墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
154平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
答案来源于蓝桥杯老师
李白打酒问题：
共有五个店，共遇10次话，遇店加一倍，遇花喝一斗，
最后一次遇到的是花正好喝完。
初始有两斗，问李白遇到花和店的先后顺序一共有多少种；
利用深搜去递归
代码如下
#include <iostream>
using namespace std;
int count=0;
void f(int hotel,int flower,int liquor ) //liquor 酒
{
if(hotel==0&&flower==0&&liquor==1)
count++;
if(hotel>0) f(hotel-1,flower,liquor*2);
if(flower>0) f(hotel,flower-1,liquor-1);
}
int main()
{
f(5,9,2);
cout<<count;
return 0;
}
结果为 14
windows10系统上安装最新版mysql 8.0详细步骤
windows10系统上安装最新版mysql 8.0详细步骤
P8611 [蓝桥杯 2014 省 AB] 蚂蚁感冒
（解释：初始感染蚂蚁向左运动，先感染左边的蚂蚁，再由左边的蚂蚁感染右边的蚂蚁；向右运动，先感染右边的蚂蚁，再由右边的蚂蚁感染左边的蚂蚁。如果两只蚂蚁中有一只感染，则碰头后两只都感染了，不需要区分哪一只。值得注意的是，因为蚂蚁的速度都是一样的，所以碰头只可能发生在相向的蚂蚁之间，同向的蚂蚁永远也不可能碰头。因为初始感染的蚂蚁只要一只，同时只要相向而行的蚂蚁才会被感染，所以，无论初始感染蚂蚁的方向如何，在其。这样做以后，不再需要考虑掉头，每只蚂蚁只需要朝初始方向前进，期间碰到感染的蚂蚁则染病。
R_柱状图（加误差线，显著性差异）
先放最终效果图 结果图 # bar_plot 2021/01/19 # 导入所需的包 library(ggplot2) library(ggthemr) library(ggsignif) library(tidyverse) library(dplyr) library(ggpubr) library(devEMF) # 导入并处理数据,需要两张表，一个是原始汇总表格，另外一些是每一...
[蓝桥杯][2014年第五届真题]分糖果
题目描述问题描述 有n个小朋友围坐成一圈。老师给每个小朋友随机发偶数个糖果，然后进行下面的游戏： 每个小朋友都把自己的糖果分一半给左手边的孩子。 一轮分糖后，拥有奇数颗糖的孩子由老师补给1个糖果，从而变成偶数。 反复进行这个游戏，直到所有小朋友的糖果数都相同为止。 你的任务是预测在已知的初始糖果情形下，老师一共需要补发多少个糖果。 输入程序首先读入一个整数N(2< N< 100)，表示...
gem5 prefetcher
最近在gem5上做预取实验，添加自己的预取算法，这里采用hardware stream prefetcher , 修改了几个bug才给实验调试通过，发文记录下实验过程。 gem5上添加自己的预取算法步骤： （1）路径gem5-master/configs/common/Caches.py下，开启预取：class L1Cache(Cache): assoc = 2 tag_late
系统架构设计（以飞控系统、航电系统、机电管理系统、电子电气架构为例）
系统架构涉及对系统的结构和行为进行高层次的描述。它包括系统的组成部分、这些部分之间的关系、与外部环境的交互方式，以及满足特定功能和非功能性需求的方法。系统架构定义了系统的总体设计蓝图，指导系统的开发、集成、部署和维护。系统架构设计的目的是通过合理的结构和设计原则，确保系统能够高效、稳定、安全地运行，满足当前和未来的需求，同时具备良好的维护性、扩展性和可持续性。良好的系统架构不仅能够提高系统的开发效率和运行性能，还能降低长期的维护和运营成本，支持系统的持续演进和技术更新。
江西省蓝桥杯c语言试题及答案,2014年蓝桥杯c语言试题及答案
2014年蓝桥杯c语言试题及答案{if (bad(i, j) || count < num[i][j])return;k++;if (count == num[i][j]){if (r > k)r = k;}tag[i][j] = 1;count -= num[i][j];go(i - 1, j, k, count);go(i + 1, j, k, count);go(i, j - 1...
