poj1338(Ugly Numbers)

本文介绍了一种通过预计算的方式找到第N个丑数的方法。丑数定义为仅包含质因数2、3和5的正整数。文章提供了一个C++实现的例子,并详细解释了如何生成丑数序列。
Ugly numbers are numbers whose only prime factors are 2, 3 or 5. The sequence
1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12, ...
shows the first 10 ugly numbers. By convention, 1 is included.
Given the integer n,write a program to find and print the n'th ugly number.
Input
Each line of the input contains a postisive integer n (n <= 1500).Input is terminated by a line with n=0.
Output
For each line, output the n’th ugly number .:Don’t deal with the line with n=0.
Sample Input
1
2
9
0
Sample Output
1
2
10

分析:打表,好笨的方法=_=.
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
long long a[30000],cnt=0;
long long Pow(int x,int k)
{
    if(k==0) return 1;
    if(k==1) return x;
    long long y=Pow(x,k/2);
    y*=y;
    if(k%2) y*=x;
    return y;
}
void f()
{
    long long N=(long long)17592186044416;
    for(int i=0;i<=44;i++)
    {
        long long ans2=Pow(2,i);
        for(int j=0;j<30;j++)
        {
            long long ans3=Pow(3,j);
            for(int k=0;k<20;k++)
            {
                long long ans5=Pow(5,k);
                if(ans5<=N/ans2/ans3) 
                    a[cnt++]=ans2*ans3*ans5;
            }
        }
    }
    sort(a,a+cnt);
}
int main()
{
    f();
    int n;
    while(scanf("%d",&n)&&n)
        printf("%d\n",a[n-1]);
    return 0;
}
View Code

 




转载于:https://www.cnblogs.com/ACRykl/p/8696839.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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