在 OI 赛制的比赛中,高效、恰当地调试程序,是拿到稳定分数的必要条件。只有一次提交机会,意味着本地需要进行大量调试工作,以保证程序在各种各样的输入下都能正常运行。
这段时间,做ACM的状态特别不好,经人推荐,了解了一下python,发现python确实很强大,而且语法简洁清晰,感觉用起来很方便(虽然还不会)。
在做题或者正式比赛过程中,有时候因为样例有坑所以直接过了样例,然后拿去评测结果发现全WA。那如何在这种情况下检查自己程序或算法的正确性呢?对拍是一个简便省事的方案。
据市场调研预测,未来几年内,基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上,也就是说,到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见,CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点:一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成,从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低,然而经过迅速改进,已不断逼近CCD的技术水平,目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
这个嘛是本人专门为了NOI上面对拍程序写的对拍程序,已经经历了NOI2015的考验;更重要的是——纯Pascal的哦(HansBug:其实是我不会写.sh脚本TT,谁叫用惯了windows的我只会写bat呢)。。。(本人实测复杂度约为 \( {10}^{5} \) 的程序在windows下每秒钟约可以拍20次左右,linux下可以最高达到600次每秒哦,上次我开动程序后当我反应过来之后次数已经是四位数了么么哒,当然了如果你程序本身就复杂度过高的话那么还是没有办法,毕竟受到程序运行速度的制约)。。。 需要的可
最近看了太多读者小伙伴的简历,发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
每排人数为N/K(向下取整),多出来的人全部站在最后一排; 后排所有人的个子都不比前排任何人矮; 每排中最高者站中间(中间位置为m/2+1,其中m为该排人数,除法向下取整); 每排其他人以中间人为轴,按身高非增序,先右后左交替入队站在中间人的两侧(例如5人身高为190、188、186、175、170,则队形为175、188、190、186、170。这里假设你面对拍照者,所以你的左边是中间人的右边); 若多人身高相同,则按名字的字典序升序排列。这里保证无重名。 现给定一组拍照人,请编写程序输出他们的队形。
本文主要介绍 Android 调用摄像头拍照并对照片进行裁剪和压缩,文中给出了主要步骤和关键代码。
随着摄影技术的发展和数字相机的普及,数字影像处理已经成为图像处理中不可缺少的环节。Adobe Lightroom Classic是一款被广泛应用于数字影像处理领域的软件,它提供了丰富的图片处理和管理功能,使得影像处理变得更加高效和便捷。本文将介绍Lightroom Classic的主要功能,通过实际应用案例阐述其使用技巧。
学了多年的算法,最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了,直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402(HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT) 一看这不是明显的单源最短路么
前一段时间小白分享过关于图像修复技术介绍的推文(点击可以跳转),有小伙伴后台咨询能不能分享一下关于图像修复的项目或者程序。今天小白带着满满的诚意,带来了通过OpenCV实现图像修复的C++代码与Python代码。
每个输入包含 1 个测试用例。每个测试用例第 1 行给出两个正整数 N(≤104,总人数)和 K(≤10,总排数)。随后 N 行,每行给出一个人的名字(不包含空格、长度不超过 8 个英文字母)和身高([30, 300] 区间内的整数)。
前言 在学籍管理中,我们导出学籍后(姓名 学籍号 身份证号)等常用的信息。如何按照学籍信息和对应学生的照片进行命名呢? 首先来看看效果 image.png 如上,假设我们根据学籍信息(由A-Z排序),
将题目的标准代码复制、粘贴到 std.cpp 中。并编译源文件,使其生成 std.exe文件。
以前刚开始学二分的时候,只知道二分就是一半一半的分下去,对于边界问题一直都不是很懂,之前为了避免这问题想着用一个对拍程序来查看自己写的是否是对的,但是想了想还是要想一个正解。
今天我想实现的功能是基本的文件操作,从输入in文件里读取数据,然后程序处理之后输出到out输出文件中,以助于ACM中的"对拍"。
最常见的暴力形式,灵活多变,绝大部分题目都有暴搜的解法。 一般采用dfs,当然极个别题目用到了bfs。
数据结构 并查集:捆绑两个点的信息,判断对错 倍增:LCA, 字符串 hash,模拟, 最小表示法 给定一个环状字符串,切开,使得字符串的字典序最小 图和树 割点,割边,强联通分量 点双联通分量 (把割点去掉就是) 边双联通分量 数学 O(n)筛法 欧拉函数 快速幂,矩阵快速幂 费马小定理,乘法逆元—>快速幂 概率与期望(离散,连续) 动态规划 状压DP 区间DP,先枚举长度,再枚举端点 树形DP(DP套DP) DAG上的DP(根据拓扑序进行转移) 背包DP 前缀和优化(一维,二维) 单调栈,单调队列 线段
