Perl与Python编程实例解析

47、编写一个Perl程序,要求用户输入两个数字,将这两个数字相乘并输出结果

以下是实现该功能的Perl程序:

#!/usr/bin/perl
print "请输入第一个数字: ";
$num1 = <STDIN>;
chomp($num1);
print "请输入第二个数字: ";
$num2 = <STDIN>;
chomp($num2);
$result = $num1 * $num2;
print "两数相乘的结果是: $result\n";

该程序首先提示用户输入第一个数字,读取用户输入并去除换行符;接着提示用户输入第二个数字,同样读取输入并去除换行符;最后将两个数字相乘,把结果存储在 $result 变量中并输出。

48、编写一个Perl程序,要求用户输入一个字符串和一个数字,将字符串重复指定的次数并输出结果

以下是实现该功能的Perl程序:

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;

print "请输入一个字符串: ";
my $string = <STDIN>;
chomp($string);

print "请输入一个数字: ";
my $number = <STDIN>;
chomp($number);

my $result = $string x $number;
print "重复后的结果是: $result\n";

该程序首先提示用户输入一个字符串,然后提示用户输入一个数字,接着使用 x 操作符将字符串重复指定的次数,最后输出重复后的结果。

49、已知数组 @names = qw/ fred betty barney dino wilma pebbles bamm - bamm /,编写程序让用户输入 1 到 7 的数字,按输入数字输出对应数组元素

以下是实现该功能的 Perl 代码:

@names = qw/ fred betty barney dino wilma pebbles bamm - bamm /;
print "请输入 1 到 7 的数字:";
$input = <STDIN>;
chomp($input);
if ($input >= 1 && $input <= 7) {
    print $names[$input - 1]. "\n";
} else {
    print "输入的数字不在 1 到 7 的范围内。\n";
}

这段代码首先定义了数组 @names ,然后提示用户输入 1 到 7 的数字,读取用户输入并去除换行符。接着检查输入是否在有效范围内,如果是,则输出对应数组元素;否则,提示输入无效。

50、编写程序,对输入的行进行排序并输出,要求分别实现输出在一行和输出在多行的情况

以下是使用Python实现对输入的行进行排序,并分别输出在一行和多行的示例代码:

# 获取用户输入的多行文本
lines = []
while True:
    line = input()
    if not line:
        break
    lines.append(line)

# 对输入的行进行排序
sorted_lines = sorted(lines)

# 输出在一行,用空格分隔
one_line_output = ' '.join(sorted_lines)
print(one_line_output)

# 输出在多行
for line in sorted_lines:
    print(line)

这段代码首先获取用户输入的多行文本,直到用户输入空行为止。然后对这些行进行排序,接着分别以一行和多行的形式输出排序后的结果。

51、编写程序,输入一个字符串和一个数字,将字符串重复指定数字的次数并输出,要求字符串在单独的行显示

以下是使用Python实现的代码:

string = input("请输入一个字符串:")
num = int(input("请输入一个数字:"))
for _ in range(num):
    print(string)

这段代码首先获取用户输入的字符串和数字,然后使用 for 循环将字符串重复指定的次数,并逐行输出。

52、编写一个子程序计算传入参数的平均值,再编写一个子程序找出传入参数中大于平均值的元素

以下是用Perl语言实现的代码示例:

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;

# 计算平均值的子程序
sub calculate_average {
    my @numbers = @_;
    my $sum = 0;
    foreach my $num (@numbers) {
        $sum += $num;
    }
    return $sum / scalar @numbers;
}

# 找出大于平均值元素的子程序
sub find_greater_
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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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