蓝桥杯 6_3 三羊献瑞

三羊献瑞


观察下面的加法算式:

      祥 瑞 生 辉
  +   三 羊 献 瑞
-------------------
   三 羊 生 瑞 气

(如果有对齐问题,可以参看【图1.jpg】)



其中,相同的汉字代表相同的数字,不同的汉字代表不同的数字。

请你填写“三羊献瑞”所代表的4位数字(答案唯一),不要填写任何多余内容。




#include <iostream>

using namespace std;
int main(){
	int xiang,rui,sheng,hui,san,yang,xian,qi;
	for(xiang=0;xiang<=9;xiang++){
		for(rui=0;rui<=9;rui++){
			if(xiang==rui) continue;
			for(sheng=0;sheng<=9;sheng++){
				if(xiang==sheng||xiang==rui)continue;
				for(hui=0;hui<=9;hui++){
					if(xiang==hui||sheng==hui||rui==hui) continue;
					for(san=0;san<=9;san++){
						if(xiang==san||rui==san||sheng==san||hui==san) continue;
						for(yang=0;yang<=9;yang++){
							if(xiang==yang||rui==yang||sheng==yang||hui==yang||san==yang) continue;
							for(xian=0;xian<=9;xian++){
								if(xiang==xian||rui==xian||sheng==xian||hui==xian||san==xian||yang==xian) continue;
								for(qi=0;qi<=9;qi++){
									if(xiang==qi||rui==qi||sheng==qi||hui==qi||san==qi||yang==qi||xian==qi) continue;
									else{
										if((xiang*1000+rui*100+sheng*10+hui)+(san*1000+yang*100+xian*10+rui)==san*10000+yang*1000+sheng*100+rui*10+qi&&san!=0)
											cout<<san<<yang<<xian<<rui<<endl; 
									}
	}
	}
	}
		
	}
	}
	}
	}
		
	} 
} 

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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