（题目来源于牛客网题库）链接：https://www.nowcoder.com/ta/beginner-programmers
X字母可以放大和缩小，变为n行X（n=1,3,5,7,9,...,21）。例如，3行x图案如下：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容。 CNN图像识别的关键——卷积 当我们给定一个"X"的图案，计算机怎么识别这个图案就是“X”呢？一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个"X"图案。 而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形，依然能辨别出它是一
题目描述 一块N x N（1<=N<=10）正方形的黑白瓦片的图案要被转换成新的正方形图案。写一个程序来找出将原始图案按照以下列转换方法转换成新图案的最小方式：
因为作业原因，老师让写，想了又想写过几次，感觉这次代码更好。下面附上我自己写的代码， #include <stdio.h> int main() { int i,j,k,n,num; printf("请输入要显示的行数,若你输入的是偶数则显示n+1行:"); scanf("%d",&num); n = num/2; for(i = 1;i <= n+1;i++) { for(j=i;j <= n;j++) { printf(" "); }
启动图案 Spring Boot在启动的时候会显示一个默认的Spring的图案，对应的类为SpringBootBanner。 . ____ _ __ _ _ /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \ ( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \ \\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) ) ' |____| .__|_| |_|_| |_
练习2-3 输出倒三角图案 本题要求编写程序，输出指定的由“*”组成的倒三角图案。 输入格式: 本题目没有输入。 输出格式: 按照下列格式输出由“*”组成的倒三角图案。 * * * * * * * * * * 代码: #include<stdio.h> int main() { printf("* * * *\n"); printf(" * * *\n"); printf(" * *\n"); printf(" *\n"); return 0; }
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
-------------------------------------------------->X形图案
自从Gatys发表了神经风格迁移算法，我们见证了海量的图片摇身一变成了艺术品。 算法用了一个前馈网络把给定图片的风格输入网络。我们还看到了超厉害的“非艺术气质的风格迁移算法”，“非艺术画”或者日常用品都可以铺开来构成风格图片来创造艺术。后来这个领域有了进展，由Johnson等人发展出了一个快速风格迁移方法。这个方法就为手机应用市场铺平了道路，其中一个著名的就是Prisma，用户可以在几秒内把手机拍摄的照片打造成艺术作品。 然而，利用这个算法生成的大部分艺术品主要内容是来自于内容图片。 这篇文章介绍了一种新颖
使用过 Springboot 的对上面这个图案肯定不会陌生，Springboot 启动的同时会打印上面的图案，并带有版本号。查看官方文档可以找到关于 banner 的描述
首先，卷积网络认知图像的方式不同于人类。因此，在图像被卷积网络采集、处理时，需要以不同方式思考其含义。 卷积网络将图像视为体，也即三维物体，而非仅用宽度和高度测量的平面。这是因为，彩色数字图像具有红－绿－蓝（RGB）编码；通过将这三色混合，生成人类肉眼可见的色谱。卷积网络将这些图像作为彼此独立、逐层堆叠的三层色彩进行收集。 故而，卷积网络以矩形接收正常色彩的图像。这一矩形的宽度和高度由其像素点进行衡量，深度则包含三层，每层代表RGB中的一个字母。这些深度层被称为通道。 我们以输入量和输出量来描述经过卷积网络
在Java编程中，使用循环结构可以实现各种有趣的图案绘制和数学计算。本文将介绍如何使用循环结构编写一个程序，实现不同的图案绘制以及阶乘计算。通过代码示例和解释，您将了解到如何运用循环结构实现这些功能。
一个人成为他自己了，那就是达到了快乐的顶点。——德西得乌·伊拉斯谟 相信大家都用过SimpleDateFormat去转换时间，但它是线程不安全的 阿里开发手册也有讲 【强制】SimpleDateFormat 是线程不安全的类，一般不要定义为 static 变量，如果定义为 static， 必须加锁，或者使用 DateUtils 工具类。 正例：注意线程安全，使用 DateUtils。亦推荐如下处理： private static final ThreadLocal<DateFormat> df
