多位数乘一位数

太难了!!!我都做懵了!!!照片照的都太乱了!!!

 

 

Private Sub Command1_Click()
  Dim a() As Long, i As Long
  Dim b As String
  Dim c As Long
  Dim changdu As Long
  changdu = Len(Text1.Text)
  ReDim a(changdu)
  For i = 1 To changdu
 
    b = Mid(Me.Text1.Text, i, 1)
    a(i) = Int(Val(b))
  Next i
  b = Me.Text2.Text
  c = Int(Val(b))
  Dim rm As Byte
  Dim r() As Byte
  ReDim r(changdu)
  Dim d As Byte
  For i = changdu To 1 Step -1
      rm = a(i) * c + d
     
      r(i) = rm Mod 10
      d = rm \ 10
  Next i
  If d <> 0 Then
  Print d
  End If
  For i = 1 To changdu
  Print r(i)
  Next i
 
End Sub

### 使用CNN算法进行多位数法运算的实现方法和原理 #### CNN处理多位数法的概念理解 卷积神经网络(CNN)通常应用于图像识别等领域,其核心操作是卷积。对于多位数法而言,可以将数字视为二维矩阵形式表达,从而利用CNN来进行处理[^3]。 #### 实现方法概述 为了使用CNN执行多位数法,需构建特定架构以适应此类任务特点: - **数据预处理** 将参与法运算的大整数转换成适合输入到CNN的形式——即将每一位数字映射至固定大小的网格内形成图片状结构;同时也要准备相应的标签作为期望输出结果。 - **设计网络结构** 构建包含多层卷积层、池化层以及全连接层组成的深层网络模型。其中卷积层负责提取局部特征,而后续层次则逐步聚合这些信息直至最终预测目标值。 - **训练过程** 利用大量样本对上述建立好的框架实施监督学习方式下的参数调整工作直到达到满意的精度水平为止。 #### 原理阐述 当把两个大整数A与B视作两幅‘图像’送入预先搭建并已充分调优过的CNN之后,在前向传播阶段会依次经历如下几个重要环节: 1. 卷积操作:通过对原始输入施加不同尺度和平移不变性的滤波器组来捕捉潜在规律; 2. 非线性激活函数应用:引入非线性因素使得整个系统具备更强表征能力; 3. 下采样/池化变换:降低维度的同时保留主要特性以便于进一步分析; 4. 输出层计算:依据之前各步所得综合判断得出最后答案。 值得注意的是,这种方法本质上还是依赖于传统意义上的算术逻辑而非真正意义上模拟人类思维完成四则混合运算的过程[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape): model = models.Sequential() # 添加第一个卷积层 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 更深层次... model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(1)) # 对应单个数值的结果 return model ```
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