开灯问题

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define maxn 1010
int a[maxn];
int main()
{
    int n,k,first = 1;
    memset(a,0,sizeof(a));
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for (int i = 1;i<=k;i++)
        for (int j = 1;j<=n;j++)
            if(j%i ==0)
                a[j] = !a[j];
        for (int i = 1;i<= n ;
         i++)
            if (a[i])
            {if (first)
                first = 0;
            else printf(" ");
                printf("%d",i);
            }
        printf("\n");
        return 0;

}

 

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418图片 验证集:1104图片 总计:5522图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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