人品计算器

// Copyright (c) 2014软件技术1班     
// All rights reserved.      
// 作    者:A14     
// 完成日期:2014年 11 月 26日      
// 版 本 号:v1.0      
//      
// 问题描述:计算一个人品?     
// 输入描述:输入一个名字。    
// 程序输出:计算出他(她)人品。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace 人品计算器2._0
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            
            //人品计算器控制台版本2.0
            Console.Title="人品计算机控制台版本2.0";          

            //输入姓名并保存
            Console.WriteLine("请输入姓名");
            string strName = "";
            strName=Console.ReadLine();
   

            //读取姓名中每个字符的unicode编码并累加(for循环法)
            int score = 0;
            for(int i=0;i<strName.Length;i++)
            {
                score += (int)strName[i];

            }
            
            
            
            
            
            
            //将分数控制在100以内
            score %= 100;

            //根据score分值给出对应的评语(switch语句)
            string comment = "";
            
            
                 
               if(score<20) comment = "非人类,无法评价!";
                
               else if(score<40) comment = "拜李宇春哥不灵,叫都敏俊xi不应的倒霉蛋"; 
               
                else if (score<60)comment = "掉人堆里都找不出来的普通人……"; 
                
               else if (score<80)comment = "拥有滑板鞋的思想富足者"; 
               
               else comment = "掌控蓝翔挖掘机技术的宇宙强者"; 
                              
            

            
            

            
            
            

            if (strName.Equals("张森程"))
            {
                score = 0;
                comment = "大神";
            }
            
            Console.Clear();
            Console.WriteLine("人品评估报告");
            Console.WriteLine("姓名:{0}", strName);
            Console.WriteLine("分值:{0}", score);
            Console.WriteLine("评价:{0}", comment);


            Console.ReadKey(true);
        }
    }
}

总结:我学会了编程人品计算器,好高兴呀!



内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值