火车采集器伪原创【php源码】

大家好,给大家分享一下python基础题库100题及答案免费,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!

 

火车头采集ai伪原创插件截图:

水仙花数、数列排序、a+b问题、求余数、闰年判断等基础题

水仙花数

153是一个非常特殊的数,它等于它的每位数字的立方和,即153=1*1*1+5*5*5+3*3*3。编程求所有满足这种条件的三位十进制数伪原创api使用的正确方法和建议

for num in range(100, 1000):

    low = num % 10

    mid = num // 10 % 10    #整除10得到百十位,然后10取余得到中间的十位数

    high = num // 100

    if num == low ** 3 + mid ** 3 + high ** 3:

        print(num)

A+B问题

输入A、B,

输出A+B。

a, b = map(int, input().split())

print(a+b)

求余数

输入2个整数,输出第一个整数被第二个整数除,所得的余数

a,b = map(int,input().split())

print(a%b)

闰年判断

给定一个年份,判断这一年是不是闰年。

当以下情况之一满足时,这一年是闰年:

1. 年份是4的倍数而不是100的倍数;

2. 年份是400的倍数。

其他的年份都不是闰年。

y=int(input())

if (y%4==0 and y%100!=0 or y%400==0):

       print("yes")

else:

       print("no")

使用分支语句实现三个数排序

接收三个数字的输入,然后使用条件语句实现从大到小排序

接收三个数字的输入,使用类似下列语句接收来自键盘的三个数的输入,并转换为整形(或其他数据类型),并分别赋值给三个变量:

a,b,c=map(int,input().split())

分别输出从大到小的排序结果(包括大于号),结果保留2位小数,如 30.00>=20.00>=10.00

a,b,c=map(float,input().split())

if a>=b:

    if b>=c:

        print("%.2f>=%.2f>=%.2f" % (a,b,c))

    else:

        if a>=c:

            print("%.2f>=%.2f>=%.2f" % (a,c,b))

        else:

            print("%.2f>=%.2f>=%.2f" % (c,a,b))

elif a<=b:

    if b<=c:

        print("%.2f>=%.2f>=%.2f" % (c,b,a))

    else:

        if c>=a:

            print("%.2f>=%.2f>=%.2f" % (b,c,a))

        else:

            print("%.2f>=%.2f>=%.2f" % (b,a,c))

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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