十进制的数转化为二进制的数

本文通过实例介绍了如何使用递归算法将十进制数转换为二进制数,并提供了详细代码解析及心得体会。

上机目的:练习函数的递归

上机任务:完成有关题目

/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 文件名称: fibnacci.cpp
* 作 者:王 飞
* 完成日期:2012 年11 月 19日
* 版本号: v1.0
*
* 输入描述:无
* 问题描述:十进制的数转换为二进制的数
* 程序输出:略
* 问题分析:采用函数的递归
*/

/*
 求二进制数的算法
 */
#include <iostream>
using namespace std;
void f(int);
int main()
{
	int i;
	cout<<"请输入一个十进制数:";
	cin>>i;
	cout<<"该十进制数对应的二进制数是:";
	f(i);
	cout<<endl;
	return 0;
}
void f(int n)
{
	if(n==0)
		return;
	else
	{
		f(n/2);
		cout<<n%2;
		return;
	}
}

输出结果:


心得体会:感觉到自己的实力逐渐强大起来了!

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参以及辅助气象据,形成多维度特征据集。该据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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