PAT甲级 1005 Spell It Right (20 分)

本文介绍了一个程序设计挑战,即给定一个非负整数N,计算其所有位数的和,并将这个和的每一位用英文单词表示。输入是一个不超过10^100的大整数,输出则是该整数各位数字和的英文表示,各单词间以空格分隔,末尾无额外空格。

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1005 Spell It Right (20 分)

Given a non-negative integer N, your task is to compute the sum of all the digits of N, and output every digit of the sum in English.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies one line which contains an N (≤10​100​​).

Output Specification:

For each test case, output in one line the digits of the sum in English words. There must be one space between two consecutive words, but no extra space at the end of a line.

Sample Input:

12345

Sample Output:

one five

 

codes:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
  string s;
  cin >> s;
  int sum=0;
  for(int i=0;i<s.length();i++)
    sum+=(s[i]-'0');
  string t=to_string(sum);
  string arr[10]={"zero","one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine"};
  cout<<arr[t[0]-'0'];
  for(int j=1;j<t.length();j++)
  cout<<" "<<arr[t[j]-'0'];
  return 0;
}
在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像割任务,常用的损失
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