某一运输大件特快专递汽车货运公司对运输物品有如下规定:若运输货物重量wei超过1000千克或低于100千克,不予运输;重量满足按运送距离计算运费:20公里以内起步价为120元;运输距离dist超过20

本文介绍了一个简单的程序,用于根据货物重量和运输距离计算运费。程序首先判断货物是否符合运输条件,然后依据不同距离区间应用相应的费率计算总费用。

题目原文

某一运输大件特快专递汽车货运公司对运输物品有如下规定:若运输货物重量wei超过1000千克或低于100千克,不予运输;重量满足按运送距离计算运费:20公里以内起步价为120元;运输距离dist超过20公里的需加上超出距离x(为dist-20)计算的运费,

超出距离x(公里)

收费标准(元/公里)

0<x<=100

2.4

100<x<=500

2.8

500<x

3.5

举例:dist的值如果为220,则超出距离x为200,那么运费为120+200*2.8。

编一程序输入物品的重量wei及距离dist,计算运费m。

说明:(1) 程序运行时输入的重量及距离默认的单位分别是千克和公里,(2)程序运行时输入相应数据后,输出是否可以运输,如果可以,则继续输出应付金额(小数位数保留1位)。

源代码

#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main()
{ double wei;
double dist;
double m=0;
printf("请输入你想运货物的重量和距离:");
scanf("%lf%lf",&wei,&dist);
if(wei>1000.0||wei<100)
{printf(" 不符合送货标准请重新输入");
scanf("%lf%lf",&wei,&dist);
}
else
{ if((dist-20)==0)
{
m=120;
}
if((dist-20)>0&&(dist-20)<=10)
{
m=2.4*(dist-20)+120;
}
if((dist-20)>100&&(dist-20)<=500)
{
m=2.8*(dist-20)+120;
}
if((dist-20)>500)
{
m=3.5*(dist-20)+120;
}

}
printf("你要交的费用为:%0.1lf",m);

return 0;
}

运行结果

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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