BDWM 《数学系有三个班…》完整豪华版

数学系共有三个班级,主人公通过一系列对话逐步确定彼此所在班级,最终揭示了班级数量及各自的班级归属。
原版
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数学系一共3个班。今天他对我说,你是3班的么?我说,原来你是2班的啊!他说,原来
你是1班啊!

内涵版
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数学系一共3个班。今天他对我说,你是3班的么?我说,我终于知道你是几班的了。他说
,我也知道你是几班的了。

反推版
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今天他对我说,你是2班的么?我说,我终于知道你是几班的了。他说,我也知道你是几
班的了。问一共几个班?

中微子版
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数学系一共3个班。他说,原来你是1班的啊?我说,我不跟超过光速的人说话。今天他对
我说,你是3班的么?

我就是认不全你咬我啊版
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数学系有3个班,甲: 你是3班的吗?乙: 啊,原来你是2班的。甲: 错了,我是3班的
。乙:……

数学黑版
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数学系的应该是这样:数学系只有1个班。今天他对我说,同学你是1班的吗?我说:因为
数学系只有1个班,并且我是数学系的,所以我是1班的。

简单版
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数学系一共3个班。今天他对我说,你是3班的么?我说,是。

墨迹版
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数学系一共10个班。
今天与某人偶遇。
他对我说:“你也数学系的?你是十班的么?”
我对他说:“你是九班的么?”
他对我说:“你是八班的么?”
我对他说:“你是七班的么?”
他对我说:“你是六班的么?”
我对他说:“你是五班的么?”
他对我说:“你是四班的么?”
我对他说:“你是三班的么?”
他对我说:“原来你是二班的啊!”
我对他说:“原来你是一班的啊!”
二人抚掌欢笑。

旁边传来对话。“你也中文系的?我是二班的,你呢?”“我是一班的。”

女生版
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某系有3个班
甲:你是3班的吗?
乙:3班?3班有个帅哥,好帅哦,听说他后来出国了,你知道不?
甲:是啊,他后来跟他女朋友分手了
……
(此处省去一万字)
……
乙:下次去做头发的时候叫上我,我跟你一起去。
甲:好啊,我打算下周就去。对了,你是3班的吗?

大师版
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一天,鬼谷子随意从2-99中选取了两个数。他把这两个数的和告诉了庞涓, 把这两个数
的乘积告诉了孙膑。但孙膑和庞涓彼此不知到对方得到的数。第二天, 庞涓很有自信的
对孙膑说:虽然我不知到这两个数是什麽,但我知道你一定也不知 道。随后,孙膑说:

那我知道了。庞涓说:那我也知道了。


这道题我通过编程得到了以下几组结果

4 13
69 96
70 96
75 96
77 96
84 91

后来发现我这个是错误的。因为如果两个数都大于50的话,那么孙膑知道乘积就可以直接分解了。

所以唯一的答案是4和13。



内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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