洛谷P1601 A+B Problem(高精)[高精度加法]

SAP S/4HANA 物料分类账(ML)/实际成本核算(Actual Costing)——底表全景 & CKMLCP 执行后数据变化 插入 ML 重估凭证行项目:Dr/Cr 库存科目(期末库存调整)、Dr/Cr COGS/消耗科目(消耗重估)、Cr/Dr ML 重估抵消科目(PRY/PRV 类逻辑)also STPRS/VERPR/PEINH/LBKUM 等(但 S/4 很多“真理”在 ACDOCA)MLPP / MLPPF / MLCR / MLCRF / MLCD / CKMLMV003/004 等。Material Ledger Document(行项目明细:收货/发票价差/结算写入/重估相关)间接(PUP在CKMLCR; 阅读详情

使用列竖式的思想,输入字符串后转为数组,按位相加,如果一位>=10,即将本位模10,进位(更高位加一)

代码:

#include <iostream>

using namespace std;

int x, y, t, s;
string s1, s2;
int a[509], b[509];

int main () {
	
	cin >> s1 >> s2;
	
	for (int i = s1.length() - 1; i >= 0; i--) a[++x] = (s1[i] - '0');
	for (int i = s2.length() - 1; i >= 0; i--) b[++y] = (s2[i] - '0');

	s = max(x, y);

	for (int i = 1; i <= s; i++) {
		b[i] = b[i] + a[i] + t;
		if (b[i] >= 10) {
			b[i] %= 10;
			t = 1;
		}
		else t = 0;
	}

	if (t == 1) b[++s] = 1;
	for (int i = s; i >= 1; i--) cout << b[i];
	
	return 0;
}
CVPR 2023 中的半监督学习: FixMatch 的升级版 UniMatch 我们首先回顾下发表在 NeurIPS 2020 上的 FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence,FixMatch 是一种更轻量的半监督分类方法。如下图所示,FixMatch 首先使用模型(带标签数据训练后的)对弱增强的未标记图像进行预测,生成伪标签。对于给定的图像,只有在模型产生高置信度的预测时,伪标签才会被保留。然后,在输入同一图像的强增强版本时,训练模型预测伪标签。 阅读详情

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