Fiborial

计算序列Fi的因子个数


Description

Consider a sequence Fi that satisfies the following conditions:
Problem illustration
Find the number of different divisors of Fn.

Input

Input file contains the only integer number n (1 ≤ n ≤ 106).

Output

Output the answer modulo 109 + 7.

Sample Input

input output
3
4



f[0] = f[1] = 1 ; f[i] = i * f[i-1] * f[i-2] ;求f[n]的因子个数。

以后看到这种f[n] = ...f[i-1] ... f[i-2]的类似表达式,一般还是联想到fibonacci比较靠谱。

 正解也就是fibonacci。

f[2] = 2 ;

f[3] = 2 * 3 ;

f[4] = 2 * 2 * 3 * 4 ;

f[5] = 2 * 2 * 2 * 3 * 3 * 4 * 5 

f[6] = 2 * 2 * 2 * 2 * 2 * 3 * 3 * 3 * 4 * 4 * 5 

每个因子的个数是1,2,3,5,8...这样增加的,直接用fibonacci就可以算出每个因子出现了多少次。

因为要求因子个数,所以合数要算成质因数的多少次幂。

这个在求prime的时候随便处理一下就可以了。。。



#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <string>
#include <stack>
#include <cctype>
using namespace std;
const int M=1000000007;
bool p[1000002];
__int64 c[1000002];
__int64 f[1000002];
int main()
{
    __int64 n,i,j,k,l;

    __int64 ans;
    while(~scanf("%I64d",&n))
    {
        f[1]=f[2]=1;
        for(i=3; i<=n; i++)
            f[i]=(f[i-1]+f[i-2])%M;
        for(i=2; i<=n; i++)
        {
            if(p[i])continue;
            c[i]=f[n-i+1];
            j=i+i;
            while(j<=n)
            {
                p[j]=true;
                k=j;

                while(k%i==0)
                {
                    k=k/i;
                    c[i]=(c[i]+f[n-j+1])%M;
                }
                j=j+i;
            }

        }
        ans=1;
        for(i=2; i<=n; i++)
            ans=(ans*(c[i]+1))%M;
        printf("%I64d\n",ans);
    }

    return 0;
}



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,确保样本多样性),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 人脸有效性校验: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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