注意：先分析问题，不要急着分类讨论，你可能分类讨论上百行还不如仔细分析后写几十行。
KiKi学习了循环，BoBo老师给他出了一系列打印图案的练习，该任务是打印用“*”组成的X形图案。
拥有便捷的金融数据对于进行算法交易至关重要。 金融数据可以是静态的，也可以是动态的。 静态金融数据是在交易时间内不会改变的数据。 静态数据包括金融工具列表、金融工具属性、金融工具的限价和上一个交易日的收盘价格。 动态金融数据是在交易时间内可能持续变化的数据。 动态数据包括市场深度、最后交易价格、金融工具的时间和数量，以及当日的最高和最低价格。 本章包括获取各种类型金融数据的配方。
本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。例如给定17个“*”，要求按下列格式打印
本文主要介绍如何使用OpenCV中的结构光(Structured-Light)模块完成三维重建。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
电流检测技术常用于高压短路保护、电机控制、DC/DC换流器、系统功耗管理、二次电池的电流管理、蓄电池管理等电流检测等场景。对于大部分应用，都是通过间接测量电阻两端的压降来获取待测电路电流大小的，如下图所示。在要求不高的情况下，电流检测电路可以通过运放放大转换成电压，反推算负载的电流大小。
OpenCv中，相机标定所使用的标定图案分为棋盘格、对称圆形及非对称圆形特征图、ArUco板和ChArUco板等。在OpenCV的官方例程中，采用的是棋盘格图案，因为其操作简单、快速，标定精度满足一般应用场景的需求。对于标定精度要求高的场景，则一般采用圆形标定图案。本文主要介绍如何使用圆形标定图案（对称和非对称）完成相机的标定，并将OpenCv标定结果与Halcon标定结果进行对比分析。
本文介绍了如何用Python实现打印菱形图案的算法。首先分析了菱形图案的规律，然后给出了实现打印菱形图案的Python代码。最后给出了运行结果示例。
Marvelous Designer 是一款专业的三维服装设计软件，它的主要功能是让用户可以快速、准确地创建三维服装设计。这款软件适用于服装设计师、游戏开发者和动画制作人员等多个领域。
本题要求编写程序，输出指定的由“*”组成的倒三角图案。 输入格式: 本题目没有输入。 输出格式: 按照下列格式输出由“*”组成的倒三角图案。 * * * * * * * * * * 思路分析： 本题目就是简单的入门，使用printf()函数在控制台打印字符串。 参考代码: #include<stdio.h> int main() { printf("* * * *\n"); printf(" * * *\n"); printf(" * *\n"); printf("
这是关于渲染的系列教程的第12部分。在上一部分中，我们实现啦渲染半透明表面，但是尚未覆盖它们的阴影。现在，我们来解决这个问题。
非接触式3D测量可以通过各种技术实现，最常用的方法包括：（1）激光轮廓测量法：用高功率激光器和线阵或面阵传感器实现；（2）立体相机法：用两个面阵传感器和主动模式投影（使用一个面阵相机和一个主动模式投影仪）实现（见图1）。
https://v.qq.com/x/page/d0941a2daqp.html 文字讲解： 刘金玉的零基础VB教程075期： 打印菱形图案 课堂总结 主要还是总结分析思路 1、观察图案，总结规律 2
前面如果已经在Jetson TX2安装好JetPack和Caffe（【入门篇】一个小白在Jetson TX2上安装caffe的踩坑之旅 ），我们接下来可以尝试在Jetson TX2上跑一些深度学习的测试代码。 NVIDIA提供了套教程，教程里包含了开发指南、TensorRT示例代码，甚至包括ImageNet和DetectNet示例在内的预先训练的网络模型，让您能够在Jetson TX1/TX2开发套件上加载并运行预训练的深层神经网络，并学习如何使用自己的数据集重新培训网络用来生产演示（点击阅读原文，观看完整
Adobe Illustrator是一款广泛使用的矢量图形编辑软件，常用于电商设计、品牌标识设计、插图等领域。
我们都知道，如果想给某个类新增功能，但又要避免在原类上修改代码，最常用的方式就是新增一个类来继承目标类，但是如果增加多的话，会使类的数量爆炸式增长，为管理带来巨大的麻烦，装饰器模式就比较好地解决了这一点。
本题要求编写程序，用Python来实现“爱心”图案的绘制，可以用多种方式来绘制。要求：输入代码，输出为心形图案。
