点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N,要求将字符串循环左移N次。 输入格式: 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串;第2行给出非负整数N。
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱,要请你给出最小一辈的名单。
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
7-5 堆中的路径 (25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。
受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。
受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候,文件是可以在两台机器间传输的
子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。
子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634522 7-5 链表合并 (25 分) 给定两个单链表 L1=a1→
7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”,跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员,你写的程序得高级一点,要能跟任意指定的星球打招呼。
拼题er们觉得戴帽子会令自己看上去很帅,所以他们不管到哪里都会戴着帽子。有一天他们去到一家餐厅,服务员把他们的帽子收集了堆起来保管。当大家要离开的时候,发现帽子被像上图那样摞起来了。于是你的任务就是帮他们排好队,使得每个人都能按顺序顺利取到自己的帽子。
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。 然而,计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵,很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念,也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。 与此同时,由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置,目标的形态千变万化,图像或是视频帧的背景千差万别,诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. PaddlePaddle已集成SSD算法,本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
甲想好了一个 n 位数字让乙来猜,只要猜的数字位数正确,至多有 1 位与谜底不同,且不同的数字相差不超过 1,就算猜对了。例如谜底是 67,若乙猜 66、68、77、57,就都算对了;猜 167 就不能算对。
目标框内左上角,显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出,没在图片展示。 这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪,且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。 想了解详细原理可以参考往期博客:【目标跟踪】多目标跟踪sort (python 代码) 。这里不过多赘述,直接上代码,如有疑问,欢迎私信交流。 调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离,还有速度、加速度。 目标状态为 (x,y,vx,vy,ax,ay) 目标横向距离,纵向距离,横向速度,纵向速度,横向加速度,纵向加速度。 关于目标前后帧匹配,是利用 iou 匹配进行的,所以要基于目标检测框的匹配跟踪。
特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。 高分辨率地图具有低级特征,这会损害其目标识别的表征能力。 深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展,像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。 在最初的 RPN 设计中,在单尺度卷积特征图之上,在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络,执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比,以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。
习题7-5 找鞍点 一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。 本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。