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Limbus Company是由ProjectMoon开发的一款策略游戏,在本款游戏中角色释放技能时需要通过掷硬币来决定最终伤害。 不同类型的硬币有不同的判定规则:普通硬币可能让攻击失效,而不可摧毁硬币则必然造成攻击,只是威力会因正反而有所差异。 对于某个技能,有以下属性:基础威力:atk ,变动值:add ,需要掷的硬币数量:n ,普通硬币数量:a, 不可摧毁硬币数量:b ,其中 a+b=n。 普通硬币:掷后若为正面,则当前基础威力增加 add,并进行一次攻击;若为反面,则基础威力不变,且不进行攻击。 不可摧毁硬币:掷后若为正面,则当前基础威力增加 add,并进行一次攻击;若为反面,则基础威力不变,但依然进行一次攻击。 对于如下技能的技能计算方式如下(基础威力为3,变动值为3,需要掷4枚硬币,包含2个普通硬币和2个不可摧毁硬币): 最高伤害为: (3+3) + (3+3+3) + (3+3+3+3) + (3+3+3+3+3) = 42 最低伤害为: 3 + 3 = 6 在本游戏中由于硬币可能出正面,也可能出反面,为了简化题意,设每一枚硬币出正面和反面的概率均等,都是50%。那么现在需要计算该技能可以造成的期望伤害。 Input 每个测试都包含多个测试用例,第一行包含测试用例 t(1 ≤ t ≤ 2 × 105)的数量。以下是测试案例的描述。 每个测试用例包含一行,包含五个整数 atk, add, n, a, b (1 ≤ atk,add ≤ 109,1 ≤ n ≤ 105,0 ≤ b ≤ n),分别表示基础威力、变动值、需要掷的硬币数量、普通硬币数量、不可摧毁硬币数量和理智值,其中 a+b=n。 Output 每个测试用例包含一行,输出一个整数表示该技能可以造成的期望伤害。由于最终结果可能含有分数,你需要求出期望伤害 E 模 998244353 后的值。 Sample Input 2 3 3 4 2 2 5 4 3 3 0 Sample Output 748683288 499122193 Hint 硬币的掷顺序为,先掷普通硬币,再掷不可摧毁硬币,依次结算。
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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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