Codeforces_96A

本文介绍了一个简单的C++程序,该程序用于读取输入的字符串并判断其是否包含至少连续七个相同的字符。通过使用标准库中的字符串操作,程序实现了这一功能并输出相应的判断结果。
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main()
{
	string z_o;
	int Count, length, Max;
	char cur;
	while(cin >> z_o)
	{
		length = z_o.size();
		cur = z_o[0];
		Max = Count = 1;
		for(int i = 1; i < length; i++)
		{
			if(z_o[i] == cur)
				Count++;
			else
			{
				cur = z_o[i];
				Count = 1;
			}
			if(Count > Max)
				Max = Count;
		}
		if(Max >= 7)
			cout << "YES" << endl;
		else
			cout << "NO" << endl;
	}
	return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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