NOIP2016总结

Day1

考场上发现第一题比较简单,可以直接模拟过,很快就写完了。第二题没什么思路,暂时就跳过了。第三题看到数据认为是最短路,仔细看题发现还加了改边,一直没有思路,就开始看数据说明,想拿到部分特殊数据的分数。第三题一直出现一些调试问题,耗费比较多时间,没有来得及怎么去思考第二题。出考场后跟同学讨论时发现第一题漏掉了一种情况。

Day2

由于第一天带来的压力,第二题做题的时候就有点急。第一题开始认为自己找到了规律,就很快写完了,但是没有验证正确性,到差不多交的时候发现规律其实有问题,没有得分。第二题一开始觉得没有思路,后面想到可以暴力模拟,拿到部分分。第三题想用暴力枚举可能的方程求解,想着应该可以拿到部分分,不过枚举步长太短,全部超时。


总体来说,这次参赛遗憾比较多,还是应该多加练习,增加熟练度,争取把应该拿到的分值尽可能全部拿到。

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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