【2017"百度之星"程序设计大赛 - 初赛(B)】Chess

本文介绍了一个关于国际象棋中放置车的问题,并提供了一种使用组合数学的方法来解决该问题。具体来说,文章给出了一个计算公式,用于求解在给定的n行m列的棋盘上,不相互攻击的车的最大数量。

【链接】http://bestcoder.hdu.edu.cn/contests/contest_showproblem.php?cid=776&pid=1001


【题意】


在这里写题意

【题解】


因为列的顺序已经定了,则只要知道车在哪些行就可以了.
最多车的个数就是min(n,m);
答案就是C(max(n,m),min(n,m));

【错的次数】


0

【反思】


在这了写反思

【代码】

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
#define LL long long
#define rep1(i,a,b) for (int i = a;i <= b;i++)
#define rep2(i,a,b) for (int i = a;i >= b;i--)
#define mp make_pair
#define pb push_back
#define fi first
#define se second
#define ms(x,y) memset(x,y,sizeof x)
#define ri(x) scanf("%d",&x)
#define rl(x) scanf("%lld",&x)
#define rs(x) scanf("%s",x+1)
#define oi(x) printf("%d",x)
#define ol(x) printf("%lld",x)
#define oc putchar(' ')
#define os(x) printf(x)
#define all(x) x.begin(),x.end()
#define Open() freopen("F:\\rush.txt","r",stdin)
#define Close() ios::sync_with_stdio(0)


typedef pair<int,int> pii;
typedef pair<LL,LL> pll;


const int dx[9] = {0,1,-1,0,0,-1,-1,1,1};
const int dy[9] = {0,0,0,-1,1,-1,1,-1,1};
const double pi = acos(-1.0);
const int N = 1e3;
const LL MOD = 1000000007;


LL c[N+10][N+10];


int main(){
    //Open();
    //Close();
    rep1(i,1,N)
        c[i][0] = c[i][i] = 1;
    rep1(i,2,N)
        rep1(j,1,N)
            c[i][j] = (c[i-1][j-1]+c[i-1][j])%MOD;
    int T;
    ri(T);
    while (T--){
        int n,m;
        ri(n),ri(m);
        ol(c[max(n,m)][min(n,m)]);puts("");
    }
    return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/AWCXV/p/7626092.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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