hdu 1097

这两段代码展示了如何使用位运算进行高效计算。第一段通过位运算和循环实现了一个自定义函数f,第二段利用预计算的表格和位操作优化了相同功能,减少了运行时的计算量。代码主要涉及数值计算和算法优化。

A hard puzzle

#include<stdio.h>
int f(int a,int b)
{
    int c=1;
    a=a%10;
    while(b!=0){				//a^33==(a^32)*a
        if(b%2==1){
            c=c*a%10; 
        } 
        b=b/2; 
        a=a*a%10; 
    }
    return c;
}
int main()
{
    int a,b;
    while(scanf("%d%d",&a,&b)!=EOF){
        printf("%d\n",f(a,b));
    }
    return 0;
}
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[10][10]={{1,0,0}/*0为底数时个位数集合*/, {1,1,1}/*1为底数所有个位数集合*/, 
			{1,2,4,6,8}/* 2 */, {1,3,9,7,1}/* 3 */, {1,4,6,4}/*4*/,{1,5,5}/*5*/,
			{1,6,6}, {1,7,9,3},{1,8,4,2,6,8},{1,9,1}};
				
int c[10] = {1,1,4,4,2,1,1,4,4,2};//每个个位数一个周期元素个数 
int s[10] = {1,0,1,0,1,1,1,0,1,0};//a表中每个组开始循环时的位数 eg:{1(0位),0(1位),0}

int main()
{
	int a,b;
	while(scanf("%d %d",&a, &b) == 2){
		a %= 10;
		b = b < s[a] ? b : (b-s[a])%c[a]+s[a];//减去不是周期内的第一个数
		printf("%d\n", f[a][b]);
	}
	return 0;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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