年份信息查询程序

基于C#的家用轿车信息查询系统开发实战 合理选择字段类型不仅能节省存储空间,还能增强数据一致性。以下是推荐的字段类型映射表:属性数据类型(SQLite)约束说明IdINTEGERBrandIdINTEGERModelTEXT(100)NOT NULLREALINTEGERTEXT(20)FuelTypeTEXT(20)MileageINTEGERDEFAULT 0ColorTEXT(30) 阅读详情
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int days[] = {31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};
int days2[] = {31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};
int year = 0, mon = 0, day = 0;
int choice = 0;
int check();
int run(int a);
int calNY();
void print(int a);
void jiemian2();
void jiemian1();
void jiemianneirong();
int check()
{
// printf("Please inpur year month day:\n");
// scanf("%d%d%d", &year, &mon, &day);
if (year <= 0 || year >= 3000)
{
printf("Are you kidding me ?Your year number is fucking rediculous!\n");
return 1;
}
if (mon <= 0 || mon >= 13)
{
printf("Come on! Enter the correct month number!\n");
return 1;
}
if (run(year))
{
if (day > days2[mon - 1] || day <= 0)
{
printf("I have no time for your day checking games!\n");
return 1;
}
}
else
{
if (day > days[mon - 1] || day <= 0)
{
printf("I have no time for your day checking games!\n");
return 1;
}
}
return 0;
}
int run(int a)
{
if ((year % 4 == 0 && year % 100 != 0) || (year % 400 == 0))
{
return 1;
}
else
{
return 0;
}
}
int calNY()
{
int w = 0;
w = (year + (year - 1) / 4 - (year - 1) / 100 + (year - 1) / 400) % 7;
return w;
}
void print(int a)
{
switch(a)
{
case 0 : printf("星期一\n"); break;
case 1 : printf("星期二\n"); break;
case 2 : printf("星期三\n"); break;
case 3 : printf("星期四\n"); break;
case 4 : printf("星期五\n"); break;
case 5 : printf("星期六\n"); break;
case 6 : printf("星期日\n"); break;
default : printf("Error occuered!\n"); return ;
}
}
void jiemian1()
{
printf("************************************************\n");
printf("Welcome to our dayly system!                    \n");
printf("Here is our function:                           \n");
printf("First of all,you should enter the year month day\n");
printf("1:闰年信息查询。                               \n");
printf("2:元旦是星期几查询。                           \n");
printf("3:程序结束。                                   \n");
printf("************************************************\n");
printf("Please enter the year month day first:");
scanf("%d%d%d", &year, &mon, &day);
check();
jiemian2();
}
void jiemian2()
{
printf("************************************************\n");
printf("Welcome to our dayly system!                    \n");
printf("Here is our function:                           \n");
printf("1:闰年信息查询。                               \n");
printf("2:元旦是星期几查询。                           \n");
printf("3:程序结束。                                   \n");
printf("************************************************\n");
printf("Please enter your choice:");
scanf("%d", &choice);
jiemianneirong();
}
void jiemianneirong()
{
switch(choice)
{
case 1 :
if (run(year) == 1)
{
printf("%d is runnian\n", year);
}
else
{
printf("%d is not runnian\n", year);
}
break;
case 2 :
calNY();
print(choice);
break;
case 3 :
printf("Thank you for using our system!\n");
exit(0);
}
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
while(1)
{
jiemian1();
}
return 0;
}
cocos2dx lua + protobuf vs 2015 cocos2dx 3.10  lua  protobuf1. 下载 protobuf 源码     https://github.com/bnnswyp/protobuf/tree/master/protobuf-2.5.0    解压后的文件列表如下所示         其中 vsprojects 文件夹为 protobuf 的vs 工程2. 打开 protobuf.sln 编译... 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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sevanco
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