【1】递归简论

递归解析与实践
本文深入探讨了递归的本质,澄清了递归与循环的区别,强调递归是通过调用自身来解决问题的方法,并非简单的循环逻辑。文章提出了递归的两大法则:基准情形和不断推进,同时介绍了递归函数调用的实例。

第一篇复习日志,既然是复习就直接主题吧!

关于什么是递归,就不多8了,首先看一个函数:F(X)=2F(X-1)+X*X,F(0) = 0;

一个问题:递归是否就是循环逻辑(circular logic)?书本的回答是:虽然我们定义一个函数用的是这个函数本身,但是我们没有用函数本身定义该函数的一个特定的实例。

初一看,嗯,挺麻烦。我觉得这句话的结论应该是:递归并不是循环!循环的话用上例,F(5)通过调用F(int x)函数得到F(5)的值,但是他实际是使用了F(4)来实现调用,而F(4)实现并没用到F(5),而是用的F(3),所以循环并不存在!

实际递归只不过是不断的调用,和其他的函数调用并没有什么区别!

递归的两个基本法则:

1:基准情形(base case) 必须用要有某些基准的情形,他们必须不依靠递归函数本身就能得到结果!

2:不断推进(makeing progress) 递归的过程是要能够朝产生基准情形的方向推进。

Tip:mod操作是一种耗费很大的操作,N%10= N-|_N/10_|*10.(原谅我,打不出那个竖折的符号)

 

先这么多吧!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kiwi/archive/2012/02/26/2368880.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 640×4801280×720)、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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