C++ Primer Plus (第六版) 编程练习2.7

#1:

#include "iostream"
using namespace std;
int main()
{
cout << "Your Name: John.\n";
cout << "Your Address: China.\n";
system("pause");
return 0;
}

#2:

#include "iostream"
using namespace std;
int main()
{
int _L, _M;
const int p = 220;
cout << "Please Enter(long): ";
cin >> _L;
_M = _L*p;
cout << "That is " << _M <<" yard"<<((_M > 1)? "s\n":"\n");
system("pause");
return 0;
}

#3:

#include "iostream"
using namespace std;
void Printf_1();
void Printf_2();
int main()
{
Printf_1();
Printf_1();
Printf_2();
Printf_2();
system("pause");
return 0;
}
void Printf_1()
{
cout << "Three blind mice\n";
}
void Printf_2()
{
cout << "See how they run\n";
}

#4:

#include "iostream"
using namespace std;
int main()
{
int _age;
const int p = 12;
cout << "Enter your age: ";
cin >> _age;
cout << "That is " << _age*p << " months\n";
system("pause");
return 0;
}

#5:

#include "iostream"
using namespace std;
float Conversion(float _celsius);
int main()
{
float celsius;
cout << "Please Enter a Celsius value: ";
cin >> celsius;
cout << celsius << " degree" << (celsius > 1 ? "s " : " ") << "Celsius is " << Conversion(celsius) << " degrees Fahrenheit\n";
system("pause");
return 0;
}
float Conversion(float _celsius)
{
return _celsius*1.8 + 32.0;
}

#6:

#include "iostream"
using namespace std;
void Conversion();
int main()
{
Conversion();
system("pause");
return 0;
}
void Conversion()
{
const unsigned long p = 63240;
float _lightYears;
unsigned long astronomicalUnits;
cout << "Enter the number of Light years: ";
cin >> _lightYears;
astronomicalUnits = _lightYears*p;
cout << _lightYears << " light year" << (_lightYears > 1 ? "s " : " ") << "= " << astronomicalUnits << " astronomical units.\n";
}

#7:

#include "iostream"
using namespace std;
void show(int _hours, int _minutes);
int main()
{
int hours, minutes;
cout << "Enter the number of hours: ";
cin >> hours;
cout << "Enter the number of minutes: ";
cin >> minutes;
show(hours, minutes);
system("pause");
return 0;
}
void show(int _hours, int _minutes)
{
cout << "Time: " << _hours << ":" << _minutes << endl;
}



基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在22224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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