《【一看就会】Autoware.universe的“规划”部分源码梳理》系列文章目录（持续更新中）
第零章：Planning综述 第一章：【一】全局路径生成模块——mission_planner 第二章：【二】路径行为规划模块——behavior_path_planner第一部分——behavior_path_planner模块 第三章：【二】路径行为规划模块——behavior_path_planner第二部分——behavior_path_planner_common模块（1） 第四章：【二】路径行为规划模块——behavior_path_planner第三部分——behavior_path_plan
蓝桥杯省赛真题2014年第五届Java本科B组第06题——奇怪的分式
蓝桥杯省赛真题2014年第五届Java本科B组第06题——奇怪的分式
innovus: 如何让两个generate clock balance skew group？
如题，在sdc约束中两个generate clock被设置到同一个clock group中，工具虽然会生成对应的两个skew group，但是阅读ccoot_spec发现工具并没有让两个skew group进行balance，这时就需要手动设置balance skew group。我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题，你⼀起来吧？
基于高光谱的物质反演与分类 — 技术文章（原理详解 + 深度代码实现）
高光谱遥感 / 近场光谱采集产生逐像素上百波段的光谱曲线，是物质识别与定量反演（abundance / composition estimation）和语义分类（landcover / material class）的一把利器。本文第一部分对常用模型（线性混合模型、非线性辐射传输、稀疏反演、降维与特征选择、分类器/神经网络）进行数学推导与理论分析；第二部分给出两套完整实现：A. 基于 LMM 的约束最小二乘 / 稀疏反演流水线（含端到端评估）；
蓝桥杯 2014 第五题
蓝桥杯2014第五题 打印图形： 小明在X星球的城堡了发现了如下图形和文字： Rank=3 Rank=5 Rank=6 题目是填空题 但是代码是自己写的 分形问题最主要的是找到图形的最基本的点 如POJ 2083 的那个X 基本构成 就是在九个方格里 左上，左下，中间，右上，右下，这5个位置 都有X 而数字没
Linux：安装Debian最新10.x操作系统（超详细）
安装Debian最新10.x操作系统安装Debian最新10.x操作系统1.下载Debian镜像2. 镜像安装引导启动页面，选择图形化安装:选择语言、时区，选中后点击continue：选择键盘模式：配置Hostname主机名，设置Root密码创建普通用户名和密码，进入磁盘分区步骤，选择“所有文件放在同一个分区”确认分区信息磁盘配置完，进入软件安装模块：选择源：进入软件包配置，等待配置结束根据需要选择软件包安装3. 安装完成重启后登录使用 安装Debian最新10.x操作系统 1.下载Debian镜像 下载D
2014蓝桥杯本科B组 地宫取数 DP
#include #include #include #include #include #include #include using namespace std; const int maxn = 55; const int inf = 1<<30; const int mod = 1000000007; int n,m,K; int map[maxn][maxn],dp[maxn
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
C语言编程题：（C语言）分糖果 通俗易懂
C语言分糖果
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
蓝桥杯—分糖果（循环队列）
#include<iostream> using namespace std; #define STACK_INIT_SIZE 100 #define STACKINCREMENT 10 typedef int ElemType; typedef int Status; int all = 0; //第一个元素：Q->front->next->data //最后一个元素：Q->rear->data typedef struct Node { /.
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
星系炸弹
星系炸弹 在X星系的广袤空间中漂浮着许多X星人造“炸弹”，用来作为宇宙中的路标。 每个炸弹都可以设定多少天之后爆炸。 比如：阿尔法炸弹2015年1月1日放置，定时为15天，则它在2015年1月16日爆炸。 有一个贝塔炸弹，2014年11月9日放置，定时为1000天，请你计算它爆炸的准确日期。 请填写该日期，格式为 yyyy-mm-dd 即4位年份2位月份2位日期。比如：2015-02-19 请严...