据英国《每日邮报》报道,1956年的科幻电影《禁忌星球》(The Forbidden Planet)中的机器人Robby近日被成功拍出,537.5万美元的天价打破了由同名电影黑色经典中马耳他猎鹰雕像在213年拍出的500万美元纪录。 据了解,该机器人被英国宝龙拍卖行(Bonhams )纽约分行拍出,创下了此类拍品的世界纪录,买方信息尚未披露。 机器人Robby高2米,采用半球形的头部设计,安装有一对金属手臂,会讲188种语言,它是电影中Altair IV星球上莫比亚斯博士的仆人。 宝龙拍卖行的娱乐
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 项目背景 为什么要做短视频? 随着微视、YOO视频等短视频APP的异军突起,短视频已成为当前互联网领域中的“风口”。据统计,到目前为止我国短视频产品的用户规模已经超过3亿人,随着移动短视频APP和直播产业的发展,短视频用户规模将成倍扩展,逐渐成为移动互联网发展不可或缺的一部分。 对于内容消费者来说,短视频的形式相比图文耗费的用户获取信息的成本更低,时长短也使得它更适应碎片化的移动场景,人们利用闲暇的碎片时间就能看完一个短视频,
说道并查集,大家一定对于以多叉树状结构为基础的并查集并不陌生,最常见的两种写法如下 1 function getfat(x:longint):longint; 2 begin 3 while x<>c[x] do x:=c[x]; 4 exit(x); 5 end; 1 function getfat(x:longint):longint; 2 begin 3 if x<>c[x] then exit(getfat(c[x])) els
这台设备可以让你在360°VR影像和3D环绕音效中享受极致的沉浸感。 随着虚拟现实在各行各业的发展,市场对拍摄VR视频设备的需求日益增长。有需求就有市场,一大波五花八门的全景相机设备随之涌来。最近,一
随着互联网的不断发展,各种应用的不断推广。数据无论从存储,格式,形式,类型等方面都趋向于多样化,丰富化,指数化。数据就是价值,为何这么说呢?在机器学习,深度学习推动下,训练数据需求很大。对于分类模型,训练数据越多,分类器的准确度会在一定程度上更精确。行为识别可以说就是在这基础上演变出来的一个研究分支。那么什么是行为识别呢?我的理解是这样的,比如对于某个图片或者视频中的某个信息进行捕获,我们可以使用特征工程进行特征提取,这些特征提取说白了就是基于对图片局部中像素进行操作,对于视频,我们可以将视频按帧分解成图片,常用工具有ffmpeg,也可以使用python中基于视频分解图片的模块包自行通过调用处理。对于得到的图片,我们可以对其进行特征提取,比如常用的特征提取方法有Haar,Hog等,它们在结合具体的分类器比如adaboost,svm等可以对图片中相关特征精确提取达到一定准确度。有了特征之后,我们可以使用机器学习中分类器或者深度学习中的分类器利用已经得到特征进行训练,之后对未知图片进行预测,这也就达到了行为识别的目的。 行为识别存在问题?由于受到视频背景混乱、闭塞、视点变化等原因,对行动的准确识别是一项极具挑战性的任务,大多数现有方法对拍摄视频的环境做出某些假设。然而,这种假设在现实环境中很少成立。此外,大多数在这些方法都遵循传统的模式模式识别,包括两个步骤,第一步从原始视频中计算并提取特征,第二步通过该特征训练分类器。在现实世界中在场景中,很少知道哪些特征对手头的任务很重要,因为特征的选择是高度依赖问题。特别是对于人类行为识别。 行为识别的发展从哪开始呀?关于行为识别最早开始于19世纪中后期,科学家首先在动物行为方面进行了机械学研究[1]。但是由于当时的计算机不能处理大规模的数据计算,行为识别的研究也没有得到重视。直到20年代末期,关于行为识别的研究也是寥寥可数,当时的研究人员通过采集大量的实验数据进行分析和研究,训练并构建模型,然后匹配模型和行为序列,最终达到行为理解的目的。由于计算量的规模性,当时的研究只能局限于分析简单的行为运动。进入本世纪后,世界上多家名校和研究机构都在行为识别进行了深入研究和探索[2]。在工业界,行为识别可以说占据了普遍优势,如行程规划,用户社交行为,人员调度等领域已经出现了行为识别的相关应用。行为识别和模式识别比较火热的研究话题。 行为识别的的发展如何呢?目前行为识别的主要有两大流派:Two-Stream和C3D。Two-Stream的思想是是基于视频帧图像,其表示的是静态信息和对视频序列中每两帧计算密集光流得到的光流序列,该序列表示的是时序信息,然后利用相关深度网络对它们分别训练出一个模型,在各自网络产生结果后,对结果进行融合;它能有效的从一张图片中识别出行为的类别。利用双流CNN网络分别基于RGB图像和由视频得到的光流序列各自训练一个模型,这两个模型分别对动作进行判断,最后将两这训练结果进行融合,在UCF-101数据库上准确率达到88%,在HMDB51行为数据库达到59.4%[3]。将双流网络改成VGG-16网络,VGG-16卷积神经网络探索了深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层,层数为16层,经实验提高了准确率[4]。C3D对CNN中的卷积(convolution)操作和池化(pooling)操作进行改良,其采用3D卷积核,在时间和空间维度上进行操作,能捕捉到视频流中的运动信息。一个用于人类行为识别的3D CNN架构,该体系结构由1个硬接线层、3个卷积层、2个子采样层和1个全连接层组成,以7帧尺寸为60×40帧作为3D CNN模型的输入。采用不同的卷积规模,最终在TRECVID DATA上的精准率达到了71.37%[5]。 可能对于深入的研究可能还有需要多去研究相关论文,多去动手上机实验。谢谢!
