QAQ的幸运数字 数学

QAQ的幸运数字

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Problem Description

金牌巨 QAQ 经常靠涨人品 (Rising RP) 来 A 题。他的幸运数字是 4 和 7,因此他也经常在第 4 发或第 7 发提交时过题(误)。

一天,突 (xian) 发 (de) 奇 (wu) 想 (liao) 的 QAQ 定义了一种新的数叫「厉害了我的金桔数」,指只含有且必须同时含有 4 和 7 的数。栗如:47, 747 是「厉害了我的金桔数」,而 2333, 666, 457, 777 就不是「厉害了我的金桔数」

现在,他想知道在位数不超过 n 的正整数内,有多少个数是「厉害了我的金桔数」

PS:由于「厉害了我的金桔数」实在是太多啦,QAQ 决定,所有的结果都需要 膜 (模) QAQ 自己,即计算结果需要对 816581 取模(取余)。

Input

输入数据有多组(数据组数不超过 10000),到 EOF 结束。

每组输入为一行,包含一个正整数 n (1 <= n <= 10000)。

Output

对于每组输入,输出一行,包含一个整数,表示在位数不超过 n 的正整数内「厉害了我的金桔数」的个数,结果需要对 816581 取模。

Example Input
1
2
3
Example Output
0
2
8
Hint

如果你的结果不是一步得出的,那么你可能需要在每一步运算时都进行一次取模操作。

n = 3 时,不超过 3 位的「厉害了我的金桔数」共有 8 个,分别为:47, 74, 447, 474, 477, 744, 747, 774。

Author

(a+b)%maxn=(a%maxn+b%maxn)%maxn;

(a-b)%maxn=(a%maxn-b%maxn+maxn)%maxn;
(a*b)%maxn=(a%maxn*b%maxn)%maxn;
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int maxn=816581;
int a[10100];
int pow(int a,int n)
{
  int p=1;
  while(n--)
  {
    p=(p*a)%maxn;
  }
  return p;
}
void display()
{
    a[1]=0;
    a[2]=2;
    for(int i=3;i<=10000;i++)
    {
       a[i]=(a[i-1]%maxn+(int)pow(2,i)%maxn-2+maxn)%maxn;
    }
}
int main()
{


   int n;
   display();
   while(cin>>n)
   {
      printf("%d\n",a[n]);
   }
   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。
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