【luogu_P5253】丢番图

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

丢番图

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解题思路

先推一下式子:
1 x + 1 y = 1 n \frac{1}{x}+\frac{1}{y}=\frac{1}{n} x1​+y1​=n1​ x + y x y = 1 n \frac{x+y}{xy}=\frac{1}{n} xyx+y​=n1​ n x + n y = x y nx+ny=xy nx+ny=xy n x + n y − x y = 0 nx+ny-xy=0 nx+ny−xy=0 n x + n y − x y + n 2 = n 2 nx+ny-xy+n^2=n^2 nx+ny−xy+n2=n2 ( x − n ) ( y − n ) = n 2 (x-n)(y-n)=n^2 (x−n)(y−n)=n2
显然,每一个 ( x − n ) (x-n) (x−n) 都有一个唯一的 ( y − n ) (y-n) (y−n) 与其对应。

那么我们就可以分解质因数,累乘一下即可。

code

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#define int long long
using namespace std;

int n;
int ans=1;

signed main()
{
	cin>>n;
	for(int i=2;i<=sqrt(n);i++)
	{
		int s=0;
		while(n%i==0)
			n/=i,s++;
		ans*=s*2+1;
	}
	if(n>1)
		ans*=3;
	cout<<(ans+1)/2<<endl;
}
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