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裁判测试程序样例:

输入样例:

在这里给出一组输入。例如:

239 180

输出样例:

在这里给出相应的输出。例如:

239

#include  <iostream>
using  namespace  std;
//请在此处添加代码
int  main(){
        float  a,b;
        cin>>a>>b;
        cut(a,b)=0;
        cout<<"to  pay:"<<a+b<<endl;        
        return  0;
}

Ans:

float &cut(float &a,float &b){
    if(a>b) return b;
    else return a;
}

YOLOv11模型改进-模块-引入特征细化模块FRFN 解决小目标、遮挡等问题 FRFN 是一种专门设计的深度学习结构,旨在提高图像处理任务中的特征表示能力。它的核心设计理念是通过逐层细化和优化特征图,从而实现更高的分类和检测精度。1. 特征提取层:通过卷积层提取初始特征,并进行批量归一化以增强稳定性。2. 特征细化模块:在每个模块中,当前层特征图与前一层特征图进行融合,以强化特征表示。3. 跳跃连接:通过跳跃连接保留多尺度信息,帮助缓解深层网络中的信息丢失。4. 非线性激活:使用激活函数(如ReLU)增加模型的非线性能力。5. 输出层。 阅读详情

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