[HDOJ]1000 A + B Problem

本文介绍了一个经典的编程问题“A+B问题”,并提供了一段C语言代码示例,该问题要求读取多组整数A和B,输出它们的和。代码使用了while循环结合scanf检查文件结束标志来进行连续输入。

A + B Problem

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 761778    Accepted Submission(s): 233759

Problem Description
Calculate A + B.
Input
Each line will contain two integers A and B. Process to end of file.
Output
For each case, output A + B in one line.
Sample Input
1 1
Sample Output
2
Author
HDOJ

注:水题,需要注意的是并不是只计算一组数据

#include<stdio.h>

int main()
{
    int a, b;
    int sum = 0;
    while(scanf("%d %d", &a, &b) != EOF){
    	sum = a + b;
    	printf("%d\n", sum);
	}
	return 0;
}
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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