递归函数-汉诺塔

#include <stdio.h>
int i;

fun(char x,char y)
{
    i++;
    printf("%c-----%c %d\n",x,y,i);
}

void hannuota(int num,char one,char two,char three)
{
    if (num==1)
    {
        fun(one,three);
    }
    else
    { 
        hannuota(num-1,one,three,two);
        fun(one,three);
        hannuota(num-1,two,one,three);
    }
}


int main()
{
    hannuota(8,'A','B','C');
    return 0;
}

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
头歌Python递归函数 - 汉诺塔的魅力 汉诺塔是一个经典的数学问题,包含三根柱子和一些圆盘,每个圆盘的大小不同。目标是将所有的圆盘从一根柱子移动到另一根柱子,并且在移动过程中要遵守以下规则:一次只能移动一个圆盘,大的圆盘不能放在小的圆盘上面。 使用Python编写递归函数来解决汉诺塔问题可以非常简洁和优雅。 假设有n个圆盘,我们可以将问题分解为三个步骤: 1. 将n-1个圆盘从起始柱子移动到辅助柱子上; 2. 将最后一个圆盘从起始柱子移动到目标柱子上; 3. 将n-1个圆盘从辅助柱子移动到目标柱子上。 这个问题本身就是一个递归的过程,因为在步骤1和步骤3中我们又需要对n-1个圆盘继续进行同样的操作。 下面是一个用Python编写的递归函数来解决汉诺塔问题的示例代码: ``` def hanoi(n, start, auxiliary, end): if n == 1: print(f"Move disk 1 from {start} to {end}.") else: hanoi(n-1, start, end, auxiliary) print(f"Move disk {n} from {start} to {end}.") hanoi(n-1, auxiliary, start, end) ``` 在这个函数中,参数n表示圆盘的数量,start、auxiliary和end分别表示起始柱子、辅助柱子和目标柱子的名称。 通过递归调用hanoi函数,我们可以将n个圆盘从起始柱子移动到目标柱子上,并且每一步都打印出移动的过程。 使用这个递归函数,我们可以轻松地解决任意数量的圆盘的汉诺塔问题。只要调用hanoi函数并传入正确的参数即可。 希望这个简单的解释和示例代码能够帮助你理解头歌Python递归函数的魅力!
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