BZOJ3750 : [POI2015]Pieczęć

枚举第一个位置,然后暴力检验。

 

#include<cstdio>
#define N 1010
int T,n,m,a,b,x,y,i,j,k,q[N*N][2],cnt;char s[N][N],ts[N];bool v[N][N];
bool solve(){
  scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&a,&b);gets(ts);
  for(i=1;i<=n;i++)for(gets(s[i]+1),j=1;j<=m;j++)v[i][j]=0;
  for(cnt=0,i=1;i<=a;i++)for(gets(ts+1),j=1;j<=b;j++)if(ts[j]=='x'){
    if(!cnt)x=i,y=j;
    q[++cnt][0]=i-x,q[cnt][1]=j-y;
  }
  for(i=1;i<=n;i++)for(j=1;j<=m;j++)if(!v[i][j]&&s[i][j]=='x')for(k=1;k<=cnt;k++){
    x=i+q[k][0],y=j+q[k][1];
    if(x<1||x>n||y<1||y>m)return 0;
    if(s[x][y]=='.')return 0;
    if(v[x][y])return 0;
    v[x][y]=1;
  }
  return 1;
}
int main(){
  scanf("%d",&T);
  while(T--)puts(solve()?"TAK":"NIE");
  return 0;
}

  

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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