寻找250

PTA寻找250 寻找250 对方不想和你说话,并向你扔了一串数…… 而你必须从这一串数字中找到“250”这个高大上的感人数字。 输入格式: 输入在一行中给出不知道多少个绝对值不超过1000的整数,其中保证至少存在一个“250”。 输出格式: 在一行中输出第一次出现的“250”是对方扔过来的第几个数字(计数从1开始)。题目保证输出的数字在整型范围内。 输入样例: 888 666 123 -233 250 13 250 -222 输出样例: 5 法一: #include <stdio.h> int main() 阅读详情

对方不想和你说话,并向你扔了一串数…… 而你必须从这一串数字中找到“250”这个高大上的感人数字。

输入格式:

输入在一行中给出不知道多少个绝对值不超过1000的整数,其中保证至少存在一个“250”。

输出格式:

在一行中输出第一次出现的“250”是对方扔过来的第几个数字(计数从1开始)。题目保证输出的数字在整型范围内。

输入样例:

888 666 123 -233 250 13 250 -222



结尾无空行

输出样例:

5



结尾无空行

answer

#include<stdio.h>
int main()
{
    int number,cnt;
    i=0;
    while(1)
    {
        scanf("%d",&number);
        if(number==250)
            break;
        i++;
    }
    printf("%d\n",i+1);//如果遇到250,i会没加上
    return 0;
}
寻找250(非数组求法) 7-10 寻找250 (10分) 这次我们不用数组 对方不想和你说话,并向你扔了一串数…… 而你必须从这一串数字中找到“250”这个高大上的感人数字。 输入格式: 输入在一行中给出不知道多少个绝对值不超过1000的整数,其中保证至少存在一个“250”。 输出格式: 在一行中输出第一次出现的“250”是对方扔过来的第几个数字(计数从1开始)。题目保证输出的数字在整型范围内。 输入样例: 888 666 123 -233 250 13 250 -222 输出样例: 5 #include <stdio.h& 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Sancean
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