P2602 [ZJOI2010]数字计数

本文介绍了一个使用C++模板和递归函数优化数值计算的实例,通过定义通用输入输出函数,实现了一种高效的数字求和算法。该算法在处理大量数据时表现出良好的性能,适用于竞赛编程和复杂计算任务。
 1 #include <bits/stdc++.h>
 2 #define ll long long
 3 #define re register
 4 using namespace std;
 5 
 6 template <typename T>void in(T &x) {
 7     x = 0; T f = 1; char ch = getchar();
 8     while(!isdigit(ch)) {if(ch == '-') f = -1; ch = getchar();}
 9     while( isdigit(ch)) {x = 10 * x + ch - 48; ch = getchar();}
10     x *= f;
11 }
12 
13 template <typename T>void out(T x) {
14     if(x < 0) x = -x,putchar('-');
15     if(x > 9) out(x/10);
16     putchar(x%10 + 48);
17 }
18 //---------------------------------------------------------
19 const int N = 20;
20 ll a,b;
21 ll f[N][N];
22 int num[N];
23 
24 ll dfs(int pos,int lead,int limit,int digit,int sum) {
25     if(pos == 0) return sum;//边界 
26     if(lead && !limit && f[pos][sum] != -1) return f[pos][sum];
27     //先导不为0 未受限 已算过 -> 返回 
28     ll res = 0;
29     int up = (limit == 1 ? num[pos] : 9);
30     //int up = 9; if(limit) up = num[pos];
31     for(int i = 0; i <= up; ++i) {
32         res += dfs(pos-1,lead|i,(i==up)&&(limit),digit,sum+((lead|i)&&(i==digit)));    
33     }
34     if(lead && (!limit)) f[pos][sum] = res;
35     return res;
36 }
37 
38 ll solve(ll x,int digit) {
39     int len = 0;
40     while(x) num[++len] = x%10,x/=10;//逆序存数; 
41     memset(f,-1,sizeof(f));
42     dfs(len,0,1,digit,0);
43 }
44 
45 int main() {
46     in(a); in(b);
47     for(int digit = 0; digit <= 9; ++digit) {
48         out(solve(b,digit) - solve(a-1,digit)); putchar(' ');
49     }
50     return 0;
51 } 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mzg1805/p/10998920.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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