猜数字　　猜数字　　猜数字可以算是一种益智类小游戏，一般两个人玩，也可以由一个人和电脑玩，可以在纸上、在网上都可以玩。
这种游戏规则简单，但可以考验人的严谨和耐心。
　　目录　　1规则　　1.1次数限制　　1.2含重复数字的猜数字　　2解法　　2.1计算机解　　2.2推理解　　2.3代入解　　2.4其他　　3参看　　规则　　这个游戏的规则比较简单，一般两个人玩，一方出数字，一方猜。
出数字的人要想好一个没有重复数字的4位数，不能让猜得人知道。
猜的人就可以开始猜。
每猜一个数字，出数者就要根据这个数字给出几A几B，其中A前面的数字表示位置正确的数的个数，而B前的数字表示数字正确而位置不对的数的个数。
　　如正确答案为5234，而猜的人猜5346，则是1A2B，其中有一个5的位置对了，记为1A，而3和4这两个数字对了，而位置没对，因此记为2B，合起来就是1A2B。
　　接着猜的人再根据出题者的几A几B继续猜，直到猜中为止。
　　次数限制　　有的时候，这个游戏有猜测次数上的限制。
根据计算机测算，这个游戏，如果以最严谨的计算，任何数字可以在7次之内猜出。
而有些地方把次数限制为6次或更少，则会导致有些数可能猜不出来。
而有些地方考虑到人的逻辑思维难以达到计算机的那么严谨，故设置为8次甚至10次。
也有的没有次数上的限制。
　　含重复数字的猜数字　　有一种使用范围比较狭窄的猜数字，是允许重复数字存在的猜数字，但由于其规则较复杂，故没有得到广泛的推广。
其规则如下：　　除了上面的规则外，如果有出现重复的数字，则重复的数字每个也只能算一次，且以最优的结果为准，　　如正确答案为5543，猜的人猜5255，则在这里不能认为猜测的第一个5对正确答案第二个，根据最优结果为准的原理和每个数字只能有一次的规则，两个比较后应该为1A1B，第一个5位子正确，记为1A；
猜测数字中的第三个5或第四个5和答案的第二个5匹配，只能记为1B。
当然，如果有猜5267中的第一个5不能与答案中的第二个5匹配，因此只能记作1A0B。
　　解法　　对于不同的人，常常会用到不同的解法　　计算机解　　通常采用的计算机解是通过排除法，即遍历所有可能的数，将不符合要求的数剃掉。
　　下面是一个计算机处理的例子：　　for(inti=0;i＜Array.Count;i++){if(Array与当前输出数字的比较!=用户输入的与正确答案对比的结果){Array.Remove(i);i--;}}　　　　这个代码采用C#的语法，其中Array表示所有可能的数字的集合。
这个例子为了方便说明，结合了语言的描述。
　　这样的方法充分利用了计算机计算速度快的优势，迅速排出不符合要求的数。
通常第一次猜测的时间（有的引擎为第二次猜测）会在10秒左右，而随着猜测次数的不断增加，猜测的时间会越来越短，最后几乎不需要时间，这是由于集合中的数越来越少，排除需要的时间也随之减少。
　　推理解　　计算机解释根据这种方法推广的。
这种解法的中心思想是假设猜的这个数字是正确答案，即如果它为正确答案，那么这个数应该符合已经猜测的数及其结果。
如已经有　　12340A0B　　那么下一步就不能猜含有1234中任一数字的数，因为如果正确答案含1234中任一，结果就不可能为0A0B。
　　这种解法对猜者要求较高，通常，可能会被定式思维所干扰，导致难以猜出。
　　基于这个解法，根据个人思维风格和起始数字选择的不同，以及对出题者出数风格的猜测，有时可以把猜测次数控制在5步内，但不总能在5步内猜出。
　　使用这种解法需要考虑的时间很久，和计算机解正好相反，人使用这种方法，通常随着猜测次数的增加，需要考虑的东西不断增多，反而考虑的时间会变得越来越长。
　　代入解　　还有一种方法，在人的猜测中很常用，即将推理出不可能含有的数字，代入，察看那些数字是有的。
　　但这种方法其猜测次数难以确定，且通常的猜测次数比推理解多。
　　其他　　可能还有其他的方法。

libpython-2.1-py37_0.tar.bz2

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SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

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