中南cc君特别喜欢数字6，所以他宣布对于任意一个n，凡是n后三位数字中包含6或n这个数能被6整除的正整数都是自己的幸运数。第1个幸运数是6，第2个幸运数是12……这样的幸运数有很多个，给你一组整数n（1≤n≤1000000），请你告诉cc君对应的第n个幸运数。

这是一道数学题，要求找出第n个幸运数，其中幸运数指的是去掉所有包含数字6或数字9的正整数后剩余的正整数。例如，1、2、3、4、5、7、8、10、11、12等都是幸运数。题目给定一个公式：凡是以数字6或数字9结尾的整数都可以被6整除，因此所有整数都可以用8个幸运数字1、2、3、4、5、7、8、10来代替。要求根据这个公式，给出一个整数n，找出对应的第n个幸运数。

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中南大学数字图像处理实验 csdn

中南大学数字图像处理实验 csdn 是由中南大学计算机学院开设的实验课程。在这门课程中，学生将学习数字图像处理的基本理论知识，掌握常见的图像处理方法和技术，了解数字图像处理在实际应用中的重要性和作用。

在实验课程中，学生将通过实验操作，掌握常见的数字图像处理软件和工具的使用方法，学习图像的采集、处理、分析和显示的基本技能。同时，还将学习如何利用数字图像处理技术来实现图像增强、去噪、分割、压缩等功能，为学生提供了实际操作的机会，提高了他们的动手能力和实际应用能力。

通过中南大学数字图像处理实验 csdn，学生不仅可以加深对数字图像处理理论知识的理解，还可以通过实际操作加深对知识的掌握，并且可以在实验中动手实践，提高解决实际问题的能力。

总之，中南大学数字图像处理实验 csdn 为学生提供了一个全面学习数字图像处理知识的平台，通过理论学习和实践操作相结合的方式，使学生能够全面掌握数字图像处理的基本原理和技术，提高他们的实际应用能力，为将来的学习和工作打下扎实基础。

字典d中存储了我国42所双一流高校及所在省份的对应关系，请以这个列表为数据变量，统计各省份学校的数量

可以使用Python中的字典和循环来实现统计各省份学校的数量，代码如下：

d = {
    '北京市': ['清华大学', '北京大学'],
    '上海市': ['复旦大学', '上海交通大学'],
    '江苏省': ['南京大学', '东南大学', '中国科技大学'],
    '浙江省': ['浙江大学', '中国美术学院'],
    '广东省': ['中山大学', '华南理工大学', '暨南大学'],
    '山东省': ['山东大学', '中国海洋大学', '中国石油大学'],
    '湖北省': ['华中科技大学', '武汉大学'],
    '四川省': ['四川大学', '电子科技大学', '西南交通大学'],
    '陕西省': ['西安交通大学', '西北工业大学'],
    '湖南省': ['中南大学', '湖南大学'],
    '河南省': ['郑州大学', '河南大学'],
    '黑龙江省': ['哈尔滨工业大学', '东北林业大学'],
    '辽宁省': ['大连理工大学', '东北大学'],
    '福建省': ['厦门大学', '福州大学'],
    '江西省': ['南昌大学', '华东交通大学'],
    '山西省': ['太原理工大学', '山西大学'],
    '安徽省': ['中国科学技术大学', '合肥工业大学'],
    '重庆市': ['重庆大学', '西南大学'],
    '吉林省': ['吉林大学', '东北师范大学'],
    '天津市': ['南开大学', '天津大学'],
    '云南省': ['云南大学', '昆明理工大学'],
    '海南省': ['海南大学'],
    '青海省': ['青海大学'],
    '甘肃省': ['兰州大学', '西北师范大学'],
    '贵州省': ['贵州大学', '贵州师范大学'],
    '新疆维吾尔自治区': ['新疆大学', '石河子大学'],
    '宁夏回族自治区': ['宁夏大学'],
    '内蒙古自治区': ['内蒙古大学', '内蒙古工业大学', '内蒙古师范大学'],
    '西藏自治区': ['西藏大学'],
    '香港特别行政区': ['香港中文大学', '香港科技大学'],
    '澳门特别行政区': ['澳门大学'],
    '台湾省': ['国立台湾大学', '国立清华大学']
}

# 创建一个空字典用于统计各省份学校数量
province_count = {}

# 遍历字典，统计各省份学校数量
for province, universities in d.items():
    province_count[province] = len(universities)

# 输出结果
print(province_count)

输出结果如下：

{'北京市': 2, '上海市': 2, '江苏省': 3, '浙江省': 2, '广东省': 3, '山东省': 3, '湖北省': 2, '四川省': 3, '陕西省': 2, '湖南省': 2, '河南省': 2, '黑龙江省': 2, '辽宁省': 2, '福建省': 2, '江西省': 2, '山西省': 2, '安徽省': 2, '重庆市': 2, '吉林省': 2, '天津市': 2, '云南省': 2, '海南省': 1, '青海省': 1, '甘肃省': 2, '贵州省': 2, '新疆维吾尔自治区': 2, '宁夏回族自治区': 1, '内蒙古自治区': 3, '西藏自治区': 1, '香港特别行政区': 2, '澳门特别行政区': 1, '台湾省': 2}

可以看到，统计结果已经成功地保存在了`province_count`字典中，并输出了各省份学校的数量。