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合并果子

§合并果子(fruit) 【问题描述】     在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。多多决定把所有的果子合成一堆。     每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n-1次合并之后,就只剩下一堆了。多多在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。     因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以多多在合并果子时要尽可能地节省体力。 假定每个果子重量都为1,并且已知果子的种类数和每种果子的数目,你的任务是设计出合并的次序方案,使多多耗费的体力最少,并输出这个最小的体力耗费值。     例如有3种果子,数目依次为1,2,9。

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1588: 合并果子

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    不过大家观察一下会发现,这些手机的指纹识别和面部识别也就是支持一下手机的锁屏解锁而已,数量巨大的APP对于这两个技术的应用可以说比较少。这何尝不是APP良好体验性的损失呢? 在 Android 6.0 以下的系统上,某些手机厂商自行支持了指纹识别,如果我们的 APP 要兼容这些设备,就还要集成厂商的指纹识别的SDK,这是最大的兼容性问题。 如果指纹识别的应用场景非交易非支付,仅仅是类似于 “启动 APP 进行指纹验证” 这样的情况的话,Google API 提供的指纹识别就够用了。 目前来看,虹膜和面部等生物识别 Api 尚未开放,仅支持指纹识别,不过在指纹识别上进行了统一,比如要求使用统一的指纹识别 UI ,不允许开发者自定义了。 指纹识别关键方法 authenticate 这是指纹识别中最核心的方法,用于拉起指纹识别扫描器进行指纹识别

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    幸运的是,Apple 让 Core ML 可以很简单的将不同的机器学习模型整合进我们的 App 中。如此一来一般的开发者们也将能够制作出图像识别、语言处理、输入预测等等功能。 听起来是不是很酷呢? 示例 App 概览 接下来要制作的 App 相当地简单。这个 App 能够让使用者拍照或是从相簿中选择一张相片,然后机器学习演算法将会试着辨识出相片中的物品是什么。 虽然可能无法每次都识别成功,但你可以藉此思考出如何在你 App 里使用 Core ML。 ? coreml-app-demo 现在就开始吧! 首先,开启 Xcode 9 然后建立一个新项目。 这要点是当你的 App 试着识别你的图像里有哪些物件时,会快上许多。 现在,回头看一下 Inceptionv3.mlmodel,我们看到这个模型只能放入尺寸为 299x299 的图像。 我们使用 Inceptionv3 模型来作物件识别。藉由 Core ML,我们只需几行代码就可以完成工作了。贴上下述的代码到 imageView.image = newImage 底下吧。

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