poj 1150 (mod)

工业视觉中HDR算法的动态范围优化与Debevec/Mertens方法实践 本文深入探讨了工业视觉中HDR(高动态范围)成像技术,重点解析了Debevec和Mertens两种核心算法。针对工业场景中因动态范围不足导致的过曝与欠曝问题,文章详细对比了两种方法的原理、实现步骤、参数调优及适用场景,为工程师在静态检测与高速产线等不同需求下,选择并实践HDR算法提供了清晰的指导。 阅读详情
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stack>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

#define INF 0x3f3f3f3f
#define LINF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define uint unsigned int
#define l(x) x<<1
#define r(x) x<<1|1
#define ms(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
//#define ms(a,b,c,d) memset(a,b,c*sizeof(d))

using namespace std;

int fact_prime(int n, int x)
{
	int res = 0;
	while (n)
	{
		res += n / x;
		n /= x;
	}
	return res;
}

int odd_end_with(int n, int x)
{
	if (n == 0) return 0;
	return n / 10					
		+ (n % 10 >= x)				
		+ odd_end_with(n / 5, x);	
}

int end_with(int n, int x)
{
	if (n == 0) return 0;
	return end_with(n / 2, x)		
		+ odd_end_with(n, x);		
}


int table[4][4] =
{
	6, 2, 4, 8,
	1, 3, 9, 7,
	1, 7, 9, 3, 
	1, 9, 1, 9,
};

int main()
{
	int n, m;
	while (~scanf("%d%d", &n, &m))
	{
		m = n - m;
		int two = fact_prime(n, 2) - fact_prime(m, 2);
		int five = fact_prime(n, 5) - fact_prime(m, 5);
		int three = end_with(n, 3) - end_with(m, 3);
		int seven = end_with(n, 7) - end_with(m, 7);
		int nine = end_with(n, 9) - end_with(m, 9);
		if (two < five)
		{
			puts("5");
			continue;
		}
		int res = 1;
		if (two > five) res *= table[0][(two - five) % 4];
		res *= table[1][three % 4];
		res *= table[2][seven % 4];
		res *= table[3][nine % 4];
		res %= 10;
		printf("%d\n", res);
	}

	return 0;
}
Python爬虫模拟登录京东并抓取商品数据 京东是一个拥有海量商品数据的电子商务平台。作为爬虫开发者,能够抓取这些数据将为我们提供很多机会进行数据分析、价格预测、市场调研等工作。然而,京东的反爬虫机制非常强大,包括但不限于验证码、动态加载页面、IP封禁等。因此,想要通过Python爬虫抓取京东的数据并不容易。在本文中,我们将从分析京东的登录机制开始,逐步介绍如何使用Python中的各种工具,如。 阅读详情

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