【牛客_2020.10.20】面试

本文介绍了一道面试题目,要求实现一个简单的字符串判断逻辑。通过输入四个字符并进行特定条件下的判断,来决定输出“offer”、“spoffer”还是“failed”。该题目主要考察了基本的输入输出操作及条件判断能力。

面试


在这里插入图片描述

解题思路

每次输入4个字符,判断一下即可

code

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

int T;

int main()
{
	cin>>T;
	while(T--)
	{
		int s[5]={};
		for(int i=1;i<=4;i++)
		{
			char a;
			cin>>a;
			s[a-'A'+1]++;
		}
		if(s[4]>0||s[3]>1)
		{
			cout<<"failed"<<endl;
			continue; 
		}
		if(s[1]>2)
		{
			cout<<"sp offer"<<endl;
			continue; 
		}
		cout<<"offer"<<endl;
		
	}
}
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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