大数据导论期末作业

实验报告题目

练习1

基于Python编写程序,输入一个正整数,然后输出各位数字之和。例如,输入字符串1234, 输出10。

#input ()函数返回字符串
num=input('请输入一个自然数:')
#把字符串中的每个字符转换为数字,然后求和
print (sum(map (int num)))
练习2

1、基于Python编写程序,输入一个正整数,然后输出各位数字之和。
例如,输入字符串1234,输出10。

# input()函数返回字符串
num = input('请输入一个正整数:')
# 把字符串中的每个字符转换为数字,然后对各位数字求和
print(sum(map(int,num)))

2、编写程序,输入一个字符串,输出翻转(首尾交换)后的字符串,要求使用内置函数实现。
例如,输人字符串12345,输出54321。

from operator import add
from functools import reduce
# 注意,input()本身就返回字符串,在输入时不需要在内容两侧加引号
text = input('请输入一个字符串:')
print(reduce(add,reversed(text))

3、编写程序,输入一个包含若干整数的列表,输出列表中的最大值。

例如,输入[1,2, 3,4, 5,888],输出888。

# 使用内置函数eval()把包含列表的字符串转换为列表
lst = eval(input('请输入一个包含若干整数的列表:'))
print(max(lst))

4、编写程序,输入一个包含若干整数的列表,把列表中所有整数转换为字符串,然后输出包含这些字符串的列表。
例如,输入[1,2, 3, 4, 5, 888],输出[‘1’,‘2’,‘3’,‘4’,‘5’,‘888’]

lst = eval(input('请输入一个包含若干整数的列表:'))
print(list(map(str,lst)))
练习3

1、编写程序,输入一个包含若干整数的列表,输出列表中的最大值。例如,输入[1, 2, 3, 4, 5, 888],输出888。

同练习2

from operator import add
from functools import reduce
# 注意,input()本身就返回字符串,在输入时不需要在内容两侧加引号
text = input('请输入一个字符串:')
print(reduce(add,reversed(text))

2、编写程序,输入一个包含若干整数的列表,把列表中所有整数转换为字符串,然后输出包含这些字符串的列表。
例如,输入[1, 2,3, 4, 5, 888],输出[‘1’,‘2’,‘3’,‘4’,‘5’,‘888’]

同练习2

lst = eval(input('请输入一个包含若干整数的列表:'))
print(list(map(str,lst)))

3、编写程序,输入一个包含若干任意数据的列表,输出该列表中等价于True的元素组成的列表。
例如,输人[1,2, 0, None, False,‘a’],输出[1,2,'a’]。

lst = eval(input('请输入一个包含若干任意元素的列表:'))
print(list(filter(None,lst)))

4、编写程序,输入一个包含若干整数的列表,输出一个新列表,新列表中奇数在前偶数在后,并且奇数之间的相对顺序不变,偶数之间的相对顺序也不变。

lst = eval(input('请输入一个包含若干整数的列表:'))
newLst = sorted(lst, key=lambda num:num%2==0)
print(newLst)

作业本题目

实验题目1

1、生成包含两个或三个汉字的人名;

from random import choice,random
name = choice('赵钱孙李周吴郑王')
if random()>0.5: 	# random()函数返回[0,1)区间上的随机数
	name += choice('一二三四五六七')
name += choice('金木水火土')
print(name)

2、首先生成[1,100]区间上的一个随机数,然后根据随机数的范围生成变量sex的值,当随机数大于51时把sex设置为男,否则设置为女。

from random import randint
if randint(1,100)>51:
	sex = '男'
else:
	sex = '女'
print(sex)

3、编写程序,输出200以内最大的素数。

for n in range(200,1,-1): 	#从大到小遍历
	for i in range(2,n):	#遍历[2,n-1]区间的自然数
		if n%i == 0:	#如果n有因数,就不是素数
			break
		else:
			print(n)
			break

4、编写程序,输出各位数字都不相同的所有三位数。

//使用C
#include <stdio.h>

int main(){
	int i,l,j;
	int cnt=0;
	for(i=0;i<4;i++)
		for(l=0;l<4;l++){
			if(i==l)continue;
			for(j=0;j<4;j++){
				if(j==l||j==i)continue;
				else printf("%d%d%d ",i,l,j,cnt);
				cnt++;
				if(cnt==2){
					printf("\n");
					cnt=0;
				}
			}
		}
	return 0;
}
实验题目2

1、编写递归函数,计算组合数c(n,i),也就是从n个物品中任选i个的选法。根据帕斯卡公式可知,c(n,i) = c(n-1, i) + c(n-1, i-1),在下面的代码中使用标准库functools中的修饰器lru_cache避免重复计算从而提高计算速度。

from functools import lru_cache
#使用修饰器,增加用来记忆中间结果的缓存
 @lru_cache(maxsize=64)
 def cni(n,i):
     if n==i or i==0:
         return 1
     return cni(n-1,i) + cni(n-1,i-1)
 print(cni(5, 2))

2、编写生成器函数,模拟内置函数map()。

def mymap(func, *seqs):
    res = []
    # *seqs 相当于拆解成 list1,list2,...,listN
    for args in zip(*seqs):
        # zip 之后, args 其实是一个元组
        print(args)
        # *args 相当于拆解成 e1,e2,...,eN ,也就是 func(e1,e2,...,eN)
        res.append(func(*args))
    return res

3、使用递归法计算自然数各位数字之和

 def digitSum():
     if n ==0:
         return 0
     # 先计算除最后一位的其他位之和
     # 再加上最后一位
     return digitSum(n//10) + n%10

期末作业

1、合并两个.txt文件的内容,两个文件的多行内容交替写入结果文件,如果一个文件内容较少, 则把另一个文件的剩余内容写入结果文件尾部。

#创建一个result.txt文件,写入数据
with open(r'result.txt',"w",encoding="UTF-8") as re:
    with open(r"file1.txt","r+",encoding="UTF-8") as  f1, open(r'file2.txt',"r+",encoding="UTF-8")as f2:
        #确保能够一直读取文件中的行数
        while True:
            #读取file1中的每一行
            lines1 = f1.readline()
            #读取file2中的每一杠
            lines2 = f2.readline()
            #判断如果line1中或者line2中有值则继续执行
            if lines1 or lines2:
                #如果lines1中读取到行数,就将读取到的行数添加到re中 
                if lines1:
                    re.write(lines1)
                #如果lines2中读取到行数,就将读取到的行数添加到re中
                if lines2:
                    re.write(lines2)
            #否则跳出循环
            else:
                break 

2、把包含若干房屋信息的列表写入JSON文件,然后再读取并输出这些信息。

import json
information = [{'小区名称':'小区A','均价':8000,'月交易量':20},
			   {'小区名称':'小区B','均价':8500,'月交易量':35},
			   {'小区名称':'小区C','均价':7800,'月交易量':50},
			   {'小区名称':'小区D','均价':9800,'月交易量':18}]
with open('房屋信息.json','w') as fp:
	json.dump(information,fp,indent=4,separators=[',',':'])
with open('房屋信息.json') as fp:
	information = json.load(fp)
	for info in information:
		print(info)
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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