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RSS订阅原创 东华大学复试oj基础篇 36~70
36、整除的尾数作者: Turbo时间限制: 1s章节: 函数问题描述一个整数，只知道前几位为a，不知道末二位，被另一个整数b除尽了(即没有余数)，那么该数的末二位该是什么呢？程序已完成主体框架,请完成以下函数getResult的函数体。getResult的功能为：根据传入的参数a和b，求出所有符合条件的末二位（尾数）放入数组weishu中，数组weishu按升序排列。函数返回符合条件的尾数个数。输入说明输入两个整数a，b（0<a<10000, 10<b<100）输出说明。
2025-03-28 18:23:35
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原创 东华大学复试oj基础篇 106~135
目录大整数相加16进制加法纯粹素数大实数加法考试排名统计候选人的票数密码分析学生信息成绩统计摩托车扑克牌混合牛奶商店购物挤牛奶顺序的分数分糖果循环数棋盘游戏分数化小数回文或镜面回文数列2我素故我在汉诺塔问题的第m步数字游戏2n皇后问题8皇后·改棋盘多项式FJ的字符串3000米排名预测芯片测试作者: xxx时间限制: 1s章节: 字符串问题描述I have a very simple problem for you. Given two integers A and B, your job is to cal
2025-03-28 18:20:59
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原创 东华大学复试oj基础篇 71~105
目录发牌数字金字塔稀疏矩阵矩阵转换魔方阵最大效益螺旋方阵方块转换阵列饲料调配求小数位数个数进制转换表达式求值删除字符手机短号字符串统计弟弟的作业字符串排序回文问题字符串中找整数乒乓球字符串统计隐藏口令求字符串的起始位置最长的单词奖学金回文数2加法器构造序列纯粹合数找出质数翻译字符串分割数字并排序A == B ?母牛制造的回文 作者: 朱星垠时间限制: 2s章节: 二维数组问题描述编制一个模拟发牌的程序。有编号为1，2，3，4四个人，将一付去掉大小怪的扑克按照如下顺序排列梅花c0-c12，方块d0-d12，红
2025-03-28 18:20:02
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原创 东华大学复试oj进阶，深搜宽搜贪心
因为他们来自不同的班，对所有运动员不一定都了解，于是他们分别对自己了解的一些运动员的实力作出了评估，即对部分运动员做了相对排名的预测，并且告诉了可怜留守的班长。表中的每个数据为0或1，在这n行中的第i行第j列（1≤i, j≤n）的数据表示用第i块芯片测试第j块芯片时得到的测试结果，1表示好，0表示坏，i=j时一律为1（并不表示该芯片对本身的测试结果。每行第一个数c表示他预测的人数，后面跟着c个0~n-1的不同的数，表示他预测的运动员相对排名，最后还有一个数，0表示这个预测是错误的，1表示是正确的。
2025-03-28 18:10:25
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原创 东华大学复试oj基础篇 1~35
作者: XXX时间限制: 1s章节: 循环问题描述N的阶乘写作N!表示小于等于N的所有正整数的乘积。阶乘会很快的变大，如13!就必须用32位整数类型来存储，70！即使用浮点数也存不下了。你的任务是找到阶乘最后面的非零位。举个例子,5!=1*2*3*4*5=120所以5!的最后面的非零位是2，7！=1*2*3*4*5*6*7=5040，所以最后面的非零位是4。输入说明一个不大于1000的整数N。输出说明共一行，输出N!最后面的非零位。int n;cin >> n;sum /= 10;
2025-03-11 21:18:14
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原创 李哥深度学习项目班 图片食品分类
无标签数据集只需初始化图片有标签数据集初始化图片和对应的类别class food_dataset(Dataset): # 定义数据集类def __init__(self, path, mode="train"): # 自定义数据集类，用于加载图像数据。if mode == "semi": # 初始化数据集，根据模式（训练、验证、半监督）加载数据。else:self.Y = torch.LongTensor(self.Y) #标签用长整型表示else:定义初始化读取数据的函数。
2025-02-27 22:45:25
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原创 李哥深度学习项目班 分类任务
def forward(self, x): # 定义前向传播函数 执行定义的各项操作x = self.conv1(x) # 卷积x = self.pool1(x) # 池化（最大池池化）x = self.pool2(x) # 适应性平均池化x = x.view(x.size()[0], -1) # 自动拉伸return xdef forward(self, x): # 定义前向传播函数，执行各操作return xclass residual_block(nn.Module): # 定义残差块。
2025-02-25 19:27:21
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原创 深度学习，回归项目 新冠人数预测
选择设备cpu还是gpuconfigure = { # 定义字典 存放超参数 学习率，轮数，动量，保存路径，测试结果文件输出路径定义loss函数和梯度下降优化器loss = nn.MSELoss() # 计算lossoptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=configure["lr"], momentum=configure["momentum"]) # 使用优化器 注意参数momentum，找到数据较好的一点还要继续前进训练和验证模型。
2025-02-20 14:40:39
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原创 深度学习 deep learning 线性回归 计算恋爱次数
def fun(x, w, b): #定义一个模型（函数） 传入参数x,w,b 计算预测的ypre_y = torch.matmul(x, w) + b #计算预测值yreturn pre_y #返回预测值ydef maeloss(pre_y, y): #定义损失函数 传入真实值y和预测值yreturn torch.sum(abs(pre_y - y)) / len(y) #返回计算出的lossdef sgd(paras, lr): #定义梯度下降函数，更新参数w,b 传入参数以及学习率。
2025-02-16 15:00:44
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空空如也
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