[UVA 111] History Grading

使用 STM32F7 和 TensorFlow Lite 开发低功耗人脸识别设备 我们讨论了 STM32F7 的特点和能力,TensorFlow Lite 在 STM32F7 上的应用,以及一些降低功耗的优化技术。- 准备模型:选择合适的人脸识别模型,在 TensorFlow 中进行训练和导出,并使用 TensorFlow Lite 转换为适用于 STM32F7 的量化模型。请注意,上述代码仅展示了如何加载和运行 TensorFlow Lite 模型的方法,实际应用中需要集成人脸检测和识别模型,并根据实际需求进行相应的输入和输出处理。结合这两个工具,我们可以开发出低功耗的人脸识别设备。 阅读详情


本题目本质上就是求解两个序列的最长公共子序列。代码中的chron[i]和respone[i]分别表示在历史中第i个发生的事件chron[i](正确时间顺序下)和事件respone[i](学生认为在此时发生的)。

代码如下:

#include <stdio.h>
#define MAX 30
int chron[MAX];
int respone[MAX];
int f[MAX][MAX];

int main()
{
    int i,c,n,j;
    scanf("%d",&n);
    for(i = 1;i <= n;i++)
    {
        scanf("%d",&c);
        chron[c] = i;
    }
    while(scanf("%d",&c) != EOF)
    {
          respone[c] = 1;
          for(i = 2;i <= n;i++)
          {
              scanf("%d",&c);
              respone[c] = i;
          }
          
          for(i = 1;i <= n;i++)
              f[i][0] = f[0][i] = 0;
          for(i = 1;i <= n;i++)
          {
              for(j = 1;j <= n;j++)
              {
                  if(chron[i] == respone[j])
                     f[i][j] = f[i-1][j-1] + 1;
                  else if(f[i-1][j] >= f[i][j-1])
                     f[i][j] = f[i-1][j];
                  else
                     f[i][j] = f[i][j-1];
              }
          }
          printf("%d\n",f[n][n]);
    }
    
    return 0; 
}




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ryancooper
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