PAT 1050 String Subtraction

本文介绍了一个简单的C++程序,该程序能够从输入的字符串中移除所有出现在另一字符串中的字符。通过使用哈希表来记录需要移除的字符,此方法能够高效地完成任务。

题目描述

在这里插入图片描述

分析:

利用一个数组记录不显示的字符即可,水题
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
int HashTable[128];
char str1[10005],str2[10005];
int main(){
   cin.getline(str1,10005);
   cin.getline(str2,10005);
   int len1=strlen(str1);
   int len2=strlen(str2);
   for(int i=0;i<len2;i++){
   	HashTable[str2[i]]=true;
   }
   for(int i=0;i<len1;i++){
   	if(!HashTable[str1[i]]){
   		printf("%c",str1[i]);
	   }
   }
   return 0;
}
### 残差减法在深度学习中的概念 残差网络(ResNet)是一种用于解决深层神经网络训练过程中梯度消失和退化问题的技术。其核心思想在于通过引入跳跃连接(skip connections),使得模型能够更容易地学习到恒等映射之外的复杂函数[^1]。 具体来说,在传统的前馈神经网络中,每一层都会尝试直接拟合输入数据与目标之间的关系。然而当网络层数增加时,这种简单的堆叠方式可能导致优化困难以及性能下降的现象。为了克服这一挑战,Hénon等人提出了所谓的“残差块”,其中的关键操作即为 **残差加法** 或者可以理解为其逆向形式—— **残差减法** 的变体应用[^2]。 在一个典型的残差单元里,除了常规权重矩阵乘积外还加入了来自先前某一层未经变换过的原始信号作为附加项: ```python import tensorflow as tf def residual_block(x, filters, kernel_size=3, stride=1): shortcut = x # 主路径的第一部分卷积层 y = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(kernel_size,kernel_size), strides=stride)(x) y = tf.keras.layers.BatchNormalization()(y) y = tf.keras.layers.Activation('relu')(y) # 主路径第二部分卷积层 y = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(kernel_size,kernel_size))(y) y = tf.keras.layers.BatchNormalization()(y) # 如果尺寸不匹配,则调整shortcut分支的数据形状以便相加 if stride != 1 or int(shortcut.shape[-1]) != filters: shortcut = tf.keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=(1,1), strides=stride)(shortcut) # 这里的'+'实际上代表了残差加法;如果考虑相反方向的操作则可视为一种特殊的‘减’ z = tf.keras.layers.Add()([shortcut,y]) out = tf.keras.layers.Activation('relu')(z) return out ``` 尽管上述代码片段主要展示了如何构建一个标准意义上的残差模块并通过累加来融合特征图信息,但从另一个角度来看待此过程的话,“从最终激活后的输出再回溯至初始状态”也可以被解释成某种意义下的反向消除或者说是“减去”的动作[^3]。 因此可以说,在实际工程实践中虽然我们更多强调的是正向传播阶段利用这些额外加入的信息流促进收敛速度提升泛化能力等方面的优势效果,但是反过来思考整个计算流程内部机制的时候确实存在类似于所谓“subtraction-like behavior”。 #### 注意事项 值得注意的一点是这里讨论的内容并非严格意义上数学定义层面绝对精确无误表述而是基于特定语境下对于某些现象背后原理直观描述而已,并不代表正式学术论文当中严谨措辞表达方式。
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