POJ3295

简单题,不知道为什么想了很久。。。题意大概是,给一串由KANCE和pqrst构成的字符串,其中,K表&,A表|,N表!,C表(!x|y),E表!(x^y);

然后串中的p,q,r,s,t任取0或1,问逻辑值是否永远为正。

解题思路是:由于共有5个字母,最多可取32种不同的状态,把p看成二进制的第零位,依次到t,为二进制的第四位,枚举从1到32每个位的状态,然后分析字符串进行计算

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <map>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <stack>
using namespace std;
//看了好久才弄懂了题意
//第一次使用栈,本来不想用位运算,但想了想还是熟悉一下好
bool hash[205];
char WWF[105];
stack<bool>s;
void ope(char a)
{
    if(a>='p'&&a<='t')
    {
        s.push(hash[a]);
        return;
    }
    else if(a=='N')
    {
        bool x=s.top();
        s.pop();
        s.push(!x);
        return;
    }
       bool x=s.top();
       s.pop();
       bool y=s.top();
       s.pop();
    if(a=='K')s.push(x&y);
    if(a=='A')s.push(x|y);
    if(a=='C')s.push(!x | y);
    if(a=='E')s.push(!(x^y));
   return;
}
int main()
{
    while(cin>>WWF)
    {
        if(WWF[0]=='0')break;
        int i;
        for(i=0;i<(1<<5);i++)
        {
            hash['p']=i&1;
            hash['q']=i&(1<<1);
            hash['r']=i&(1<<2);
            hash['s']=i&(1<<3);
            hash['t']=i&(1<<4);
            int len=strlen(WWF);
            for(int j=len-1;j>=0;j--)
            {
                ope(WWF[j]);
            }
            bool ans=s.top();
            s.pop();
            if(ans==false)
            {
                cout<<"not"<<endl;
                break;
            }
        }
        if(i>=(1<<5))cout<<"tautology"<<endl;
    }
    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。
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