nyoj 44 子串和

本文详细记录了一次在解决复杂编程问题时遇到的挑战与思考过程,从最初的挫败感出发,通过不断试错与深入理解,最终找到了问题的解决之道。文中分享了在处理数组、循环、条件判断等基本概念上的应用技巧,以及如何避免常见的编程陷阱,对于初学者和有一定经验的开发者都有一定的启示意义。

这道题竟然纠结了我好长时间,先是,我尝试了n多变量,WA的很无语当然我知道那是因为我的原理不正确,有的情况没有考虑;后来才用的下边的方法,简单易行,不过数组开得有点小虾仁,这个题使我不敢再小嘘任何题可怜

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<math.h> #include<limits.h> #define maxn 1000000 int a[maxn+10]; int main() { int t,n,i; scanf("%d",&t); while(t--) { int max = -INT_MAX; scanf("%d",&n); for(i=1;i<=n;++i) { scanf("%d",&a[i]); if(a[i-1]>0) a[i] += a[i-1]; //至 i 连续到此的最大和 if(a[i] > max) max = a[i]; //至 i 前总的最大值 } printf("%d\n",max); } return 0; }


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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