51Nod 大数乘法

本文主要探讨51Nod平台上的大数乘法问题,讲解如何处理超过常规整型范围的数值运算,涉及大整数的存储、乘法算法实现及其在编程中的应用。

题目链接

  
#include<stdio.h> //大数乘法
#include<string.h>
void Calc ( char * s1 , char * s2 )
{
int a [ 2001 ], i , j , len1 , len2 ;
for ( i = 0 ; i < 2001 ; i ++ )
a [ i ] = 0 ;
len1 = strlen ( s1 );
len2 = strlen ( s2 );
for ( i = len1 - 1 ; i >= 0 ; i -- )
{
for ( j = len2 - 1 ; j >= 0 ; j -- )
{
a [ 2000 - ( len1 + len2 - 2 - i - j )] += ( s1 [ i ] - '0' ) * ( s2 [ j ] - '0' );
}
}
for ( i = 2000 ; i >= 0 ; i -- )
{
if ( a [ i ] > 9 )
{
a [ i - 1 ] += a [ i ] / 10 ;
a [ i ] = a [ i ] % 10 ;
}
}
i = 0 ;
while ( a [ i ] == 0 )
i ++ ;
if ( i > 2000 )
printf ( "0" );
else
{
for (; i <= 2000 ; i ++ )
printf ( "%d" , a [ i ]);
}
printf ( " \n " );
}
int main ()
{
char s1 [ 1001 ], s2 [ 1001 ];
scanf ( "%s%s" , s1 , s2 );
Calc ( s1 , s2 );
return 0 ;
}

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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