日期差

本文介绍了一个用于计算两个日期之间天数差的C++算法。该算法考虑了不同月份的天数差异,包括闰年和平年的处理,适用于跨月、跨年的日期计算场景。
#include <cstdio>
using namespace std;
int d1, d2, month[13] = {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
int main() {
    while(scanf("%d%d", &d1, &d2) != EOF){
        if(d1 == d2) {
            printf("2\n");
            continue;
        }
        else if(d1 / 100 == d2 / 100) {
            printf("%d\n", d2 - d1 + 1);
            continue;
        }
        else {
            int sum1 = 0, sum2 = 0;
            int y1 = d1 / 10000, y2 = d2 / 10000, m1 = (d1 / 100) % 100, m2 = (d2 / 100) % 100, day1 = d1 % 100, day2 = d2 % 100;
            for(int i = 1; i <= m1; i++) sum1 += month[i];
            for(int i = 1; i <= m2; i++) sum2 += month[i];
            sum1 += day1, sum2 += day2;
            if(y1 == y2) {
                printf("%d\n", sum2 - sum1 + 1);
                continue;
            }
            for(int i = y1; i < y2; i++) {
                if(i % 400 == 0 || (i % 4 == 0 && i % 100 != 0)) sum2 += 366;
                else sum2 += 365;
            }
            printf("%d\n", sum2 - sum1 + 1);
        }
    }
    return 0;
}
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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