E - Find The Multiple POJ - 1426 JAVA

本文展示了一个使用Java实现的深度优先搜索(DFS)算法示例,该算法用于寻找特定条件下满足要求的数字。通过递归调用,算法尝试通过在数字末尾添加0或1来构建满足条件的数字。
import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

public class Main
{

	public static long sb = 0;

	public static void main(String args[])
	{
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while (sc.hasNext())
		{

			sb = 0;
			int x = sc.nextInt();
			if (x == 0)
			{
				break;
			} else
			{
				dfs(1, x, 1);

			}
		}
	}

	public static void dfs(long x, int w, int gg)
	{

		if (sb != 0 || gg > 19)
		{
			return;
		}

		if (x % w == 0)
		{
			sb = x;
			System.out.println(sb);
			return;
		}
		dfs(x * 10, w, gg + 1);
		dfs(x * 10 + 1, w, gg + 1);
	}

}
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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