1035 -- 回声壁

回声壁

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Description

小时候唐巧住在农村老家,老家的山很高,每次无聊的时候,他都会对着山大声说话,这个时候,山也会对他“说”同样的话(回声)。现在唐巧虽然已经长大了,但是还是常常想起儿时的故事,他想:如果可以再体会一下儿时的那种感觉多好呀!
请你编程完成模拟回声的程序。

Input

输入数据有多行,每行为一个字符串(字符串只由字母组成),字符串最长为15。以EOF结束。

Output

对于每行输入,输出同样的内容。

Sample Input

Hello
TQ

Sample Output

Hello
TQ

Source

    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    namespace AK1035 {
        class Program {
            static void Main(string[] args) {
                string sb;
                while ((sb = Console.ReadLine()) != null) {
                    Console.WriteLine(sb);
                }
            }
        }
    }


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验果科学可信。
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