课后作业复习

本文介绍了使用筛选法求解100以内素数的方法,以及应用选择法对10个整数进行排序的实现。此外,还展示了杨辉三角形的生成过程,涉及数组操作和循环控制。

用筛选法求100之内的素数:

void SiftPrime(int n)
{
    int *arr = (int *)malloc(n*sizeof(n));//动态申请n个内存
    int i; int j;

    assert(arr != NULL);
    for (i = 0; i < n; i++)//初始化数组
    {
        arr[i] = i;
    }
    arr[1] = arr[0] = 0;//0和1不是素数
    for (i = 2; i <=sqrt(1.0*n); i++)
    {
        for (j = i + 1; j < n; j++)
        {
            if ((arr[j] != 0 )&& (j%i == 0))//j是i的倍数
            {
                arr[j] = 0;//!!!!赋值不是置为
            }
        }
    }
    printf("%d之内的素数有:\n", n);
    j = 0; 
    for (i = 2; i < n; i++)
    {
        if (arr[i] != 0)
        {
            printf("%d ", arr[i]);
            j++;
            if ((j % 5 == 0))
            {
                printf("\n");
            }
        }
        
    }
    printf("\n");
    free(arr);

}

用选择法对10个整数排序:
void SelectSort(int *arr, int len)
{
    int minIndex;//用于标记最小值的下标
    int tmp;//标记数据交换的临时量
    int i;
    int j;
    for (i = 0; i < len - 1; i++)//选择的趟数
    {
        minIndex = i;//必须赋值
        for (j = i; j < len; j++)
        {
            if (arr[minIndex]>arr[j])
            {
                minIndex = j;
            }
        }
        if (arr[minIndex] != i)
        {
            tmp = arr[i];
            arr[i] = arr[minIndex];
            arr[minIndex] = tmp;
        }
    }
}

//输出以下杨辉三角形
1    
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
……

void PascalTriangle()
{
#define  ROW 10//打印的行数
    int arr[ROW][ROW];
    int i;
    int j;
    for (i = 0; i < ROW; i++)
    {
        for (j = 0; j <= i; j++)
        {
            if ((0 == j || i == j))
            {
                arr[i][j] = 1;
            }
            else
            {
                arr[i][j] = arr[i - 1][j - 1] + arr[i - 1][j];
            }
        }
    }
    for (i = 0; i < ROW; i++)//打印杨辉三角
    {
        for (j = 0; j <=i ; j++)
        {
            printf("%d ", arr[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }

#undef ROW
}

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),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
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