杭电acm2503

Faster R-CNN实战:从数据标注到模型训练,搞定自定义目标检测任务 目标检测是计算机视觉的核心任务之一,旨在识别图像中特定物体的位置和类别。其主流技术路线分为单阶段(如YOLO、SSD)和两阶段检测器。两阶段检测器以Faster R-CNN为代表,通过区域提议网络(RPN)首先生成候选区域,再对候选区进行精细分类与回归,这种设计使其在定位精度和小目标检测上具有优势,尤其适用于工业质检、医学影像分析等对精度要求高的场景。本文以PyTorch为框架,结合torchvision预训练模型,详细解析了如何利用Faster R-CNN进行微调(Fine-tuning),并融入数据增强 阅读详情
min = s1<s2? s1 : s2;
for(j=2; j<min/2; j++) {
	if(!(s1%j) && !(s2%j)) {
		s1 /= j;
		s2 /= j;
		j = 1;
	}
}

这段代码是主要部分。

也可以求s1和s2的最大公约数,分子分母都除以最大公约数。

#include <stdio.h>

int main() {
	
	int n, i, j, a, b, c, d, s1, s2, min;
	while(scanf("%d", &n) != EOF) {
		for(i=0; i<n; i++) {
			scanf("%d%d%d%d", &a, &b, &c, &d);
			s1 = a * d + c * b;;
			s2 = b * d;
			min = s1<s2? s1 : s2;
			for(j=2; j<min/2; j++) {
				if(!(s1%j) && !(s2%j)) {
					s1 /= j;
					s2 /= j;
					j = 1;
				}
			}
			printf("%d %d\n", s1, s2);
		}
	}
	
	return 0;
}


最详细最简单:最大公因数求法、辗转相除法、更相减损法,入门ACM,杭电水题,算法递归,初级算法题一看就懂 本篇博客对:最大公因数,辗转相除法,更相减损法等专有名词进行了详细的介绍,分享了两种求解最大公因数的算法代码,以杭州电子科技大学的ACM入门题作为索引,借助实际代码,对上面介绍的两种算法求解最大公因数进行初级应用,粗略地介绍了递归思想对算法的优化。 阅读详情

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寂寞灵魂
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