蓝桥杯 进制转换 C++算法提高 HERODING的蓝桥杯之路

本文介绍了一种将十进制整数转换为八进制字符串的算法实现,通过实例演示了如何编写函数完成转换,并在主函数中进行验证。输入一个整数,输出其八进制形式。

资源限制
时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB
问题描述
  编写函数将十进制整数按8进制输出,然后编写main函数验证该函数。例如输入12,则输出为:12=014,输入32,则输出32=040。
输入格式
  输入一个整数。
输出格式
  输出这个整数的八进制形式。
样例输入
12
样例输出
014
数据规模和约定
  输入的整数n>=0.
  
解题思路:
这道题是十进制转八进制 ,方法和转二进制一样,就是多了一个步骤,第一位输出为0,所以直接在输出的基础前先输出一个0即可,范围限定在int的范围内,所以不用考虑长度不够的问题,代码如下:

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main(){
	int n;
	cin >> n;
	int a[100];
	a[0]=0;
	int len = 1;
	while(n >= 1){
		a[len ++] = n % 8;
		n /=8;
	}
	cout << a[0];
	for(int i = len-1; i >= 1; i --){
		cout << a[i];
	}
	return 0;
} 
GPT在NER(命名实体识别)任务上的表现相对较低。GPT是一个文本生成模型,而NER是一个序列标记任务,这两者的任务性质不同。为了弥补这种差距,研究人员提出了GPT-NER模型,将序列标记任务转换为GPT的生成任务。GPT-NER通过将需要提取的实体标记添加到生成的文本中来完成NER任务。此外,为了解决GPT-NER模型中的幻觉问题,研究人员还提出了自我验证策略,即提示GPT-NER询问自己提取的实体是否属于标记的实体标签。在多个广泛使用的数据集上,GPT-NER实现了与完全监督基线相当的性能,并且在小样本场景下表现优于监督模型。\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [GPT 应该存在吗?](https://blog.youkuaiyun.com/csdnnews/article/details/130939444)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【论文精读】GPT-NER: Named Entity Recognition via Large Language Models](https://blog.youkuaiyun.com/HERODING23/article/details/130476395)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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