篮球比赛是高分的比赛，领先优势可能很快被反超。作为观众，希望能在球赛即将结束时，就提早知道领先是否不可超越。体育作家Bill James发明了一种算法，用于判断领先是否“安全”。 算法描述： 1）获取领先的分数（从键盘输入即可） ，减去3分； 2）如果目前是领先队控球（从键盘输入即可），则加0.5；否则减0.5（数字小于0则变成0）； 3）计算平方后的结果； 4）如果得到的结果比当前比赛剩余时间的秒数大，则领先是“安全”的。 请编写程序实现上述算法的功能，并给出运行结果。

可以按照算法描述，编写如下 Python 程序：

# 从键盘输入领先分数和比赛剩余时间
score = int(input("请输入领先分数：")) - 3
time_left = int(input("请输入比赛剩余时间（秒）："))

# 从键盘输入是否领先队控球
has_ball = input("当前是否领先队控球（y/n）：") == "y"

# 根据算法描述计算得分
if has_ball:
    score += 0.5
else:
    score -= 0.5
score = max(score, 0)
score = score ** 2

# 判断是否领先“安全”
if score > time_left:
    print("领先是安全的！")
else:
    print("领先可能会被反超！")

程序首先从键盘输入领先分数和比赛剩余时间，然后根据是否领先队控球计算得分。接着使用得分和比赛剩余时间的平方进行比较，判断领先是否“安全”，并输出结果。你可以根据需要修改输入的变量名和输出的提示信息。

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个等级，然后根据每个等级的学生数量和能力分布，设计出了一套合理的题目难度分布方案，以确保每个参赛学生都有机会得到一定的分数，同时也保证了比赛的公平性和竞争性。因此，天梯赛是一个注重公正、平等、竞争的比赛，旨在提高学生的编程能力和解决问题的能力，让更多的学生受益。

在做高分辨率检查的课题时，如何在检测中体现高分辨率呢

在高分辨率目标检测中，可以通过以下几种方式来体现高分辨率：

1. 使用高分辨率图像进行检测：选择高分辨率的图像作为输入，可以更好地保留细节，提高检测精度。

2. 使用高分辨率的检测模型：设计更加复杂的检测模型，可以更好地适应高分辨率图像，并提高检测精度。

3. 使用多尺度检测策略：在不同的尺度下进行检测，并将结果进行融合，可以更好地适应不同分辨率的图像，并提高检测精度。

4. 使用高分辨率的检测评价指标：例如，使用平均精度均值（mAP）等指标来评价检测结果，可以更好地反映出高分辨率图像的检测效果。

需要注意的是，高分辨率目标检测需要耗费更多的计算资源和时间，因此需要在保证检测精度的前提下，尽可能减少计算和时间开销。