HDOJ 1865

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输入用字符串输入,存入数组中,题目的数据最大250位


代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int s[1010][250];
void f()
{
    memset(s,0,sizeof(s));
    s[1][0]=1;s[2][0]=2;
    for(int i=3;i<=1000;i++){
        for(int j=0;j<250;j++){
            s[i][j]+=s[i-1][j]+s[i-2][j];
            if(s[i][j]>=10){
               s[i][j]=s[i][j]%10;
               s[i][j+1]++;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int t,c,n;
    string str;
    f();
    cin>>t;
    while(t--){
        cin>>str;
        n=str.size();
        c=249;
        while(c--){
            if(s[n][c]!=0)
                break;
        }
        for(;c>=0;c--)
            cout<<s[n][c];
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}








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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