pat1010Radix (25)

今天出一个candence 17.4 allego的安装教程 7、安装完成,接下来进行补丁更新,找到Hotfix_SPB17.40.035_wint.iso软件 ,右击鼠标选择装载。6、因为之前选择的定制安装,这一步不知道具体要安装啥,因此都勾选,点击NECK,接下来等待安装完成。后面经过仔细对比,发现是前面更新补丁时选择了F盘,F盘是candence安装包,不是补丁。8、在破戒大师里选择安装更新补丁,并找到刚才装载的安装包里的程序,点击下一步。3、打开破戒大师,找到安装candence进行如下图选择,点击下一步。有耐心的人可以重新卸了再装一边,我就不卸了,直接装。 阅读详情

题意分析:

(1)给出两个正整数,给出其中一个正整数的基底,求另外一个正整数的基底,使得这两个正整数在各自的基底的十进制数相等

(2)先求出给出基底的那个正整数在十进制下的值,求另外一个数的基底,很容易想到的是依次遍历基底,但遍历的边界在哪里?如何确定边界是要首先解决的问题:下界比较容易,题意说明给出正整数的每一位数字都要小于其基底,因此遍历的基底的下界就是各数位最大数字+1,那么遍历的上界如何确定?到底选择多大才算合适?如果小了,那么就有可能遍历不到,如果大了,那就可能浪费效率。那么我们就需要分析了:假设第一个正整数我们已经求出它的十进制值为X,那么请问我们第二个正整数的基数得有多小,以至于我们的基底必须足够大,才能使得至少第二个正整数不小于第一个正整数?用通俗的话说,第二个正整数真是倒霉到自己取到了极小的非0和1的下限了(也就是10),这个时候,我只能依靠我的基底来扳回败局,这样求出来的基底就是X,但凡只要我基数稍微比10大,我的基底就不需要如此拼命!这个时候如果我的基底是X,那么最后一定能遍历到最终的基底。由此看来,遍历的上限就是X。

(3)好了,上下界确定了,请问怎么遍历呢?顺序遍历吗?对不起。。。你可以试试,一定超时,那我们能想到的就剩下什么?对了,二分搜索

可能坑点:

(1)遍历范围随意选择了一个很大的整数,导致超时

(2)顺序遍历导致超时

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <ctype.h>
using namespace std;
char array1[11];
char array2[11];

long long get_num(char num[],int radix)
{
    long long sum=0;
    int n=strlen(num);
    int i=0;
    while(i<n)
    {
        if(isalpha(num[i]))sum=(sum*radix)+num[i]-'a'+10;
        else sum=(sum*radix)+num[i]-'0';
        i++;
    }
    return sum;
}

long long getMinRadix(char num[])
{
    long long max=1;
    int n=strlen(num);
    int i=0;
    while(i<n)
    {
        if(isalpha(num[i]))
        {
            if(max<num[i]-'a'+10)max=num[i]-'a'+10;
        }
        else
        {
            if(max<num[i]-'0')max=num[i]-'0';
        }
        i++;
    }
    return max+1;
}

void getRadix(char num[],long long minRadix,long long max)
{
    long long maxRadix=max+1;
    long long midRadix;
    while(minRadix<=maxRadix)
    {
        midRadix=(minRadix+maxRadix)/2;
        long long num2=get_num(num,midRadix);
        if(num2>max||num2<0)maxRadix=midRadix-1;
        else if(num2<max&&num2>0)minRadix=midRadix+1;
        else
        {
            cout<<midRadix<<endl;
            return;
        }
    }
    if(minRadix>maxRadix)cout<<"Impossible"<<endl;
}

int main()
{
    int tag,radix;
    long long num1;
    char temp[11];
    cin>>array1>>array2>>tag>>radix;
    if(tag==2)
    {
        memcpy(temp,array1,sizeof(array1));
        memcpy(array1,array2,sizeof(array2));
        memcpy(array2,temp,sizeof(temp));
    }
    num1=get_num(array1,radix);
    long long minRadix=getMinRadix(array2);
    getRadix(array2,minRadix,num1);
    return 0;
}



Android13无重力感应系统修改触摸屏跟随屏幕显示旋转方向旋转 在实际产品中设计时会移除重力传感器。当设备缺少重力传感器时,系统无法使用该传感器提供的方向数据来确定屏幕旋转的方向。Android 系统中由于移除重力传感器导致的默认显示方向旋转引起触摸屏与屏幕显示不一致问题,主要是由于缺乏方向检测和触摸坐标的正确转换。通过使用替代传感器(如陀螺仪)、手动配置方向、调整触摸事件坐标和 UI 布局,可以解决这个问题。开发者需要确保在设备没有重力传感器的情况下,能够通过其他方法推测方向,并确保触摸事件和 UI 动作能够正确响应设备的旋转。 阅读详情

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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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