NOIP考前总结

本文总结了竞赛编程中常见的错误,包括文件操作、内存管理、代码审查、数据检查、题意理解、常数优化、边界条件、暴力解法等,并通过幽默的方式提醒读者避免这些陷阱。

最近出的锅比较多啊,我来总结一下吧

$1.$小心文件名/文件输入输出!别打错了!结束前十分钟一定要检查!

$2.$开数组前要算好内存,不要开一个$1e8$或$1e4*1e4$这样的大数组,直接GG

$3.$打完代码先别急着过样例,要对着代码看一下有没有沙雕错误

$4.$不要光过了样例就扔一边了,要多出几组数据检查一下,最好是特殊、极限数据(有条件要对拍)

$5.$最重要的一点:一定要看清题意!多花几分钟时间看题,别到时候看错题目就尴尬了(最好是关键字圈出来)

$6.$注意常数,记得卡常(register,++i,scanf)等等

$7.$注意scanf读string会GG

$8.$小心边界!(比如说$DP$的边界)

$9.$该拿的暴力分都要拿到

$10.$最后10分钟不要做题,好好检查(文件名,文件夹,文件输入输出,内存)

$11.$long long

$12.$二分边界

放几个梗

1.

1 for(int  i = 1; i <= n; i++)
2   for(int j = 1; j <= n; j++)
3     for(int k = 1; k <= n; i++) 

2.

int mian()

3.博主表演堆用平衡树写然后常数太大,TLE

4.spj与nan的爱恨情仇

别笑!真实经历!

转载于:https://www.cnblogs.com/little-sun0331/p/9879815.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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