【扩展欧几里得】Codevs 1200: [noip2012]同余方程

本文介绍了一种求解形如ax≡1(mod b)的同余方程的方法,并给出了一段C++代码实现,利用扩展欧几里得算法(exgcd)来找到最小正整数解。

Description

  求关于 x 同余方程 ax ≡ 1 (mod b)的最小正整数解。 

Input Description

  输入只有一行,包含两个正整数 a, b,用 一个 空格隔开。 

Output Description

  输出只有一行包含一个正整数x0,即最小正整数解,输入数据保证一定有解。


  裸的exgcd,不多讲了。。

 

  
 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstring>
 3 #include<cmath>
 4 #include<algorithm>
 5 
 6 typedef long long ll;
 7 
 8 using namespace std;
 9 
10 ll x,y;
11 
12 void exgcd(ll a,ll b)
13 {
14     if(b==0)
15     {
16         x=1;
17         y=0;
18         return;
19     }
20     exgcd(b,a%b);
21     ll 
22     sb=x;
23     x=y;
24     y=sb-(a/b*y);
25 }
26 
27 void solve(ll a,ll b)
28 {
29     exgcd(a,b);
30     printf("%lld",(x+b)%b);//最小正整数解
31 }
32 
33 int main()
34 {
35     ll a,b;
36     scanf("%lld%lld",&a,&b);
37     solve(a,b);
38     return 0;
39 }
View Code

 

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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