c++作业4

本文通过三个具体实例介绍如何使用不同类型的循环结构解决实际问题,包括利用循环进行求和、生成乘法口诀表以及查找完数。
  1. * 文件名称:利用循环求和
  2.                        乘法口诀表
  3.                        输出完数
  4. * 作    者:曹子民  
  5. * 完成日期:2017年5月5日    
  6. * 版 本 号:v1.0    
  7. * 对任务及求解方法的描述部分:   
  8. * 输入描述:略
  9. * 问题描述:略 
  10. * 程序输出:略
  11. * 问题分析:略   
  12. * 算法设计:
  13.  一. 利用循环求和
  14. 1.while循环
  15.  #include <iostream>

    using namespace std;

    int main( )



    int x=2,s=0;

    while(x<=1000)

    {

    s+=x;

    x=x+2;

    }

    cout<<"s="<<s<<endl;

    return 0;

    }


  16. 2.do while循环
  17.  #include <iostream>

    using namespace std;

    int main( )



    int x=2,s=0;

    do {

    s+=x;

    x=x+2;

    }

    while(x<=1000);

    cout<<"s="<<s<<endl;



    return 0;

    }


  18. 3.for循环
  19.  #include <iostream>

    using namespace std;

    int main( )



    int i,s;

    s=0;

    for(i=2;i<=1000;i=i+2)

    s=s+i;

    cout<<"s="<<s<<endl;

    return 0;



  20. 二.乘法口诀表
  21.  #include <iostream>

    using namespace std;

    int main( )



    int i,j;  

    for(i=1;i<=9;++i)

    {

    for(j=1;j<=i;++j)

    cout<<i<<"×"<<j<<'='<<i*j<<' ';

    cout<<endl;

    }

    return 0;

    }


  22. 三.输出完数


  23. #include<iostream>  
    using namespace std;  
    int main()  
    {  
        int i,j;  
        for(i=2;i<=1000;i++)  
        {  
            int sum=0;  
            for(j=1;j<=i/2;j++)  
            {  
                if(i%j==0)  
                    sum+=j;  
            }  
            if(sum==i)  
                cout<<"1000以内的完数有:"<<i<<endl;  
        }  
        return 0;  
    }  

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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