简单竞赛学习心得

本文介绍了C语言编程中的一些实用技巧,包括使用long long类型确保数值范围覆盖、通过取余操作获取数字的最后六位、利用while循环处理未知数量的输入、高效地找出一系列输入数的最大值和最小值等。此外,还探讨了文件输入输出重定向的方法。

1.留心观察取值范围

#include<stdio.h>

int main(){
	int n,count=0;
	scanf("%d",&n);
	long long a=n;//use long long 来保证10^9这个范围 
	while(a!=1){
		if(a%2==0){
			a=a/2;
		}
		else{
			a=3*a+1;
		}
		 
		count++;
	}
	
	printf("%d",count);
}

2.取出末六位的方法

printf("%d",a%1000000);

3.当出现输入整数个数未知的时候

while(scnaf("%d",&x)==1){
	sum+=x;
	count++;
}//scanf返回的值是成功输入的变量的个数 
//当然,这样结束输入需要输入EOF,也就是ctrl+z

4.取出一系列输入数的最小值和最大值需要观察数的取值范围

while(scanf("%d",&x)==1){
	if(x<min)
	   min==x;
	if(x>max)
	   max==x;
}//min should be a large number  max should be a small number

也可以用读出的第一个整数,让max=min=x来解决这个问题

需要结合取值范围来赋予初值
5.通过输入输出重定向来解决输入输出问题

#include<stdio.h>
int main()
{
    int i;
    if (freopen ("D:\\output.txt", "w", stdout) == NULL)
        fprintf(stderr, "error redirecting stdout\n");
    for (i = 0; i < 10; i++)
        printf("%3d", i);
    printf("\n");
    fclose(stdout);
    return 0;
}

6.输入流重定向的方法

#include<stdio.h>
int main()
{
    int a, b;
    freopen("in.txt","r",stdin);
    /* 如果in.txt不在连接后的exe的目录,需要指定路径如D:\in.txt */
    freopen("out.txt","w",stdout); /*同上*/
    while (scanf("%d%d", &a, &b) != EOF)
        printf("%d\n",a+b);
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    return 0;
}

7.重定向方法被禁止的时候

//if freopen is prohibitted 
#define<stdio.h>
#define INF 10000000000
int main(){
	FILE *fin,*fout;
	fin=fopne("in.text","rb");
	fout=fopen("out.text","wb");
	int x,n=0,min=INF,max=-INF,s=0;
	while(fscnaf(fin,"%d",&x)==1){
		s+=x;
		if(x<min)min=x;
		if(x>max)max=x;
		n++;
	}
	fprintf(fout,"%d %d %.3f",min,max,(double)s/n);
	fclose(fin);
	fclose(fout);
	/*
	fin=stdin;//这样可以将输入输出流又转换成为标准输入输出流 
	fout=stdout;
	*/

	return 0;
} 
### 大模型竞赛的学习资源与参与方法 大模型竞赛通常涉及多个领域和技术栈,包括但不限于自然语言处理 (NLP)、计算机视觉 (CV) 和多模态技术。为了有效参与这些竞赛并取得优异成绩,参赛者需掌握一系列技能和工具。 #### 一、学习资源推荐 1. **官方文档与教程** 许多大型科技公司会提供详细的开发指南和教程来帮助开发者熟悉其平台上的大模型应用。例如 Hugging Face 提供了丰富的 NLP 教程以及预训练模型库[^2]。 2. **在线课程** 平台如 Coursera 或 edX 上有专门针对深度学习及大模型设计的高级课程,涵盖了理论基础到实际操作的内容。对于初学者来说,《Deep Learning Specialization》由 Andrew Ng 主讲的一系列课程是非常好的起点[^3]。 3. **书籍阅读** 推荐《Pattern Recognition and Machine Learning》(Christopher M. Bishop),这本书深入浅出地讲解了机器学习中的核心概念;还有《Neural Networks and Deep Learning》,它提供了神经网络方面的基础知识[^4]。 4. **社区交流** 加入 Kaggle 社区或其他 AI/ML 技术论坛可以获取最新动态,并与其他爱好者分享经验心得。通过讨论真实项目案例能够更快提升实战能力[^5]。 #### 二、具体参与方式 - 注册报名:大多数比赛都会设立官方网站,在这里你可以找到完整的规则说明、时间安排等信息。 - 数据准备:下载主办方提供的数据集进行本地测试前,请务必仔细阅读相关条款以确保合法合规使用数据[^6]。 - 模型构建与优化: - 利用开源框架 TensorFlow/Keras 或 PyTorch 来搭建自己的解决方案架构。 - 应用迁移学习策略缩短研发周期的同时提高准确性[^7]。 - 结果提交:按照指定格式打包预测文件并通过系统验证后上传至服务器等待评分反馈。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.logits) ``` 上述代码片段展示了如何加载 BERT 预训练模型并对简单句子执行分类任务[^8]。 ---
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