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【题目描述】
在梯形中阴影部分面积是150平方厘米，求梯形面积。
【输入】
(无）
【输出】
输出梯形面积（保留两位小数）。
【输入样例】
(无）
【输出样例】
(无）
梯形面积公式是：(上底+下底)×高÷2，也就是(变量1+变量2)×变量3÷2=(a+b)×c÷2
题目中说“保留两位小数”所以要 printf("%.2lf",a);
注意要加这个头文件 #include <stdio.h>
#include <stdio.h>
int main()
{
double s,h,a,b;
a=15;
b=25;
h=2*150/a;
printf("%.2lf",(a+b)*h/2);
}
信息学奥赛一本通——解题目录
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信息学奥赛一本通（c++版） 2061【例1.2】梯形面积
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信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统 - 题解目录
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基础（一）C++语言 第一章 C++语言入门 2061：【例1.2】梯形面积
在梯形中阴影部分面积是150平方厘米，求梯形面积。
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C++小作业-计算由圆和正方形构成的阴影部分的面积（组合类）
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在梯形中阴影部分面积是150平方厘米，求梯形面积。输出梯形面积（保留两位小数）。3032 梯形面积。
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信息学奥赛一本通 2061：【例1.2】梯形面积
【题目链接】 ybt 2061：【例1.2】梯形面积 【题目考点】 1. 数学公式 三角形面积 = 底 * 高 / 2 梯形面积 = (上底 + 下底) * 高 / 2 2. 输出浮点数a保留x位小数 printf(%.xf, a); cout<<fixed<<setprecision(x)<<a; 3. 整数除法 实数除法 整数除法： 整型量 / 整型量 实数除法： 浮点型量 / 浮点型量 参与除法运算的表达式只要有一个是浮点型量，就执行实数除法。 【题解代码】 解法1
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一本通：2061梯形面积
在梯形中阴影部分面积是150平方厘米，求梯形面积（下底为25cm，上底为15cm）已知梯形的上底和下底，根据梯形面积公式：（上底+下底）*高/2，直接可以做出这题。输出梯形面积（保留两位小数）。
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信息学奥赛一本通题库2061【例1.2】梯形面积
【题目描述】 在梯形中阴影部分面积是150平方厘米，求梯形面积。 【输入】 无 【输出】 输出梯形面积（保留两位小数）。 【输入样例】 无 【输出样例】 无 【题目思路】 根据三角形面积公式s=ah/2求得高，再根据梯形面积公式s=(a+b)h/2求得梯形面积 【参考代码】 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ double h=2.0*150/15;//计算高 double s=0.5*(15+25)*h;//
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】校准曲线（附MATLAB、python和R语言代码实现）
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一本通2061：【例1.2】梯形面积
2061：【例1.2】梯形面积 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 8484 通过数: 3282 【题目描述】 在梯形中阴影部分面积是150平方厘米，求梯形面积。 【输入】 (无） 【输出】 输出梯形面积（保留两位小数）。 【输入样例】 （无） 【输出样例】 （无） 这个题目好简单，用三角形面积公式（底乘高除以二）可以求出梯形的高。然后根据梯形面积公式（上底加下底）乘高除以二可以算出面积是400.00cm²...
专栏三：解析spatialCNV的使用
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2061：【例1.2】梯形面积
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【信息学奥赛一本通】题解目录
【信息学奥赛一本通】题解目录 信息学奥赛一本通OJ 以下本人做的OJ题解 针对每一道题我都会给出题目考点、解题思路、题解代码。必要时也会给出不同的解题方法。 本人水平有限，如有不足之处，欢迎大家指正。如看过后还有不明白的地方，欢迎在评论区留言。 作者：君义_noip 基础(一) C++语言 第一章 C++语言入门 1001 Hello,World!：点击这里 1002 输出第二个整数：点击这里 1003 对齐输出：点击这里 1004 字符三角形：点击这里 1005 地球人口承载力估计：点击这里 第二章 顺序
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
信息学奥赛一本通2061：【例1.2】梯形面积
【题目讲解】我们知道梯形的面积公式：（上底+下底）×高÷2，上底是15，下底是25，只有高未知，所以我们第一步先去求高。题中说阴影部分的面积（三角形）是150平方厘米，而且它跟梯形的关系是等底等高的，阴影部分的高就是梯形的高。三角形的面积公式：底×高÷2，递推回去，高就是：2×150÷上底。【讲解】双引号里面的是格式，双引号外是变量，这里我们可以把printf()看成一辆高铁，格式看成座位，变量看成乘客。//面积，高，上底，下底。用printf()输出字符串格式：printf("字符串")；
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
3032：练7.4梯形面积（C、C++、python）
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信息学奥赛一本通P2061【例1.2】梯形面积题解
参与除法运算的表达式只要有一个是浮点型量，就执行实数除法。实数除法： 浮点型量 / 浮点型量。整数除法： 整型量 / 整型量。合成一个式子，用cout输出。先求高，再求梯形面积。
2061：【例1.2】梯形面积【信息学奥赛一本通】
信息学奥赛一本通2061题解
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