相机不会随时带在身边,而手机却会。除此以外,爬山的时候本身就已经有很多的负重,手机自然成为了更为轻便的选择。因此,我买了这本书。
Public Sale Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3180 Accepted Submission(s): 1958 Problem Description 虽然不想,但是现实总归是现实,Lele始终没有逃过退学的命运,因为他没有拿到奖学金。现在等待他的,就是像FarmJohn一样的农田生涯。 要种田得有田才行,
初创公司 Skydio近日推出了一款能“自我飞行”的无人机R1——它能锁定跟拍对象,并在完成拍摄的同时自行躲避障碍物。 让这台无人机进入自主飞行模式非常简单,启动无人机并打开对应的 App,你就能看到 R1 的 4K 30fps 相机所拍摄的画面,通过在画面中点击可以锁定跟拍对象,R1 就会对人物进行识别。比如说,你可以开启无人机,然后在滑雪场来一场“一条龙”式的速降下山之旅,而 R1 会在期间完成完整的拍摄。 R1 能以最快每小时 25 英里的速度(约每小时 40 公里)飞行,充满电可以使用 16 分
这个问题最早是在QQ群中看到,佳乐跟禾路分别用不同的两个思路完成了处理。原图如下:
OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接,俗称硬拼,就是简单的将两张图片合并成一张大图。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 无需PS,你的拍照水平又能Level up了。 近日,加州大学芭芭拉分校(UCSB)和英伟达的研究人员创造了一种新算法,取名“计算变焦”。拍摄完
首先,Hash Killer I、II、III是BZOJ上面三道很经典的字符串哈希破解题。当时关于II,本人还琢磨了好久,但一直不明白为啥别人AC的代码都才0.3kb左右,直到CYG神犇说可以直接随机水过去,遂恍然大悟。。。 于是,本人今天也做了下实验——假设现在有一个字符串题:输入N,接下来N行输入N个长度一样的由大写字母组成的字符串,求一共有多少种不同的字符串。此题有些类似于Hash Killer上面的原题。首先分析此题本身,两种常规办法:1.建立一棵字典树,然后可以相当方便快捷的判重,对于字符串长度均
整理 | 氧氟沙星 一分钟AI 北京商报记者从接近FF的合作伙伴获悉,FF 91将于2018年底交付第一批车,在国内售价预计超过200万元。 三星在Galaxy S9系列新机搭载的Bixby可通过对拍摄对象的实时检测和识别,直接在手机摄像头所拍摄的图像上方生成并显示相关信息。 西班牙《国家报》网站报道称,中国正经历一场真正的人工智能革命,其实力已经可以与目前该行业的领导者美国相竞争。 广州市妇儿中心研发的新一代医用AI平台“影像熊”,基于对医学影像的深度学习,能诊断眼病和肺炎两大类疾病,准确性可“匹敌”
不知道大家会不会有这种感觉,经常是觉得自己学的技术没有用,担心自己能不能胜任工作。因为我们通常学的都是基础的,老师教完之后做几道题目会做考试过了代表学过了。
手机里虽然已经有各种修图软件,但是要想图片好看,除了修图之外,更重要的是拍照时的结构。
Adobe Prelude(Pl)2018是一款专为视频制作人员制定的预处理软件。它可以帮助用户在视频制作前进行舞台准备,包括覆盖、标记、剪辑和转码。这些步骤可以帮助用户统一素材质量、优化影片剪辑且节省后期制作时间。Adobe Prelude也是Adobe Creative Cloud软件套件中的一份,因此它与其他Adobe应用程序兼容性强。
输入一行数据,这个数据是从10000101到89991231,输出这个数据后面的第一个回文数,以及输出第一个ABABBABA型的回文数。
这里x_h等为齐次坐标系坐标,X等为相机坐标系点,x等则为相平面上的透视投影点, 可以看出,投影点的位置不仅仅是与X等有简单的缩放关系,还和Z成反比,Z越大投影点x等越小,这就解释了为什么相机拍摄的图片近大远小。
Photoshop 2022是应用在摄影行业的好手,可以对拍摄的照片进行各种编辑,修复,ps强大的修复,编辑,调色,绘画,修饰,滤镜等功能,让很多图片编辑工具望尘莫及。
