多位数乘一位数

本文介绍了一个使用Visual Basic编写的程序,该程序能够接收两个输入:一个字符串形式的长整数和另一个标准整数。通过自定义的算法将字符串表示的数字与整数相乘,并在屏幕上显示结果。这个过程涉及到了字符串处理、数组操作以及基本的算术运算。
Private Sub Command1_Click()
   Cls
   Dim a() As Long, i As Long
   Dim b As String
   Dim c As Long
   Dim changdu As Long
   changdu = Len(Text1.Text)
   ReDim a(changdu)
   For i = 1 To changdu
   
      b = Mid(Me.Text1.Text, i, 1)
      a(i) = Int(Val(b))
   Next i
   b = Me.Text2.Text
   c = Int(Val(b))
   Dim rm As Byte
   Dim r() As Byte
   ReDim r(changdu)
   Dim d As Byte
   For i = changdu To 1 Step -1
       rm = a(i) * c + d
   
       r(i) = rm Mod 10
       d = rm \ 10
   
   Next i
   
   If d <> 0 Then
   Print d;
   End If
   For i = 1 To changdu
   Print r(i);
   Next i
  

End Sub
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
### 使用CNN算进行多位数运算的实现方和原理 #### CNN处理多位数的概念理解 卷积神经网络(CNN)通常应用于图像识别等领域,其核心操作是卷积。对于多位数而言,可以将数字视为二维矩阵形式表达,从而利用CNN来进行处理[^3]。 #### 实现方概述 为了使用CNN执行多位数,需构建特定架构以适应此类任务特点: - **数据预处理** 将参与运算的大整数转换成适合输入到CNN的形式——即将每一位数字映射至固定大小的网格内形成图片状结构;同时也要准备相应的标签作为期望输出结果。 - **设计网络结构** 构建包含多层卷积层、池化层以及全连接层组成的深层网络模型。其中卷积层负责提取局部特征,而后续层次则逐步聚合这些信息直至最终预测目标值。 - **训练过程** 利用大量样本对上述建立好的框架实施监督学习方式下的参数调整工作直到达到满意的精度水平为止。 #### 原理阐述 当把两个大整数A与B视作两幅‘图像’送入预先搭建并已充分调优过的CNN之后,在前向传播阶段会依次经历如下几个重要环节: 1. 卷积操作:通过对原始输入施加不同尺度和平移不变性的滤波器组来捕捉潜在规律; 2. 非线性激活函数应用:引入非线性因素使得整个系统具备更强表征能力; 3. 下采样/池化变换:降低维度的同时保留主要特性以便于进一步分析; 4. 输出层计算:依据之前各步所得综合判断得出最后答案。 值得注意的是,这种方本质上还是依赖于传统意义上的算术逻辑而非真正意义上模拟人类思维完成四则混合运算的过程[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape): model = models.Sequential() # 添加第一个卷积层 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 更深层次... model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1)) # 对应单个数值的结果 return model ```
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