PAT 1050 String Subtraction

本文展示了一个使用C++处理字符串的示例程序,通过获取输入的两个字符串,利用memset初始化字符数组,并根据第二个字符串中的字符筛选第一个字符串中未出现过的字符组成新的字符串输出。
#include<iostream>
#include<string.h>//想用memset 在g++下要包这个头文件
#include<string>
using namespace std;
int main()
{
	string s1, s2,s3;
	getline(cin, s1);
	getline(cin, s2);
	char a[256];

	memset(a, -1, sizeof(a));
	for (int i = 0; i < s2.size(); ++i)
	{
		if (a[s2[i]] < 0)
		{
			a[s2[i]] = 1;
		}
	}
	for (int j = 0; j < s1.size(); j++)
	{
		if (a[s1[j]] < 0)
		{
			s3 += s1[j];
		}
	}
	cout << s3 << endl;
	return 0;
}

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
### 残差减法在深度学习中的概念 残差网络(ResNet)是一种用于解决深层神经网络训练过程中梯度消失和退化问题的技术。其核心思想在于通过引入跳跃连接(skip connections),使得模型能够更容易地学习到恒等映射之外的复杂函数[^1]。 具体来说,在传统的前馈神经网络中,每一层都会尝试直接拟合输入数据与目标之间的关系。然而当网络层数增加时,这种简单的堆叠方式可能导致优化困难以及性能下降的现象。为了克服这一挑战,Hénon等人提出了所谓的“残差块”,其中的关键操作即为 **残差加法** 或者可以理解为其逆向形式—— **残差减法** 的变体应用[^2]。 在一个典型的残差单元里,除了常规权重矩阵乘积外还加入了来自先前某一层未经变换过的原始信号作为附加项: ```python import tensorflow as tf def residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1): shortcut = x # 主路径的第一部分卷积层 y = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), strides=stride)(x) y = tf.keras.layers.BatchNormalization()(y) y = tf.keras.layers.Activation('relu')(y) # 主路径第二部分卷积层 y = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(kernel_size,kernel_size))(y) y = tf.keras.layers.BatchNormalization()(y) # 如果尺寸不匹配,则调整shortcut分支的数据形状以便相加 if stride != 1 or int(shortcut.shape[-1]) != filters: shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1,1), strides=stride)(shortcut) # 这里的'+'实际上代表了残差加法;如果考虑相反方向的操作则可视为一种特殊的‘减’ z = tf.keras.layers.Add()([shortcut,y]) out = tf.keras.layers.Activation('relu')(z) return out ``` 尽管上述代码片段主要展示了如何构建一个标准意义上的残差模块并通过累加来融合特征图信息,但从另一个角度来看待此过程的话,“从最终激活后的输出再回溯至初始状态”也可以被解释成某种意义下的反向消除或者说是“减去”的动作[^3]。 因此可以说,在实际工程实践中虽然我们更多强调的是正向传播阶段利用这些额外加入的信息流促进收敛速度提升泛化能力等方面的优势效果,但是反过来思考整个计算流程内部机制的时候确实存在类似于所谓“subtraction-like behavior”。 #### 注意事项 值得注意的一点是这里讨论的内容并非严格意义上数学定义层面绝对精确无误表述而是基于特定语境下对于某些现象背后原理直观描述而已,并不代表正式学术论文当中严谨措辞表达方式。
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