CCF201403-2 窗口

本文深入探讨了C语言中结构体和指针的高级用法,通过实例展示了如何利用这些特性提高代码效率。具体包括结构体的定义、初始化、成员访问,以及指针的声明、指向、解引用等核心概念。同时,文章还介绍了如何在实际编程中灵活运用这些知识点,以实现更简洁、高效、易于维护的代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<stdio.h>
#include<stdbool.h>
int main(){
struct Node
{
int x1,y1;
int x2,y2;
int index;
}N[11],temp;
int m,n,i,j,k;
int x=0,y=0;
int x1,x2,y1,y2;
scanf("%d%d",&n,&m);

for(i=0;i<n;i++){
scanf("%d%d%d%d",&N[i].x1,&N[i].y1,&N[i].x2,&N[i].y2);
 N[i].index=i+1;
}
for(i=0;i<m;i++){
int  flag=1;
scanf("%d%d",&x,&y);
for(j=n-1;j>=0;j--)
{
if(x>=N[j].x1&&x<=N[j].x2&&y>=N[j].y1&&y<=N[j].y2)
{
printf("%d\n",N[j].index);
temp=N[j];
for(k=j+1;k<n;k++)
{
N[k-1]=N[k];
}
N[n-1]=temp;
flag=0;
break;
}


if(flag==1) printf("IGNORED\n");
}
}
### LSTM-CCF-MA 技术概述 LSTM-CCF-MA 是一种结合长期短期记忆网络(LSTM)、条件随机场(CRF)以及移动平均(MA)的技术方案。该组合旨在提升时间序列预测和分类任务中的性能。 #### 长期短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长时间依赖关系,有效解决了传统RNN梯度消失的问题[^2]。通过引入门控机制,LSTM可以在处理长序列时保持信息流动畅通无阻: ```python import torch.nn as nn class LSTMLayer(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(LSTMLayer, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, batch_first=True) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) return out ``` #### 条件随机场(CRF) CRF用于捕捉标签之间的相互作用,在序列标注任务中有广泛应用。当与LSTM结合时,可以进一步提高模型的表现力[^1]。下面是一个简单的PyTorch CRF层实现: ```python from typing import List import numpy as np class CRFLayer(nn.Module): def __init__(self, num_tags: int) -> None: super().__init__() self.transitions = nn.Parameter( torch.randn(num_tags, num_tags)) def forward(self, emissions: torch.Tensor, tags: torch.LongTensor) -> torch.Tensor: # Implementation of the CRF layer... pass ``` #### 移动平均(MA) MA作为统计学概念之一,主要用于平滑时间序列数据,减少随机波动的影响。在实际应用中,可以通过调整窗口大小来控制平滑程度[^3]。Python中可利用`pandas`库轻松计算移动平均值: ```python import pandas as pd def moving_average(data_series: pd.Series, window_size: int) -> pd.Series: rolling_mean = data_series.rolling(window=window_size).mean() return rolling_mean.dropna() data = pd.Series([random.random() for i in range(100)]) ma_data = moving_average(data, 5) print(ma_data.head()) ```
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