Sicily 4960. Identity Checker

本文介绍了2012年每周一赛第四场第九题的解决方法,通过使用堆栈来处理一系列数学运算及三角函数操作,判断最终结果是否为恒等式。

2012年每周一赛第四场第九题。看起来好像很高级的样子,其实嘛,就是暴力和精度问题。运气够好的话马上就可以AC了;运气不好的话,那就悲剧了……

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Code Length: 1594Bytes

Submit Time: 2012-04-0122:12:26

// Problem#: 4960
// Submission#: 1300117
// The source code is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License
// URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
// All Copyright reserved by Informatic Lab of Sun Yat-sen University
#include <iostream>
#include <stack>
#include <string>
#include <cmath>
using namespace std;

int main()
{
    stack<double> sd;
    string s;
    int num, i;
    double t1, t2;
    
    while( cin >> num && num ) {
        while( !sd.empty() )
            sd.pop();
        for( i = 0; i < num; i++ ) {
            cin >> s;
            if( s == "x" )
                sd.push( 2 );
            else if( s == "sin" ) {
                t1 = sd.top();
                sd.pop();
                sd.push( sin( t1 ) );
            }
            else if( s == "cos" ) {
                t1 = sd.top();
                sd.pop();
                sd.push( cos( t1 ) );
            }
            else if( s == "tan" ) {
                t1 = sd.top();
                sd.pop();
                sd.push( tan( t1 ) );
            }
            else if( s == "+" ) {
                t1 = sd.top();
                sd.pop();
                t2 = sd.top();
                sd.pop();
                sd.push( t1 + t2 );
            }
            else if( s == "-" ) {
                t1 = sd.top();
                sd.pop();
                t2 = sd.top();
                sd.pop();
                sd.push( t2 - t1 );
            }
            else if( s== "*" ) {
                t1 = sd.top();
                sd.pop();
                t2 = sd.top();
                sd.pop();
                sd.push( t1 * t2 );
            }
        }
    
        if( fabs( sd.top() ) < 0.000000001 )
            cout << "Identity" << endl;
        else
            cout << "Not an identity" << endl;
    }

    return 0;

}                                 


 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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