乒乓球比赛

本文介绍了一个简单的7局4胜制比赛计分系统实现,通过C语言编程来记录比赛结果并判断胜负。系统包括输入每局比赛得分、验证得分合法性及判断比赛是否结束等功能。

比赛规则:

1。胜利条件:7局4胜。胜一局记一分。

2。胜一局条件:赢一个球记一点,其中一人拿到11点以上,并且和另外一人相差相差2点,则胜。

#include "stdio.h"
#include "math.h"

#define GAME_TOTAL 7

void input(); //输入每局比赛结果
void scoring(int A, int B); //记录A,B的分数
void check_round(int *point_A, int *point_B); //检查每局输入比赛结果是否正确
int check_end(); //检查比赛是否结束

int score_A=0,score_B=0;

void main()
{ int round;
  printf("begin playing!!/n");
  for(round=1;round<=GAME_TOTAL;round++)
{
printf("/nthe %d round/n",round);

   input();
  
   if(check_end())
   break;
   }
 
}


void input()
{
int point_A=0,point_B=0;


printf("/nplease enter the score of A:");
scanf("%d",&point_A);
getchar();
printf("/nplease enter the score of B:");
scanf("%d",&point_B);
getchar();

check_round(&point_A,&point_B);

}

void check_round(int *point_A, int *point_B)
{
if((*point_A)>=11||(*point_B)>=11)
{
if (fabs((double)((*point_A)-(*point_B)))>=2)
{
printf("/ndate enter ok!/n");
scoring(*point_A,*point_B);
}
    else
{
printf("/ninput error!!!/n");
input();
}

}

else
{
  printf("/ninput error!!!/n");
  input();
}

}

void scoring(int A, int B)
{
if (A>B)
score_A++;
else if(B>A)
score_B++;
}

int check_end()
{
if(score_A>=4||score_B>=4)
{
if(score_A>score_B)
printf("/nA wins/n");
else if(score_A<score_B)
printf("/nB wins/n");
return(1);
}
else return(0);

}


记:check_round有些瑕疵。。
 

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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