第二周:项目三(2)——汉诺塔

递归算法解决汉诺塔问题
本文详细阐述了使用递归算法解决经典的汉诺塔问题,并提供了代码实现及运行结果解析。
#include <stdio.h>
#define discCount 4
long move(int, char, char,char);
int main()
{
    long count;
    count=move(discCount,'A','B','C');
    printf("%d个盘子需要移动%ld次\n", discCount, count);
    return 0;
}

long move(int n, char A, char B,char C)
{
    long c1,c2;
    if(n==1)
        return 1;
    else
    {
        c1=move(n-1,A,C,B);
        c2=move(n-1,B,A,C);
        return c1+c2+1;
    }
}

运行结果:

(1)discCount 4

(2)discCount  5

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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