东华大学c语言题库,东华大学C语言-模拟题

这是一份关于C语言程序设计的选择题模拟试题,涵盖了C语言的基本语法、运算符、循环控制及指针等内容。题目包括了对C程序结构的理解、表达式求值、类型转换以及输入输出等知识点的考察。通过对这些题目的解答,可以检验C语言学习者的编程基础和理解能力。

C 语言程序设计模拟题

一、选择题(共15分,每题 1分 )

1.C

以下叙述中,正确的是 。

A. 在C程序中,main函数必须位于程序的最前面

B. C程序的每一行只能写一条语句

C. C语言本身没有输入输出语句

D. 在对一个C程序进行编译的过程中,可发现注释中的拼写错误

2.B

C语言表达式 a=15,a%6的值是

A. 15

B. 3

C. 2

D. 非法表达式

3. D

若x是整型变量,y是单精度浮点型变量,值为10,表达式 x=y/4的值是 。

A. 2.5

B. 2.0

C. 3

D. 2

4. B

循环语句中,continue语句的作用是 。

A. 终止程序

B. 结束本次循环

C. 从本循环体内跳出

D. 跳出子函数

5. B

下列语句定义p为指向double类型变量x的指针。

A. double x, *p=x;

B. double x, *p=&x;

C. double *p=&x , x;

D. double x, p=x;

6. D

下面四个程序段中,不能输出23个*号的程序段是

A. for(int i=0; i<23; i++) putchar( * );

B. for(int j=23; j>0; j--) putchar( * );

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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