PATB1012

A1  n%10==0 求和
A2  n%5==1 && n%10!=1求和 减去 n%10==1求和 
A3  count(n%5==2)
A4  avg(n%5==3) double 输出格式为%0.1d
A4  max(n%5==4)
#include <cstdio>
#define MAXN 1000
int main()
{    int a[MAXN],n,i,a1=0,a3=0,a2=0,count2=0,count3=0,max=0,flag=1;
    double avg3=0;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&a[i]);}
    for(i=1;i<=n;i++){

        if(a[i]%10==0) a1=a1+a[i];

        else if(a[i]%5==1){
            if(flag%2==1){a2=a2+a[i];flag++;}
            else{a2=a2-a[i];flag++;}}

        else if(a[i]%5==2) count2++;

        else if(a[i]%5==3) {a3=a3+a[i];count3++;}

        else if(a[i]%5==4) if(a[i]>max) max=a[i];} 
        avg3= a3/double(count3);//判断情况

    if(a1) printf("%d ",a1);
    else printf("N ");

    if(a2!=0) printf("%d ",a2);
    else printf("N ");

    if(count2) printf("%d ",count2);
    else printf("N ");

    if(avg3) printf("%.1f ",avg3);
    else printf("N ");

    if(max) printf("%d",max);
    else printf("N");
部分错误 

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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