2017-12-9 test11

本文介绍如何使用宏来实现位操作中的奇偶位交换及两个整数间的大小比较。通过具体的C语言代码示例,展示了宏定义的灵活性及其在实际应用中的效率优势。

用宏交换一个数的奇数位和偶数位

#include<stdio.h>

#define CHANGE(x) ((x & 0xAAAAAAAA) >> 1) | ((x & 0x55555555) << 1)  //分别提取奇数位和偶数位,在分别左移,右移实现交换  
int main()
{
    int x=0;
    printf("Please Enter:");
    scanf("%d",&x);
    printf("%d\n",CHANGE(x));
  
    return 0;
}

2.用宏比较两个数的大小,输出较大值

#include<stdio.h>

#define COMPARE(x,y) (((x)>(y))?(x):(y)) 
int main()
{
    int x=0;
    int y=0;
    printf("Please Enter:");
    scanf("%d%d",&x,&y);
    printf("the larger number is %d\n",COMPARE(x,y));
  
    return 0;
}
以下是一个简单的基于Transformer算法的代码示例,可以用来预测SNumber。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, TimeDistributed, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv(&#39;data.csv&#39;) X = data.drop([&#39;SNumber&#39;], axis=&#39;columns&#39;) y = data[&#39;SNumber&#39;] # 标准化输入特征 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False) # 构建Transformer模型 def transformer_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) x = Dense(64, activation=&#39;relu&#39;)(inputs) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(32, activation=&#39;relu&#39;)(x) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(1)(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=x) return model # 训练模型 model = transformer_model((X_train.shape[1],)) model.compile(optimizer=&#39;adam&#39;, loss=&#39;mean_squared_error&#39;) model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 可视化预测结果 plt.plot(y_test.values, label=&#39;True&#39;) plt.plot(y_pred, label=&#39;Predicted&#39;) plt.legend() plt.show() ``` 需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上可能需要进行更多的特征工程和调整模型参数来获得更好的预测结果。
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