数组习题

把分数取出和,平均数,以及最大值,最小值出来

public class Fenshu {

	public static void main(String[] args) {
		//输出分数
		
		double sum = 0;
		double  arr[] = {60,80,95,90}; 
		
		for( int i = 0 ;i < arr.length; i++) {
			if(i == 3) {
				System.out.print(arr[i]+"=");
			}else {
				System.out.print(arr[i]+"+");
			}
			sum += arr[i];
		}	
		double pj = sum/arr.length;	
		System.out.println( sum);  //和
		double min = arr[0];  //取数组里的一个数字
		for ( int i = 0;i<arr.length; i++) {
			if(arr[i] <= min) {  
				min = arr[i];
			}
		}
		double max = 0.0;
		for (int i = 0; i<arr.length;i++) {
			if(arr[i] > max) {
				max = arr[i];
			}
		}
		
		System.out.println("最大值"+max);
		System.out.println("最小值:"+min);
		System.out.println("平均值"+pj);
		

	}

}

 

效果如下图:

 

500个数逢3退1,求最后剩下的那个数在之前数组里面的索引值

public static void main(String[] args) {
		boolean[] arr = new boolean[500];
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			arr[i] = true;
		}
		//把存在的数定义为true;
		int arrLength = arr.length; // 记录数组的长度
		int count = 0; // 记录1,2,3
		int index = 0; // 记录当前数组数到第几个了,相当于数组的索引值
		
		while (arrLength > 1) {  //不知要进行几次,所以采取了while的循环
			if (arr[index] == true) {  // 没有数到3的数
				count++;  //开始数
				if (count == 3) {
					arr[index] = false;  //数到3的,把其剔除
					count = 0;  //从头开始数1,2,3
					arrLength--; //长度减少
				}
			}
			index++;
			if (index == arr.length) {  //限制index不要无限制的增长,
				index = 0;  //重新开始数
			}
		}
		
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			if (arr[i]) {
				System.out.println(i);
				break;   //输出那个剩下的数的索引值
			}
		}
	}

 

思路:相当于500个数组成一个圆圈,数到3的那个数,剔除,然后重新组成圆圈,再重复进行

转载于:https://www.cnblogs.com/zuo72/p/7899124.html

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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