快速乘法(模板)

2-4 快速乘法 模板 适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) . 阅读详情

 由于计算机底层设计的原因,做加法往往比乘法快的多,因此将乘法转换为加法计算将会大大提高(大数,比较小的数也没必要)乘法运算的速度,除此之外,当我们计算a*b%mod的时候,往往较大的数计算a*b会超出long long int的范围,这个时候使用快速乘法方法也能解决上述问题.
  快速乘法的原理就是利用乘法分配率来将a*b转化为多个式子相加的形式求解(注意这时使用乘法分配率的时候后面的一个乘数转化为二进制的形式计算).举个栗子
  20*14 = 20*(1110)2 = 20*(2^3)*1 + 20*(2^2)*1+20*(2^1)*1+20*(2^0)*0 = 160+80+40=280.
  上面即为快速乘法的基本原理
  

ll quick_mul(ll a, ll b, ll c)
{
    ll ans = 0;
    a %= c;
    b %= c;
    while (b) {
        if (b & 1)//如果对应位为1
            ans = (ans + a) % c;
        a <<= 1; a %= c;//对应b的位每次的幂次会增加,加在a上
        b >>= 1;
    }
    return ans;
}
基于DNN的灰度图像上色实战:从Lab颜色空间到U-Net训练与调优 图像上色是计算机视觉中典型的像素级预测任务,其核心在于从亮度信息中推断合理的色度分布。基于深度神经网络(DNN)的上色方法通常采用Lab颜色空间,将亮度通道L作为输入,色度通道ab作为预测目标,利用编码器-解码器结构(如U-Net)实现端到端映射。该技术能自动为灰度图像赋予自然色彩,广泛应用于老照片修复、影视后期和图像编辑等场景。训练中需重点处理多模态颜色预测导致的偏灰问题,常引入分类损失或感知损失优化颜色饱和度。本文围绕DNN上色模块,详解网络结构选型、数据准备、损失函数设计及推理部署全链路,并提供可复现 阅读详情

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HumveeA6
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