PAT 1027 Colors in Mars [进制转换]

本文介绍了一个有趣的问题,即如何将地球上的十进制颜色值转换为火星上使用的13进制RGB颜色值。通过具体的样例输入和输出,文章详细解释了转换过程,并提供了一段C语言代码实现。

People in Mars represent the colors in their computers in a similar way as the Earth people. That is, a color is represented by a 6-digit number, where the first 2 digits are for Red, the middle 2 digits for Green, and the last 2 digits for Blue. The only difference is that they use radix 13 (0-9 and A-C) instead of 16. Now given a color in three decimal numbers (each between 0 and 168), you are supposed to output their Mars RGB values.

Input Specification:

Each input file contains one test case which occupies a line containing the three decimal color values.

Output Specification:

For each test case you should output the Mars RGB value in the following format: first output #, then followed by a 6-digit number where all the English characters must be upper-cased. If a single color is only 1-digit long, you must print a 0 to its left.

Sample Input:

15 43 71

Sample Output:

#123456

代码:

 对进制转换没什么印象了>  <

十进制转X进制,即不断除以X取余数,直到该十进制为0,最后再逆序输出余数们。

X进制转十进制,即从右到左,每一个数字依次乘以10^0,10^1,10^2...,再相加。

十以上的进制,除了数字,还有字母。

 

“The only difference is that they use radix 13 (0-9 and A-C) instead of 16.” 看这句话我以为是16进制转13进制,换算了下才发现是10进制转13进制。 给定数字的范围在0-168,x = a*13^1 + b*13^0 ,当a=13(13进制的C)时,x>168,只需两位数字即可表示R or G or B。所以无需考虑逆序输出,直接/13和%13。

#include<stdio.h>

int main()
{
	char s[13] = {'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C'};
	int a,b,c;
	scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
	printf("#");
	printf("%c%c",s[a/13],s[a%13]);
	printf("%c%c",s[b/13],s[b%13]);
	printf("%c%c",s[c/13],s[c%13]);
}

 

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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