水手分椰子问题

Starlink第三代终端与第二代终端的差异分析 SpaceX星链第三代终端实现显著升级,硬件售价维持599美元不变但性能全面提升。相比第二代产品,第三代终端取消自动调节电机改为手动定向,防水防尘等级提升至IP67,天线面积扩大46%,支持235台设备连接(提升87%),下载速度可达1Gbps(提升4倍),延迟降至20ms以下。新增3个千兆接口和WiFi6支持,同时推出199美元单独路由器选项。这些改进使第三代终端在保持价格优势的同时,更好地满足户外、移动和商业场景需求,标志着SpaceX卫星互联网服务从亏损销售转向盈利模式的重要转折。 阅读详情

问题描述:n个水手来到一个岛上,采了一堆椰子后,因为疲劳都睡着了。第一个水手醒来,悄悄地将椰子等分成n份,多出一个椰子,便给了旁边的猴子,然后自己藏起一份,再将剩下的椰子重新合在一起,继续睡觉。第三第四个水手采取一样的策略,第n个水手醒来,便把剩下的椰子分成n份,恰好又多出一个,给了猴子。请问水手最初最少摘了多少个椰子。

代码实现

#include<stdio.h>
int main()
{
	double hand(int n);
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF){
		printf("%.0f\n",hand(n));
	}
	return 0;
}
double hand(int n)
{
	double k,y;
	double ans;
	int i=1;
	k=1.0;
	y=k;
	while(i<=n){
		i++;
		y=((n-1)*y-1)/n;
		if(y!=(int)y){
			k++;
			y=k;
			i=1;
		}
	}
	ans=n*k+1;
	return ans;
}

 

从零构建简历智能匹配系统:AI技术助力高效招聘 本文详细介绍了简历智能匹配系统的开发过程,从数据收集、预处理、特征提取到模型匹配和结果展示,每一步都提供了详细的代码实例。通过使用TF-IDF、Word2Vec和BERT等技术,我们能够有效地将求职者的简历与职位描述进行匹配,从而提高招聘效率。未来,随着自然语言处理技术的进一步发展,简历智能匹配系统将变得更加智能和高效,为企业和求职者提供更好的服务。 阅读详情

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堆,还剩下1个给猴子,自己藏起1堆;第3个和第4个等水手按此方法处理。最后1个水手把剩下的椰子分成等量的。个水手,再岛上发现一堆椰子,先由第一个水手把椰子分为等量的。堆,还剩下一个给猴子,自己藏起1堆;再由第2个水手将剩下的。输入水手个数,输出椰子个数。输入:3 输出:25。编程,并输出这堆椰子至少有多少个?堆,同样剩下1个给猴子。堆椰子混合后重新分成等量的。ps.此题答案设置有问题。

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2025.06.17【WGS】|多样品VCF文件中每个样品SNP数统计方法详解(含代码与注释)

摘要:本文介绍了一种从合并后的VCF文件中统计每个样品SNP数目的方法。通过解析VCF文件中的GT字段,排除纯合参考(0/0)和缺失(./.)的基因型,准确计算各样本的SNP位点数。文中提供了完整的Python脚本,利用bcftools工具高效处理大规模VCF文件,并支持输出SNP统计结果。该方法适用于群体遗传学和RAD-seq等高通量测序数据分析的质控环节,还可扩展为统计杂合/纯合SNP等进阶需求。脚本使用简单,只需输入VCF文件即可生成样本-SNP数目的统计报表。

1700

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n(1<n<=5)个水手在岛上发现一堆椰子,先由第1个水手把椰子分为等量的n堆,还剩下1个给了猴子,自己藏起1堆。然后,第2个水手把剩下的n-1堆混合后重新分为等量的n堆,还剩下1个给了猴子,自己藏起1堆。以后第3、4个水手依次按此方法处理。最后,第n个水手把剩下的椰子分为等量的n堆后,同样剩下1个给了猴子。请用迭代法编程计算并输出原来这堆椰子至少有多少个,n的值要求从键盘输入。若输入的n值超出要求的范围,程序输出"Error!提示:分成的等量的堆数应该与水手的数量一致.

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

递归函数法解水手分椰子问题

​ 问题:水手分椰子 五个水手在岛上发现一堆椰子,先由第1个水手把椰子分为等量的5堆,还剩下1个给了猴子,自己藏起1堆。然后,第2个水手把剩下的4堆混合后重新分为等量的5堆,还剩下1个给了猴子,自己藏起1堆。以后第3、4个水手依次按此方法处理。最后,第5个水手把剩下的椰子分为等量的5堆后,同样剩下1个给了猴子。请用迭代法编程计算并输出原来这堆椰子至少有多少个

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