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弱鸡只会四题
A

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[100005],b[100005];
int main ()
{
 ios::sync_with_stdio(false);
 int T;
 cin>>T;
 while(T--)
 {
  int n;
  cin>>n;
  cout<<(n-1)/2<<endl; 
 }
 return 0;
}

B

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[100005],b[100005];
int main ()
{
 ios::sync_with_stdio(false);
 int T;
 cin>>T;
 while(T--)
 {
  int n,a,b;
  cin>>n>>a>>b;
  for(int i=1; i<=n; i++)
  {
   char c='a'+i%b;
   cout<<c;
  }
  cout<<endl;
 }
 return 0;
}

c

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
map<int,int> m;
int main ()
{
 ios::sync_with_stdio(false);
 int T;
 cin>>T;
 while(T--)
 {
  m.clear();
  int n,t,c=0,s=0;
  cin>>n;
  for(int i=0; i<n; i++)
  {
   cin>>t;
   if(!m[t]) c++;
   m[t]++;
   if(m[t]>s) s=m[t];
  }
  if(s>c) cout<<c<<endl;
  else if(s==c) cout<<c-1<<endl;
  else cout<<s<<endl;
 }
 return 0;
}

D

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
char a[10][10];
int main ()
{
 ios::sync_with_stdio(false);
 int T;
 cin>>T;
 while(T--)
 {
  for(int i=0; i<9; i++)
  {
   for(int j=0; j<9; j++)
   cin>>a[i][j];
  }
  for(int i=0; i<3; i++)
  {
   for(int j=0; j<3; j++)
   {
    if(a[i*3+j][j*3+i]=='1') a[i*3+j][j*3+i]='2';
    else a[i*3+j][j*3+i]='1';
   }
  }
  for(int i=0; i<9; i++)
  {
   for(int j=0; j<9; j++)
   cout<<a[i][j];
   cout<<endl;
  }
 }
 return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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