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理,并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法,最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配,从而对车牌进行识别。
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3640 Accepted Submission(s): 2237
如何启用 Pixel Visual Core? 首先要明确,Google 这次推送的 Android 8.1 预览版,可以在 Nexus 5X/6P、Pixel/XL 和 Pixel 2/XL 这六款设备上。然而由于只有 Pixel 2/XL 内置了 Pixel Visual Core,所以 Googel 为这两款设备提供了不一样的设置项,以便启用 Pixel Visual Core。 要开启 Pixel Visual Core,首先要开启 Pixel 2/XL 的开发者选项。具体步骤如下:进入 “Sett
我们常吐槽手机(尤其是苹果)原相机丑,其实并不是原相机丑,是“耿直”,不对拍摄出的图片做出任何修饰,镜头怎么歪就怎么扭曲图像、不能自主实现左右翻转、没有磨皮效果且镜头高清,不给美白并对细节真实还原,照出你的全部缺点。如何解决该问题?给耿直的手机原相机加个美颜特效SDK,一切问题都能迎刃而解。
以数字技术为主导的新技术变革正在世界范围内推动生产方式变革,并引发全球生产、投资和贸易格局的深刻调整。尽管这种变革尚处于萌芽状态,还有较大不确定性,但一些趋势性特征已开始显现。数字技术主导的新一轮技术革命引导企业在网络基础上围绕数据这一新的关键生产要素开展生产经营和资源配置,从而推动生产方式向数字化转型,形成新的研发、制造方式和产业组织形态。
本周三,VR小报系列沙龙第五期在北京中关村领创空间成功举办。今年随着VR设备的逐渐增加,VR视频也越来越受到关注。 本期沙龙以“VR视频的不同表现形式探索”为主题,邀请了幻维世界视频制作人陈祥文、指挥
北京大数据研究院院长、北京市大数据行动计划专家组组长鄂维南院士近期在北京国际大数据交易所成立发布会上发表演讲,就数据交易的场景、问题等进行解读并给出建议,为我们了解大数据时代数据信息的现状和发展带来启发。以下内容为实录整理,分享给大家。
Adobe Lightroom作为一款专业的照片调色软件,具有强大的调色和图像处理功能。本文将探讨Adobe Lightroom照片调色软件的独特竞争力和使用方法,通过实际案例进行详细介绍和阐述,帮助用户更好地了解该软件并加以运用。
航拍相对传统的摄影而言,一大区别便是视频拍摄在其中占了很大的比重。而尝试过视频拍摄的朋友一定明白,视频之于图片,是完全不同的。不单画面要衔接过渡,也要配合音乐和故事,以适当的方式推进。同时,原本摄影中的构图、镜头语言,也要一并融会贯通。无人机飞手“Rainit”就以8张GIF动图,向我们生动阐释了,航拍中常用且好用的一些镜头语言和拍摄方法。
制药企业在生产线上需要对药品进行信息采集和管理,视觉检测是很重要的手段,通过运用计算机CPU的高速运算,对拍到的信息进行快速分析,以判定产品是否合格,并在产品到达下一关口之前通过数字量输出进行开关量控制。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只用一部手机,现实中的2D照片就能渲染出3D模型? 没错,无需再手动上传电脑或安装激光雷达,苹果手机自带APP就能生成3D模型。 这个名叫Luma AI的“NeRF APP”,正式上架App Store后爆火: 小如3D装饰模型,兼具灯光和形状细节: 大到整个墓园的3D场景渲染版,都能被很好捕捉: 这样无论是风景、3D物体还是人物,都可以被很好地保存进手机,并快速生成对应的3D模型。 所以这个APP究竟包含什么功能,它又具体要如何使用? NeRF手
因为涉及到向SD卡写入数据,所有需要在AndroidMainfest.xml中声明响应权限
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