10115 - Automatic Editing未通过

//未通过! #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char rules[2][15][85],edit[260],output[260]; int n; while(scanf("%d",&n) && n!=0) { getchar(); for(int i=0;i<n;i++) { gets(rules[0][i]); gets(rules[1][i]); } gets(edit); for(int i=0;i<n;)//使用两个循环更好一些,外循环i递变,内循环历编直至无一匹配为止 { int elen=strlen(edit),rlen=strlen(rules[0][i]); int j,k; int flag=0; for(j=0,k=0;j<=elen-rlen && k<rlen;) { if(edit[j]==rules[0][i][k]) {j++;k++;} else { j=j-k+1; k=0; } } if(k==rlen) { flag=1; int w=0; for(int u=0;u<elen;) { if(u==j-rlen) { for(int v=0;rules[1][i][v];v++) output[w++]=rules[1][i][v]; u=j; } else output[w++]=edit[u++]; } output[w]='\0'; strcpy(edit,output); } if(flag==0) i++; } printf("%s\n",edit); } return 0; } /////////////////////////////////////////////////// string类的应用 erase();删除 insert();插入 begin();首地址 zize();大小 find();返回匹配位置 #include <iostream> #include <string> using namespace std; int main() { int n; while(cin>>n && n) { getchar(); string origin[17],replace[17]; for(int i=1;i<=n;i++) { getline(cin,origin[i]); getline(cin,replace[i]); } string text; getline(cin,text); for(int i=1;i<=n;i++) { int find; while((find=text.find(origin[i]))!=string::npos) { text.erase(text.begin()+find,text.begin()+find+origin[i].size()); text.insert(find,replace[i]); } } cout<<text<<endl; } return 0; }


由于给定的参考引用中提及AutoEdit: Automatic Hyperparameter Tuning for Image Editing的相关内容,下面基于一般知识进行介绍。 AutoEdit是一种用于图像编辑的自动超参数调整技术,在图像编辑领域,超参数的选择对最终的图像编辑效果起着关键作用。传统上,这些超参数需要人工手动调整,这不仅耗费大量时间和精力,而且需要专业的知识和经验。AutoEdit旨在通过自动化的方式来解决这个问题。 它利用机器学习和优化算法,根据输入的图像特征和编辑目标,自动搜索和选择最佳的超参数组合。例如,在图像的色彩调整、对比度增强、锐化等操作中,AutoEdit可以根据图像的内容(如是否为风景、人物等)和用户期望的效果(如复古风格、写实风格等),自动确定合适的亮度、饱和度、锐化程度等参数值。 从技术实现角度,AutoEdit可能会使用到诸如遗传算法、粒子群算法等优化算法来在超参数空间中进行搜索,也可能会结合深度学习模型,通过对大量图像数据和对应的最佳超参数组合进行学习,从而能够对新的图像进行准确的超参数预测。 ```python # 以下是一个简单的伪代码示例,模拟AutoEdit的工作流程 import numpy as np def autoedit(image, editing_goal): # 初始化超参数空间 hyperparameter_space = { 'brightness': np.linspace(0.1, 2.0, 100), 'contrast': np.linspace(0.1, 2.0, 100), 'sharpness': np.linspace(0.1, 2.0, 100) } # 这里简单假设使用随机搜索来选择超参数 best_score = -np.inf best_hyperparameters = None for _ in range(100): current_hyperparameters = { 'brightness': np.random.choice(hyperparameter_space['brightness']), 'contrast': np.random.choice(hyperparameter_space['contrast']), 'sharpness': np.random.choice(hyperparameter_space['sharpness']) } # 模拟对图像进行编辑并评估效果 edited_image = edit_image(image, current_hyperparameters) score = evaluate_image(edited_image, editing_goal) if score > best_score: best_score = score best_hyperparameters = current_hyperparameters return best_hyperparameters def edit_image(image, hyperparameters): # 这里简单模拟图像编辑操作 return image def evaluate_image(image, editing_goal): # 这里简单模拟评估图像编辑效果 return np.random.rand() # 示例使用 image = np.random.rand(100, 100, 3) editing_goal = 'enhanced_color' best_hyperparameters = autoedit(image, editing_goal) print(best_hyperparameters) ```
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