Perl编程练习与实例解析

1、当方括号内的数字2出现在练习题文本开头时,它意味着什么?

这个数字是对完成该特定练习题所需时间(分钟)的大致估计。

2、编写并运行一个输出“Hello, world”的 Perl 程序,以测试系统的 Perl 环境是否正常工作。

若要实现“Hello, world”程序,可参考以下方法:

  1. 若你有 Perl 5.10 或更高版本,可编写如下代码:
    perl use 5.010; say "Hello, world!";

  2. 若不使用 say 函数,可使用 print 函数:
    perl print "Hello, world!\n";

  3. 若想从命令行运行而不创建文件,可使用 -e 开关:
    bash $ perl -e 'print "Hello, World\n"'

还可使用 -l 开关自动添加换行符:
bash $ perl -le 'print "Hello, World"'

3、编写一个程序,计算半径为12.5的圆的周长。圆的周长是2π乘以半径(约为2乘以3.141592654)。你得到的答案应该约为78.5。

#!/usr/bin/perl -w
$pi = 3.141592654;
$circ = 2 * $pi * 12.5;
print "The circumference of a circle of radius 12.5 is $circ.\n";

4、编写一个 Perl 程序,提示用户输入圆的半径,根据用户输入的半径计算圆的周长。若半径为负数,则周长设为 0,最后输出圆的半径和对应的周长。

#!/usr/bin/perl -w
$pi = 3.141592654;
print "What is the radius? ";
chomp($radius = <STDIN>);
$circ = 2 * $pi * $radius;
if ($radius < 0) {
    $circ = 0;
}
print "The circumference of a circle of radius $radius is $circ.\n";

5、编写一个Perl程序,让用户输入一个圆的半径,若用户输入的半径数字小于零,程序报告的圆周长将为零,而不是负数。

#!/usr/bin/perl -w
$pi = 3.141592654;
print "What is the radius? ";
chomp($radius = <STDIN>);
$circ = 2 * $pi * $radius;
if ($radius < 0) {
    $circ = 0;
}
print "The circumference of a circle of radius $radius is $circ.\n";

6、编写一个程序,提示用户输入两个数字(分别在两行输入),并输出这两个数字相乘的结果。

以下是实现该功能的 Perl 代码示例:

print "请输入第一个数字:";
chomp($num1 = <STDIN>);
print "请输入第二个数字:";
chomp($num2 = <STDIN>);
$result = $num1 * $num2;
print "两数相乘的结果是:$result\n";

7、编写一个名为 total 的子例程,它返回一个数字列表的总和。该子例程不应执行任何输入/输出操作,应简单地处理其参数并将一个值返回给调用者。以下是一个测试该子例程的示例程序,第一组数字的总和应该是 25。

my @fred = qw{ 1 3 5 7 9 };
my $fred_total = total(@fred);
print "The total of \@fred is $fred_total.\n";
print "Enter some numbers on separate lines: ";
my $user_total = total(<STDIN>);
print "The total of those numbers is $user_total.\n";

以下是实现 total

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值