第六次C++上机实验

一:问题及代码

/*
* 文件名称:矩阵求和
* 作    者: 王洋 
* 完成日期:   2016   年  5   月  24  日
* 版 本 号:v1.0
* 对任务及求解方法的描述部分:王洋的C++程序编辑,运行过程。
* 输入描述:  略
* 问题描述: 求矩阵对角线上元素之和
* 程序输出:  无
* 问题分析: 无
* 算法设计:  无
*/ 

#include<iostream.h>  
void main()  
{  
    int a[3][3],i,j,p=0,s=0;  
    cout<<"请输入矩阵:"<<endl;  
    for(i=0;i<3;i++)  
        for(j=0;j<3;j++)  
            cin>>a[i][j];  
    for(i=0;i<3;i++)  
        s=s+a[i][i];  
    for(i=0;i<3;i++)  
        p=p+a[i][2-i];  
    cout<<"对角线和:"<<s+p<<endl;  
}  

二:运行结果。

三:知识点总结。

       矩阵操作时,主要对下标进行操作,注意下标范围。

四:心得体会。

       做的时候,要一点点修改,注意临界位置,注意逐渐增大还是减小。

      

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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