UVA 11218

//刘汝佳的白皮书推荐习题暴力专题,这题倒是很水,但是刚开始弄了半天才理解题意,可能是数据给的有点混淆吧
//数据如下
/*
3
1 2 3 1
4 5 6 2
7 8 9 3
4
1 2 3 1
1 4 5 2
1 6 7 3
1 8 9 4
0
N个3人组合中,只要任选3个组成一个不重复的组合,即为全部组合,而N为4的那个数据所有3人组里面都有1,所以是无法组成9人组的。所以就是-1
*/
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int a[100][4];
int v[100];
int max;
int N;
void dfs( int step, int num )
{
	if( step == 3 )
	{ 
		if( num > max )
			max = num;
		return;
	}
	for( int i = 0; i < N; i++ )
		if(  !v[a[i][0]] && !v[a[i][1]] && !v[a[i][2]] )
		{
			v[a[i][0]] = v[a[i][1]] = v[a[i][2]] = 1;
			dfs( step+1, num+a[i][3] );
			v[a[i][0]] = v[a[i][1]] = v[a[i][2]] = 0;
		}
}
int main()
{
	int p = 0;
	while( scanf( "%d", &N ) && N )
	{
		max = -1;
		memset( v, 0, sizeof(v) );
		for( int i = 0; i < N; i++ )
			scanf( "%d%d%d%d", &a[i][0], &a[i][1], &a[i][2], &a[i][3] );
				dfs( 0, 0 );
			printf("Case %d: %d\n", ++p, max );
	}
	return 0;
}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 这个项目名为“mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga prj”,是一个与机器学习相关的工程,专注于利用高级综合(HLS)技术将针对MNIST数据集设计的神经网络(nnet)实现在Zynq 7020 FPGA平台上,以加速图像识别任务。项目提供的压缩包包含所有相关代码文件,如C/C++源码、HLS接口定义、Vivado HLS项目文件、硬件描述语言代码(Verilog或VHDL)及配置文件等,用户可通过这些代码理解、实现或修改设计流程。 项目标签“mnist-nnet-hls-z”进一步明确了其关注点:MNIST数据集、HLS技术以及Zynq目标平台。MNIST是用于手写数字识别的知名训练数据集;HLS可将高级编程语言转化为硬件描述语言;Zynq 7020是Xilinx的SoC FPGA,融合了ARM处理器与可编程逻辑。文件名中提到的“vivado”指的是Xilinx的Vivado设计套件,它是一个用于FPGA设计、实现、仿真和调试的集成开发环境,其中的Vivado HLS工具能够将C、C++或SystemC编写的算法自动转换为硬件描述语言代码。 项目可能的实施步骤如下:首先,对MNIST数据集进行预处理,如归一化、降维等,使其适配神经网络模型输入;其次,构建适用于手写数字识别的神经网络模型,例如卷积神经网络(CNN)或全连接网络(FCN);接着,运用HLS工具将神经网络模型转化为硬件描述,并优化性能与资源利用率;然后,在Vivado环境中,将生成的硬件描述代码映射到Zynq 7020的FPGA部分,进行时序分析与综合优化;此外,由于Zynq是SoC,包含处理器系统,还需编写控制软件来管理与调度FPGA上的硬件加速器,可能涉及OpenCV、OpenCL等库的使用;之后,
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