蓝桥杯算法全家桶（终极完结版）
蓝桥杯考察范围： 蓝桥杯算法合集这个系列包括： 蓝桥杯常用算法系列 蓝桥杯五年真题两次模拟系列 算法竞赛Java常用API总结 以及 常用数据结构 这四个模块，里面的算法题目大多是蓝桥杯历届真题。文章都是是自己备战学习过程中总结出来的，这里一并贴出，方便大家学习和交流。 个人水平有限，文章中有错误的地方还请大佬们在评论区指出或私信，方便改正，以免以谬传谬，在此先谢过了。 蓝桥杯算法合集蓝桥杯常用算法系列蓝桥杯五年真题两次模拟系列五年真题两次模拟算法竞赛Java常用API总结常用数据结构算法书籍分享 蓝桥
蓝桥杯——竞赛省赛国赛题分享
蓝桥杯——竞赛省赛国赛题分享
2014第五届蓝桥杯JavaB组省赛真题详解
2014第五届蓝桥杯JavaB组省赛真题详解 题目大致介绍： 第一题到第三题以及第六题是结果填空，方法不限只要得到最后结果就行 第四题和第五题是代码填空题，主要考察算法基本功和编程基本功 第七题到第十题是编程题，要求编程解决问题 第一题：武功秘籍 题目描述： 小明到X山洞探险，捡到一本有破损的武功秘籍（2000多页！当然是伪造的）。他注意到：书的第10页和第11页在同一张纸上，但第11页和第12页...
【蓝桥杯省赛JavaB组真题详解】第五届蓝桥杯省赛真题详解（2014）
第一题：武功秘籍 题目描述 小明到X山洞探险，捡到一本有破损的武功秘籍（2000多页！当然是伪造的）。 他注意到：书的第10页和第11页在同一张纸上，但第11页和第12页不在同一张纸上。 小明只想练习该书的第81页到第92页的武功，又不想带着整本书。请问他至少要撕下多少张纸带走？ 这是个整数，请通过浏览器提交该数字，不要填写任何多余的内容。 答案解析 点击查看详解（【蓝桥杯JavaB组真题详解】武功秘籍（2014）） 第二题：切面条 题目描述 一根高筋拉面，中间切一刀，可以得到2根面条。 如果先对折1次，中
蓝桥杯2014——蚂蚁感冒
蓝桥杯2014——蚂蚁感冒 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; struct Ant { int pos; int dir; int cool; }ant[50]; bool cmp(Ant a1,Ant a2) { return a1.pos<a2.pos; } int main() { int n; cin>>n; int i,k; for(i=0;i<n;
蓝桥杯2014真题
蓝桥杯2014年真题地宫取宝原题如下:所有代码放在同一个源文件中，调试通过后，拷贝提交该源码。 注意：不要使用package语句。不要使用jdk1.7及以上版本的特性。注意：主类的名字必须是：Main，否则按无效代码处理代码如下:如果有错误或者其他地方请联系作者. 原题如下: 原题如下: X 国王有一个地宫宝库。 是 n x m 个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。 每个宝贝贴着价值标签。 地宫的入口在左上角，出口在右下角。 小明被带到地宫的入口，国王要求他只能向右或向下行走。 走过某个格子时，如果那个格子中
蓝桥杯 2014年真题
真题1： 题目： 标题：猜年龄 小明带两个妹妹参加元宵灯会。别人问她们多大了，她们调皮地说：“我们俩的年龄之积是年龄之和的6倍”。小明又补充说：“她们可不是双胞胎，年龄差肯定也不超过8岁啊。” 请你写出：小明的较小的妹妹的年龄。 注意： 只写一个人的年龄数字，请通过浏览器提交答案。不要书写任何多余的内容。 思路：枚举 //积是和的6倍 //相差不超过8岁 #inclu...
史丰收算法 - 蓝桥杯
原创：史丰收算法 - 蓝桥杯 作者：MilkCu 摘要：本题是2014年第五届蓝桥杯全国软件大赛预赛A组第4题，代码填空题。 题目描述 标题：史丰收速算 史丰收速算法的革命性贡献是：从高位算起，预测进位。不需要九九表，彻底颠覆了传统手算! 速算的核心基础是：1位数乘以多位数的乘法。 其中，乘以7是最复杂的，就以它为例。 因为，1/7 是个循环小数：0.142857...，如果多位数
蓝桥杯c语言b组试题及答案,2014蓝桥杯C语言本科B组预赛试题
2014蓝桥杯C语言本科B组预赛试题 2014 蓝桥杯 C/C++语言本科 B 组预赛试题12014 蓝桥杯 C/C++语言本科 B 组预赛试题(完整)1.啤酒和饮料啤酒每罐 2.3 元，饮料每罐 1.9 元。小明买了若干啤酒和饮料，一共花了 82.3 元。我们还知道他买的啤酒比饮料的数量少，请你计算他买了几罐啤酒。注意：答案是一个整数。请通过浏览器提交答案。不要书写任何多余的内容(例如：写了饮料...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
6715
扫一扫