第一个原因是刚找到一份前端的工作，业务上都需要尽快的了解，第二个原因就是懒还有拖延的习惯，一旦今天没有写文章，就由可能找个理由托到下一周，进而到了下一周又有千万条理由拖到下下一周，所以解决的办法就是当成任务来做，让自律成为一种习惯，做起事来就不会有太大的抱怨。
为了让初学者更好地学习计算机图形学基础知识，一位哈佛小哥创建了graphics-workshop，一周左右的时间，已经在GitHub上获得1K星。
通常对于光通信用的激光器，波导设计用来实现单一横向模式。通过调节包覆层周围区域的厚度、脊型波导器件中脊形的刻蚀深度等，从而得到单模器件。对于激光器的重要性体现在以下几方面：
之前我们介绍了控制LED灯亮灭的操作，今天我们要介绍一下控制LED点阵屏亮灭的操作，8*8的LED点阵屏，可以理解为八行或者八列LED灯的一个组合，可以使用它来显示一些字体与图案。我们今天会带大家如何在LED点阵屏上显示静态以及动态爱心图案，大家还可以根据自己的想法进行修改，相信大家都能成为点灯大师，好了，接下来，就让我们来好好介绍一下LED点阵屏吧。
CrystalDiffract for Mac是一款晶体结构分析软件，使您可以通过即时反馈进行衍射和样品设置的实验。将它们与即时混合物创建相结合-并能够在同一窗口中加载观察到的数据-您将为研究人员，教师和学生提供功能强大的工作台应用程序。
国际象棋棋盘由 64 个黑白相间的格子组成，分为 8 行 * 8 列，用双重循环控制输出即可
CorelCAD 2023 for Mac一款经济实惠的强大 2D 绘图和 3D CAD设计软件，专为要求精确的建筑、工程、施工 (AEC) 和制造专业人士打造，可实现出色的结果。借助原生 .DWG 文件支持实现高效协作，以及 .STL 支持实现高效 3D 发布。
大数据文摘字幕组作品 翻译：菜菜Tom、阿达、晓莉 监制：龙牧雪 在很多人的印象中，AI冰冷、生硬，和艺术无缘。但谷歌偏偏就不信。 谷歌大脑（Google Brain）有个Magenta项目，专门研究用TensorFlow和生成式模型来创造艺术作品，包括音乐、绘画作品等。他们的目的不是取代艺术家，而是为艺术家提供某些自动化协助，比如，编曲家可以用机器智能生成一段和弦。 项目代码已开源，请复制以下链接获取： https://github.com/tensorflow/magenta 感觉有点酷！让我们来看看M
一、问题导入 编写一个程序，只用两条输出语句，生成一个像半个5*5正方形形状（直角三角形）的#符号图案： ##### #### ### ## # 二、问题分析 我们可以采用消减法，先把它想象成一个5*5的矩形。 第一行：##### 的实现代码（一个for循环即可） 1 for(int hashNum = 1;hashNum <= 5;hashNum++) 2 { 3 printf("#"); 4 } 5 printf("\n"); 所以，要想打印出一个5*5的矩形，只
使用级联分类器检测图像中的对象。实现高维函数并存储评估参数，以便使用预装配HAAR分类器检测人脸。然后，为了避免误报，应用归一化函数并重试检测器。分类器实验和创建您自己的一组评估参数将通过OpenCV在线文档进行讨论。
通过我们在启动spring项目或者其他中间件和小工具的时候，会遇到输出一些有意思的图案，于是也挺好奇这些是如何制作的，于是在网上找到了以下几种实现的工具以及网站可以直接制作，然后在程序启动的时候打印出来这些字符。整理一下分享给大家。
本文为3Blue1Brown之《What is a Neural Network?》学习笔记 观看地址：bilibili.com/video/av15532370 这集Grant大佬假设大家都没有神经
自16年Google的AlphaGO击败李世石，并再接再厉毫不留情的击垮棋坛一哥柯洁后，人工智能中的分支领域：深度学习和神经网络瞬间火遍大江南北。如今深度学习几乎成为人工智能的代名词，特别是它是最能让人工智能技术在现实产业中真正落地，并产生实用价值的人工智能技术，iPhoneX的人脸识别，百度和特斯拉的自动驾驶技术，微软的对话机器人小冰，以及苹果的Siri,亚马逊的智能音箱等技术无不基于深度学习技术。 从理念上看，我们很容易把深度学习，机器学习和人工智能所混淆。他们的关系如下： 人工智能 > 机器学习 >
将输出通过管道传递给boxes时，默认的效果入如上；当然boxes的图案不止这个，使用参数-l能看到更多可以设置的图案:boxel -l
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。
但现在，RealAI团队有了一个办法，只需一副定制的“眼镜”，就可以秒秒钟破解手机的面部识别系统。
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts，这几天跑实验遇到了棋盘伪影，在前辈指导下了解了如何解决这个问题，记录一下
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