓的外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) # 绘制外接圆 cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放摄像头并关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 请注意,此代码仅适用于黑白。如果您需要识别其他颜色的,您需要更改阈值化和形态学操作的参数。
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