C语言小鸡比重(一维数组)

本文介绍了一个简单的C++程序,通过用户输入每只小鸡的体重,找出最重的小鸡及其重量。使用了数组存储数据并进行比较。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 小鸡比体重
void weight()
{
	// 存放小鸡
	int mai[6] = { 0 };
	for (int i = 1; i < sizeof(mai) / sizeof(int);i++)
	{
		printf("请输入第 %d 只小鸡\n", i);
		// 存到数组里面去
		scanf("%d", &mai[i]);
	}
	// 最重的小鸡
	int max = 0;
	for (int i = 0; i < sizeof(mai) / sizeof(int); i++)
	{
		if (mai[i] > mai[max])
		{
			max = i;
		}
	}
	// 输出
	printf("最重的是第 %d 只小鸡,重 %d \n", max, mai[max]);
}

int main()
{
	weight();
	system("pause");
	return EXIT_SUCCESS;
}
本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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