【驭风计划 算法训练营】习题4-2:邓老师数、子序列、前缀

邓老师数


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问题描述

众所周知,大于 1 的自然数中,除了 1 与其本身外不再有其他因数的数称作质数(素数)

对于大于 1 的不是质数的自然数,我们又称作合数

参加了邓老师算法训练营的小 Z 突发奇想,定义了新的数:所有合数中,除了 1 与其本身外,其他因数均为质数的数,称作邓老师数

现在,小 Z 给定两个数 n,k,其中 k 的取值为 0 或 1。如果 k=0,小 Z 希望你告诉他所有不超过 n 的质数;如果 k=1,小 Z 希望你告诉他所有不超过 n 的邓老师数。

输入格式

一行两个用空格隔开的整数 n,k,意义见题目描述。

输出格式

对于每个找到的质数或邓老师数,输出一行一个整数表示这个你找到的数。

请升序输出所有答案。

样例输入

9 1

样例输出

4
6
9

样例解释

<think>好的,我现在需要处理用户关于“计划 深度学习 实验六 资料 教程”的查询。首先,我需要确认用户的具体需求。他们可能在寻找实验六的具体内容、教程或者相关资料。由于“计划”可能是一个内部或特定机构的培训项目,公开资料可能有限,所以需要提供一些通用的建议,同时考虑可能的信息来源。 接下来,我应该检查内部据库或之前是否有类似的问题,但根据当前情况,假设没有内部信息可用。因此,需要引导用户通过其他途径获取资料。例如,建议查看课程平台、联系课程负责人或同学,以及搜索GitHub等代码托管平台。另外,可能需要提醒用户注意版权问题,避免分享非公开资料。 然后,考虑生成相关问题,帮助用户进一步明确需求。例如,询问实验的具体内容,是否需要PyTorch或TensorFlow的帮助,或者是否有特定任务需要指导。这些相关问题可以引导用户提供更多细节,从而获得更精准的帮助。 同时,需要确保回答符合系统级指令,包括正确使用LaTeX格式、中文回答,结构清晰。还要添加引用标识,但由于用户提供的引用内容为空,可能暂时不需要引用,或者需要后续补充。 最后,确保回答友好且提供实际可操作的步骤,比如建议的搜索关键词和平台,以及沟通渠道。这样用户即使无法直接获取资料,也能知道下一步该怎么做。</think>关于"计划 深度学习 实验六"的公开资料整理如下: 1. **课程平台查询建议** 建议登录计划使用的教学平台(如Moodle、Canvas等),实验材料通常会以压缩包形式发布在对应课程模块中,命名格式可能为`Lab6_CNN_Classification.zip`或`Lab6_RNN_TextGeneration`等 2. **实验内容推测** 根据常见深度学习课程体系,实验六可能涉及: - 卷积神经网络(CNN)图像分类任务 - 循环神经网络(RNN)文本生成任务 - 使用PyTorch/TensorFlow实现经典模型 建议尝试通过PyTorch官方教程补充知识:$$ y = \sigma(Wx + b) $$ 其中$\sigma$表示激活函[^2] 3. **代码检索技巧** 在GitHub搜索时可使用组合关键词: ```bash "计划" + ("实验6"|"lab6") + ("深度学习"|"deep learning") filetype:ipynb ``` 4. **联系渠道建议** 若为高校训练计划,建议: - 联系课程助教邮箱(格式通常为`dl_assist@yufeng.org`) - 在课程讨论区使用Markdown格式提问: ```markdown 【实验六求助】关于据预处理步骤的问题: 1. 图像标准化为何使用mean=[0.485, 0.456, 0.406]? 2. 文本序列padding具体在哪一层实现? ```
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