HDU1028 母函数

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      这是母函数比较简单的一题,贴下作为模板吧!

#include<iostream>
using namespace std;

#define N 121

int main()
{
    unsigned long a[N],b[N];
    int i,j,k;
    int n;

    while(cin>>n)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(b,0,sizeof(b));

        a[0]=1;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            for(j=0;j<=n;j++)
            {
                for(k=0;k*i+j<=n;k++)
                    b[k*i+j]+=a[j];
            }

            for(k=0;k<=n;k++)
            {
                a[k]=b[k];
                b[k]=0;
            }
        }

        cout<<a[n]<<endl;
    }

    return 0;
}

 

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基于STFT和卷积神经网络的时序数据分类 我们提供了相应的代码和数据,读者可以直接运行并尝试在自己的数据集上进行分类实验。在本文中,我们将介绍一种基于短时傅里叶变换(STFT)和卷积神经网络(CNN)的时序数据分类方法。我们将提供可直接运行的代码和数据,以帮助读者理解和实现这一方法。STFT可以提取信号的频谱信息,有助于捕捉时序数据中的关键特征。在这个例子中,我们将使用一个简化的手势识别数据集作为示例。在这段代码中,我们使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行模型的编译。然后,我们使用训练集进行模型的训练,同时使用测试集进行模型性能的验证。 阅读详情

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