题意： 给定边权为1的无向图，给定起点 S 和终点 E。设 S 到 E 的最短路长度为 d，求 S 到 E 的长不大于 d+1 的路径数量 思路： 看看长为最短路+1的路有啥性质。首先容易证明它一定是简单路。进一步还可以知道，如果以S为源点对图做bfs分层，最多只有一条边的两端点在同一层，其它边都是从 \(de
代码所用图片： 直接上代码： datika.py # @time: 2022/2/17 18:20 # @Author: wangshubo # @File: datika.py # @description: # @author_email: '971490321@qq.com' import cv2 import numpy as np from myutils import sort_contours from utilsW.utils import cvSHow, CalD
题面： 题解：维护长度为p的长度的滑动窗口，cnts维护当前窗口内个字母s与p的差，用一个变量res维护不同的数量,当res=0时是异位词。 class Solution { public: int cnts[26]; int cntp[26]; vector<int> findAnagrams(string s, string p) { vector<int> ans;
完成目标区域提取 import cv2 import numpy as np #step1 提取图像转灰度图 img_path=r'E:\Desktop\DDSM\Benign\11_C_0217_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png' img=cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) cv2.imshow('gra',gray) gray
任务 识别用相机拍下来的答题卡，并判断最终得分（假设正确答案是B, E, A, D, B） 主要步骤 轮廓识别——答题卡边缘识别透视变换——提取答题卡主体轮廓识别——识别出所有圆形选项，剔除无关轮廓检测每一行选择的是哪一项，并将结果储存起来，记录正确的个数计算最终得分并在图中标注 分
基于Opencv图像识别的答题卡识别项目 在观看唐宇迪老师图像处理的课程中，其中有一个答题卡识别的小项目，在此结合自己理解做一个简单的总结。 1. 项目分析 首先在拿到项目时候，分析项目目的是什么，要达到什么样的目标，有哪些需要注意的事项，同时构思实验的大体流程。 图1. 答题
文章目录 1005. K 次取反后最大化的数组和方法1：贪心 + 排序方法2：贪心 + 哈希表数组std::unordered_map 1005. K 次取反后最大化的数组和 LeetCode: 1005. K 次取反后最大化的数组和 简
import jieba with open ("D:\红楼梦.txt",encoding="ANSI") as file: f = file.read() del_list ={"什么","一个","我们","那里","如今","你们","说道","起来","姑娘","
import jieba with open ("D:\红楼梦.txt",encoding="ANSI") as file: f = file.read() del_list ={"什么","一个","我们","那里","如今","你们","说道","起来","姑娘","
均摊数据结构: 带旋链表 问题引入 在模拟赛中, 遇到一个题, 给出一个括号序列, 对每一个位置, 求包含它的合法的括号序列个数. 预处理 首先用栈将所有不可能被包含的括号都设为空格. 然后将所有 () 找出来, 作为链表的节点, 从左到右连起来. 在每个节点上存一个区间, 这个区间外面
任务 根据语义分割网络的输出，去求以下任务的结果。（神经网络的后处理操作） （1）画出病灶边界 （2）画出贴近的椭圆 （3）过滤病灶内的噪声 （4）计算病灶的不规则周长 （5）计算病灶面积 （6）画出径线 原图 预处理 假设网络为一个二分类网络，网络的输出是一个二维的tensor，每个像素的值为0~1的置信度。
传送门：https://vjudge.net/problem/UVALive-4287 分析 强连通分量（SCC） + 有向无环图（DAG） 的性质 由 SCC 性质知，一个 CC 内的点可以相互到达（也就是里面的定理已经可以相互证明了），所以我们使用 SCC 将问题转化为给定一个 DAG，求使 DAG 变成一个 CC 的最小连边数。 下面我们专注于讨论下
© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 本次我们需要用到的知识有：阈值处理、轮廓查找、轮廓绘制、包围轮廓、开运算和闭运算、礼帽操作、边缘检测、模板匹配。 1、对模板图片进行处理，得到每个数字的模板。 import cv2 import numpy as np def cv_show(name, img): cv2.imshow(na
