cyuyan_ks_2


// url: http://www.dotcpp.com/oj/contest1267_problem0.html    -- ok on 2018-11-20 20:45:00
// 求Sn=a+aa+aaa+…+aa…aaa(有n个a)之值,其中a是一个数字,为2。 例如,n=5时=2+22+222+2222+22222,n由键盘输入。
#include <stdio.h>

main()
{
    int i,j,a=2;
    float t=a,s=t;
    int n;
    scanf("%d", &n);
    for(i=2;i<=n;i++)
    {
      t=t*10+a;
      s+=t;
     }
    printf("%d", (int)s);
 }
 


// url: http://www.dotcpp.com/oj/contest1267_problem1.html    -- ok on 2018-11-20 09:20:00
/*
一球从M米高度自由下落,每次落地后返回原高度的一半,再落下。 它在第N次落地时反弹多高?共经过多少米? 保留两位小数
输入
M N
输出
它在第N次落地时反弹多高?共经过多少米? 保留两位小数,空格隔开,放在一行
*/

#include <stdio.h>

int main() {
    int M,N;
    scanf("%d", &M);
    scanf("%d", &N);

    float sum,fantan;
    sum = 0.0;
    fantan = M;
    int i;
    for(i=1;i<=N;i++)
    {
        fantan *= (float)(1) / (float)(2);
        sum += (fantan + 2 * fantan);
        //printf("fantan: %f\n", fantan);
        //printf("sum: %f\n", sum);
    }
    sum = sum - fantan;
    printf("%.2f\n", fantan);
    printf("%.2f\n", sum);

    return 0;
}

 

### 关于 Cyuyan 和其在自然语言处理或语音技术中的应用 Cyuyan 并未直接提及于所提供的引用材料中,因此需进一步推测此名称的具体含义。如果假设 **Cyuyan** 是指某种工具、框架或者库,则可以从以下几个方面探讨它与自然语言处理 (NLP) 或语音技术的关系。 #### 自然语言处理 (NLP) 自然语言处理是一种涉及计算机科学、人工智能和语言学的领域,旨在使计算机能够理解、解释并生成人类语言[^2]。常见的 NLP 应用包括但不限于情感分析、机器翻译、命名实体识别等。 若 Cyuyan 属于此类范畴,那么它的功能可能围绕以下核心模块展开: - 文本预处理:如分词、去除停用词、词形还原等。 - 特征提取:利用 TF-IDF、Word Embedding 技术获取文本特征向量表示。 - 模型训练:基于监督学习算法(如 SVM、LSTM)构建分类器或其他预测模型。 以下是 Python 中实现简单的情感分析示例代码片段: ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.svm import LinearSVC corpus = ['I love programming.', 'This is terrible!', ... ] # 训练数据集 labels = [1, 0,...] # 对应标签,正面情绪标记为1,负面则为0 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) classifier = LinearSVC() classifier.fit(X, labels) test_sentence = ["The movie was fantastic!"] print(classifier.predict(vectorizer.transform(test_sentence))) ``` #### 语音技术 另一方面,在语音信号处理方向上,主要任务涵盖了音频采集、降噪增强、声纹验证等方面;而当提到语音合成(Text-to-Speech,TTS),自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)时,则更多涉及到深度神经网络架构设计及其优化策略等问题。假如 Cyuyan 被定义为此类解决方案的一部分的话,那应该具备如下能力之一或多者组合而成的整体方案: - 高效的声音编码解码机制; - 准确率较高的关键词检测引擎; - 支持多国语言切换播放等功能特性。 下面给出一段简单的 ASR 测试脚本作为参考: ```python import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() with sr.AudioFile('audio_file.wav') as source: audio_data = r.record(source) text = r.recognize_google(audio_data, language="en-US") print(text) ``` 尽管上述讨论均建立在一个虚构前提之上——即 Cyuyan 实际存在且关联到这些高科技领域之中,但实际上并没有确切证据表明这一点成立。所以对于该主题更深的研究还需要查阅额外资料来佐证结论准确性。
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