少女

少女在图上开车,她们希望把图上每条边分配给与其相连的点中的一个,
并且每个点最多被分配一条边,问可能的方案数。
【输入格式】
第一行两个整数 N ,M代表点数和边数。
接下来N行每行两个整数代表一条边。
【输出格式】
一行一个整数代表答案对10 E9 + 7取模之后的值。
【样例输入】
5 4
1 2
3 2
4 5
4 5
【样例输出】
6


树中方案为size,有环即为2.

#include <cstdio>
#include <iostream> 
#define ll long long
using namespace std;
const int maxm=210000;
const int mod=1e9+7;
int head[maxm],to[2*maxm],net[2*maxm];
ll cnt,size,m;
int n;
bool cir;
bool vis[maxm];
void add(int x,int y)
{
    cnt++;
    to[cnt]=y;
    net[cnt]=head[x];
    head[x]=cnt;
}
void dfs(int x,int fat)
{
    size++;
    vis[x]=1;
    for(int i=head[x];i;i=net[i])
    if(to[i]!=fat)
    {
        if(vis[to[i]]) cir=1;
        else dfs(to[i],x);
    }
    return;
}
int main()
{
    freopen("girl.in","r",stdin);freopen("girl.out","w",stdout);
    scanf("%d%lld",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int x,y;
        scanf("%d%d",&x,&y);
        add(x,y);
        add(y,x);
    }
    ll ans=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(!vis[i])
    {
        size=0,cir=0;
        dfs(i,0);
        if(cir) ans=(ans*2ll)%mod;
        else ans=(ans*1ll*size)%mod;
        //printf("%d ",size);
    }
    printf("%lld",ans%mod);
}
### 关于AI少女虚拟角色及其应用 #### 定义与背景 虚拟人是指利用计算机图形学和虚拟现实技术构建的人体模拟实体,常用于游戏、影视特效以及动画制作等领域[^1]。其中,AI驱动的虚拟偶像代表了一种新兴形式,例如Kizuna AI就是一个典型的例子。她不仅能够实时互动,还能够在直播和广告行业中发挥重要作用。其核心技术涉及3D建模、动作捕捉和语音合成等方面[^2]。 #### 技术基础 为了创造逼真的AI少女形象并赋予其多样的功能,需要综合运用多项先进技术。其中包括但不限于深度学习算法的应用,这使得AI绘画成为可能,并进一步扩展到图像生成、风格转换及修复等多个方面[^3]。此外,基于深度学习的技术还能帮助虚拟角色实现自然的语言交流能力和多样化的表演技能[^4]。 #### 特点优势 相较于传统意义上的真人偶像,AI少女具备诸多独特的优势。她们可以根据市场需求被精确打造,展现出几乎完美的外貌特征与才华横溢的表现力;不会因个人失误影响公众形象,也不会面临年龄增长带来的职业瓶颈等问题。更重要的是,由于不存在生理限制,这类虚拟偶像可以参与更加广泛的活动类型,甚至涉足危险系数较高的项目如极限运动直播等。 #### 实际案例分析-Kizuna AI 具体来看,Kizuna AI作为一个成功典范展示了如何将上述提到的各种尖端科技融合起来创造出令人印象深刻的数字化身形象。通过先进的3D模型渲染技术塑造出栩栩如生的角色外观;依靠精准的动作捕捉设备采集真实人类行为数据从而让角色动作流畅自然;再加上高质量的语音合成功能使整个呈现效果更为生动传神。 #### 开发环境建议 对于有兴趣尝试开发此类项目的开发者来说,硬件配置是一个不可忽视的因素之一。如果打算运行复杂的机器学习框架或者处理大规模的数据集,则推荐使用配备高性能NVIDIA显卡(至少具有6GB以上的显存容量) 的Windows操作系统平台来进行相关工作[^5]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 创建简单的卷积神经网络模型示例 model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(10) ]) ``` 此代码片段仅作示意用途,实际应用于AI少女创建过程中的模型会复杂得多。
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