PAT 甲级 1059 Prime Factors

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1059 Prime Factors

题目大意:给出一个数n,找出他的所有素因子,按照格式输出即可。

注意1和n自身是素数的情况

from math import *

def isPrime(n):
    if n==1:
        return False
    if n==2 or n==3:
        return True
    for i in range(2,int(sqrt(n))+1):
        if n%i==0:
            return False
    return True

n=int(input())
prime_factor=set()  #记录素因子数
count={}    #记录所有素因子出现的次数
print("%d="%n,end="")
if n!=1:
    for i in range(2,int(sqrt(n))+1):
        while n%i==0 and isPrime(i):
            prime_factor.add(i)
            n/=i
            count[i]=count.get(i,0)+1
if len(prime_factor)==0:
    print(n,end="")
else:
    prime_factor=list(prime_factor)
    prime_factor.sort()
    for i in range(len(prime_factor)):
        if i!=0:
            print("*",end="")
        if count[prime_factor[i]]>1:
            print("{:d}^{:d}".format(prime_factor[i],count[prime_factor[i]]),end="")
        else:
            print("%d"%prime_factor[i],end="")


深度学习的卷积神经网络的煤矸石识别 在本博文中,我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统,该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别,实现对图片中的煤矸石进行准确识别。1.项目需求对煤矸石进行检测与识别,系统将识别出图片中的克服小块煤矸石漏检的缺陷。 2.项目实现 通过调研,本项目最终使用yolov8模型作为目标检测的模型, YOLOv8 旨在快速、准确且易使用,使其成为广泛的物体检测、图像分割和图像分类任务的极佳选择。 1.数据集:格式为jpg的3091张煤矸石图片2.YOLOv8环境配置yolo检测网络包括24个卷积层 阅读详情

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zerohawk
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