jrMz and angles

本文介绍了一个关于几何角度的算法问题,通过使用C++编程语言实现,解决了如何判断两个多边形的角度组合是否能构成360度的问题。该程序通过双重循环遍历的方式寻找可能的组合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接:http://bestcoder.hdu.edu.cn/contests/contest_chineseproblem.php?cid=686&pid=1001


简单的数学题

#include <iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

int main()
{
    int T;
    int flag;
    int a, b;
    ///cin >> T;
    scanf("%d", &T);
    while(T--)
    {
        flag = 1;
        ///cin >> a >> b;
        scanf("%d %d", &a, &b);
        float a1 = 180 - 360/a;
        float b1 = 180 - 360/b;
        for(int i=0; i<=100; i++)
        {
            for(int j=0; j<=100; j++)
            {
                if(a1*i + b1*j == 360)
                {

                    flag = 0;
                    break;
                }
            }
            if(flag == 0)
                break;
        }
        if(flag == 0)
            printf("Yes\n");
        else
            printf("No\n");

    }
    return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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