1、预处理、轮廓检测 import cv2 import numpy as np # 正确答案 ANSWER_KEY = {0:1,1:4,2:0,3:3,4:1} def cv_show(name,img): cv2.imshow(name,img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() # 读图 img = cv2.imread("test_01.png") gray = cv2.cvtColor(img,c
MAC 通过Shell命令脚本监听端口是否挂掉,重启端口 示例代码如下 监听端口，运行mac，启动selenium GREETINGS="你好" echo $GREETINGS path='/Users/path/OneDrive/python/spyder_projdect_py/auto_selenium' echo $path pid_cnts=$(lsof -i :9222 | grep -v grep | awk '{print $2}
研究背景随着可穿戴电子设备和智能服饰的飞速发展，人们对柔性电子储能器件的需求越来越大。由于能量密度高于传统电容器，功率密度大于锂电池，充放电速度快、循环寿命长、绿色无污染等优点，近年来超级电容器成为储能器件的研究热点。相对于二维薄膜和三维块体材料，一维的纤维电容器，具有质
摩尔投票法(Boyer–Moore majority vote algorithm)出自论文 《MJRTYA Fast Ma jority Vote Algorithm》 算法解决的问题是如何在任意多的候选人（选票无序），选出获得票数最多的那个。常见的算法是扫描一遍选票，对每个候选人进行统计的选票进行统计。当候选人的数目固定时，这个常见
硅基负极材料与目前商用的碳类负极材料相比，硅基负极材料具有更高的比容量与能量密度，被认为是最有潜力的下一代锂离子电池负极材料。但是该类负极材料在充放电循环过程中会产生巨大的体积变化，导致电极材料的粉碎和导电网络的崩溃，从而使循环性能急剧衰减。 通过水热法结合镁热还原
原题链接 考察:IDA* 思路: 预估函数比较好想,可以发现每次移动都是让一个数字进一个数字出.所以预估函数 = 8-最大的相同数字出现次数. 字典序就操作按字典序枚举,那么第一个答案就是字典序最优的答案. 每次dfs枚举操作,如果一个个if else 写
森林中，每个兔子都有颜色。其中一些兔子（可能是全部）告诉你还有多少其他的兔子和自己有相同的颜色。我们将这些回答放在 answers 数组里。 返回森林中兔子的最少数量。 示例: 输入: answers = [1, 1, 2] 输出: 5 解释: 两只回答了 "1" 的兔子可能有相同的颜色，设为红色。 之后回答了
Ag纳米粒子在轻质、坚固的碳纳米管海绵（CNTS）三维导电支架上的均匀修饰。柔性Ag/CNTS/PDMS复合材料具有极高的电磁屏蔽性能和可调的电磁屏蔽性能，具有较高的机械强度和导电性。在Ag（3%，wt%）和CNTS（4%，wt%）的低负载下，X波段（8–12 GHz）的较大EMI-SE甚至大于90 dB。此外，三维连通的孔结构使电
示例代码： 就像下面这段代码，直接利用cv.putText函数即可，注意数字需要转化成字符型! # 提取轮廓 # findContours函数会修改原始图像 cnts = cv.findContours(cannyImg.copy(), mode=cv.RETR_EXTERNAL, method=cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # print(cnts) cn
示例代码： 就像下面这段代码，直接利用cv.putText函数即可，注意数字需要转化成字符型！ # 提取轮廓 # findContours函数会修改原始图像 cnts = cv.findContours(cannyImg.copy(), mode=cv.RETR_EXTERNAL, method=cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # print(cnts) cnts = imut
至少有 K 个重复字符的最长子串 递归的方式 对于这个字符串来说，如果某个字符（比如t）的数量小于k的话，那么满足要求的一定在用t分割的字符串的所有字串中。运用这种思想，可以使用递归的方法来求解。代码如下 class Solution { /** * @param String $s * @param Integer
RPG Protagonist 题意 一个人和他的追随者 分别可以携带重量为 p p p f f f 的物体 每把剑重
