hdu 2072 单词数(C++的stringstream对象)

本文介绍了一个使用C++编写的简单程序,该程序能够从输入的字符串中统计不同单词的数量。通过使用标准模板库(STL)中的map容器来记录每个单词出现的次数,并在最后输出所有唯一单词的数量。
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <string>
#include <map>
using namespace std;

int main()
{
    string s;

    while (getline(cin, s)){
        if (s == "#"){
            break;
        }

        stringstream in(s);
        string ss;
        map<string, int> mp;
        int cnt = 0;
        while (in >> ss){
            mp[ss]++;
            if (mp[ss] == 1){
                cnt++;
            }
        }
        cout << cnt << endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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