计算两直线的交点 poj 1269 我的第一道几何题

设读入的四个点分别为A, B, C, D

首先,算出矢量ABCD,如果它们的叉积为0,则说明它们的方向是相同或相反的,也就是这两条直线的斜率相等。

若斜率相等,则要进一步判断它们是否为同一条直线,那只需要判断点C是否在直线AB上,如果矢量CA和矢量AB的叉积为0,则说明它们的方向是相同或相反的,那么点C就在直线AB上。


若斜率不相等,则要求交点。如图,C’D’平行CDvwu是三个矢量,E是交点。问题变成:将矢量v“延长”多少倍以后,能变成矢量AE(然后求出新的矢量后加上点A的坐标即可)?通过图形容易得出,其实就是橙色的平行四边形的面积是紫色平行四边形面积的多少倍,这个可以用叉积轻松求出。当然,这只是其中一种可能,其他的也差不多也是这样

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

const double eps = 1e-8;

struct Point {
    double x, y;
    Point() {}
    Point(double a, double b): x(a), y(b) {}
    inline void Scan() {scanf("%lf%lf", &x, &y);}
};
typedef Point Vector;
inline bool zero(double x) {return abs(x) < eps;}
inline double operator * (Vector a, Vector b) {return a.x * b.y - a.y * b.x;}
inline Vector operator + (Vector a, Vector b) {return Vector(a.x + b.x, a.y + b.y);}
inline Vector operator - (Vector a, Vector b) {return Vector(a.x - b.x, a.y - b.y);}
inline Vector operator * (Vector a, double b) {return Vector(a.x * b, a.y * b);}

int main() {
    printf("INTERSECTING LINES OUTPUT\n");
    
    int T;
    scanf("%d\n", &T);
    for (; T; T --) {
        Point a, b, c, d;
        a.Scan(), b.Scan(), c.Scan(), d.Scan();
        scanf("\n");
        
        Vector v = b - a, w = d - c;
        if (zero(v * w)) 
            if (zero(v * (b - c)))
                printf("LINE\n");
            else 
                printf("NONE\n");
        else {
            Point res = a + v * ((w * (a - c)) / (v * w));
            printf("POINT %.2lf %.2lf\n", res.x, res.y);
        }
    }
    
    printf("END OF OUTPUT\n");
    
    return 0;
}


### 大型语言模型概述 大型语言模型(Large Language Models, LLMs)代表了一类基于深度学习技术构建的强大自然语言处理工具。这些模型通过大规模语料库训练,在多种任务上展现出卓越性能,包括但不限于文本生成、问答系统以及对话代理。 #### 发展历程与特性 LLMs经历了四个发展阶段:预训练-微调范式下的早期探索;引入自监督学习机制后的架构创新;参数量级突破百亿乃至千亿规模所带来的质变效应;最终形成具备广泛适用性的通用人工智能平台[^1]。相较于传统的小型或特定领域限定的语言模型LLMs具有显著优势——更强的泛化能力和更少的数据依赖性。 #### 关键差异对比 当比较LLMs与其他类型的预训练语言模型时,主要存在三点不同之处: - **数据需求**:前者能够利用互联网上的海量无标注文本资源进行高效训练; - **上下文理解力**:后者往往受限于固定长度的历史记录窗口大小,而前者则能更好地捕捉长期依赖关系; - **迁移灵活性**:对于下游应用场景而言,仅需少量样本即可实现良好适配效果。 #### 应用场景拓展 除了传统的文字处理外,多模态融合成为新的研究热点之一。例如Video-LLaMA框架允许同时解析视频中的视觉和听觉信息,并将其转换成连贯的语言描述,从而支持更加复杂的人机交互形式[^3]。 此外,在实际业务操作层面,诸如内容审查这样的功能也得到了极大增强。借助于强大的分类识别技能,经过专门调整优化过的LLM版本可以迅速响应政策变动并精准定位违规行为,极大地提高了工作效率和服务质量[^4]。 ```python # Python代码示例展示如何加载一个预训练好的LLM用于简单的情感分析任务 from transformers import pipeline sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis") result = sentiment_analysis(["We are very happy to see you!", "This is so annoying."]) print(result) ```
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