09191006

#include<stdio.h>
#include<string.h>
char str[1000010];
int main()
{
    int t,l,j;
    scanf("%d",&t);
    for(j=1; j<=t; j++)
    {
        scanf("%s",str);
        int flag=0,ffff=0,s=0,l,f0=0,i;
        l=strlen(str);
        if(l==0)
                break;
        for(i=0; i<l; i++)
        {
            if(str[i]=='f')
                ffff++;
           else if(str[i]=='c')
            {
                if(flag==0)
                {
                    f0=ffff;
                    flag=1;
                    ffff=0;
                }
                else
                {
                    if(ffff==0||ffff==1)
                    {
                        s=-1;
                        break;
                    }
                    ffff=0;
                    s++;
                }
            }
            else
            {
                    s=-1;
                    break;
            }
        }
        if(s!=-1)
        {
            ffff=ffff+f0;
            if(flag==1)
            {
                if(ffff==0||ffff==1)
                {
                    s=-1;
                }
                else
                    s++;
            }
            else
            {
                s=ffff/2;
                if(ffff%2==1)
                    s++;
            }
        }
        printf("Case #%d: %d\n",j,s);
    }
    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于膨胀卷积神经网络(DCNN)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的MATLAB项目实例。项目旨在解决传统模型难以捕捉非线性模式和长距离依赖的问题,通过DCNN提取局部特征与Transformer建模全局依赖,实现对多变量时间序列复杂关系的精准预测。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战及解决方案,到具体模型架构、代码实现、性能评估及部署应用的全流程。特别强调了模型在智能制造、金融市场、气象预测、医疗健康等领域的广泛应用潜力,并展望了未来的改进方向,如引入时空图结构、多模态数据融合、轻量化边缘计算等。 适用人群:具备一定编程基础和MATLAB使用经验,从事数据分析、深度学习研究或应用开发的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解膨胀卷积和Transformer编码器的工作原理及其在多变量时间序列预测中的协同作用;②掌握从数据预处理、模型构建、训练优化到结果评估的完整流程;③能够将该模型应用于实际业务场景,如设备状态预测、资产价格预测、天气预报、疾病预测等,以提高预测精度和业务决策能力。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术细节,还包括完整的代码实现和GUI设计,确保用户能够快速上手并在实际工作中应用。此外,文档还讨论了模型的可解释性、鲁棒性、计算效率等方面,帮助用户更好地理解模型性能并进行优化。通过阅读本文档,读者不仅可以学到先进的技术方法,还能获得宝贵的实践经验,为解决复杂多变量时间序列预测问题提供有力支持。
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