NOIP2015

斗地主与运输计划问题解析

现在来总结一下。

斗地主

这题的题目描述感觉不太清晰,当时有很多人去问,但都没有得到任何回应。好吧,虽然我也是似懂非懂,但是就算看清楚了题目又能怎么样呢。

首先这题只能够搜索吧,或者说是DP,不过有很大的常数。当时我用记忆化的搜索,记录下每种牌的数量,但是我居然把100组数据的所有状态仅用一个哈希表来储存(可能是因为看到每组数据的n都是一样的把),那这样的状态数可以达到\(5^{13}\)!当时连大样例都有哈希冲突,我就应该意识到这一点,可惜我没有。

运输计划

这个确实是在下输了。当时确实不大会做,后来想到一个比较复杂的方法,看时间还有2小时就决定开始写了,但是确实很难写,写完后对排发现很多小的bug,调试了很久。最后居然还排出暴力错了,不过已经没时间改了,悲哉,恸哉。

转载于:https://www.cnblogs.com/wangck/p/4963372.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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