Leetcode作业1

针对LeetCode第26题,介绍了一种不使用额外存储空间的优化算法。该算法通过将不重复元素移至数组前端并裁剪多余部分来解决重复元素问题。详细解析了从错误尝试到最终解决方案的过程。

    26题,删除排序数组中的重复项

最初没有注意到要求不使用额外的储存空间导致错误,随后又发现使用for循环嵌套del会导致re,就十分尴尬,后来了解到del操作是o(n)的,因此整个算法是on方的,重新审题后注意到是排序的数组,就决定先把不重复的放前面,然后把剩余的pop掉,因为pop比较快所以就没有超时

class Solution:
    def removeDuplicates(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        num=len(nums)
        j=1
        if nums:
            last_num=nums[0]
            for i in nums:
                if last_num!=i:
                    nums[j]=i;
                    last_num=i;
                    j+=1
            it_time=num-j
            i=0
            while i<it_time:
                i+=1
                nums.pop()

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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