Problem 1 ---- euler

本文通过编程方法解决了一个数学问题:计算1000以下所有3或5的倍数的总和。通过简单的循环和条件判断,实现了高效的求解过程。

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Multiples of 3 and 5
Problem 1
If we list all the natural numbers below 10 that are multiples of 3 or 5, we get 3, 5, 6 and 9. The sum of these multiples is 23.
Find the sum of all the multiples of 3 or 5 below 1000.

如果我们列出所有10以下3或5的倍数,我们能得到3、5、6和9。它们的和是23。请得到1000以下所有3或5的倍数的和。


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

int multiple(int n) {
        int sum = 0, i;
        for(i = 1; i < n; i++) {
                if( i % 3 == 0 || i % 5 == 0) {
                        sum += i;
                }   
        }   
        return sum;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
        int N;
        scanf("%d", &N);
        printf("multiple below %d: %d \n", N, multiple(N));
        return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于N-BEATS深度残差结构和Transformer编码器的多变量时间序列预测模型的实现与应用。N-BEATS通过其独特的残差结构逐层逼近时间序列的趋势和季节性成分,而Transformer编码器利用自注意力机制捕获长距离依赖关系和多变量间的复杂交互。两者结合形成了一个高效的预测模型,旨在提升预测精度、泛化能力和鲁棒性,并提供模型解释性支持。文档还涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,具体描述了模型架构和实现细节,并提供了MATLAB代码示例,包括N-BEATS基础块、Transformer编码器层及主模型函数的定义与训练过程。 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础的研究人员、工程师或开发者,特别是对时间序列预测和MATLAB编程有一定了解的人士。 使用场景及目标:①解决多变量时间序列预测中的复杂依赖关系建模、长序列远距离依赖信息捕获、非平稳性与噪声干扰等问题;②优化计算效率与模型部署,提高模型的可扩展性和适应性;③通过结合N-BEATS和Transformer的优势,实现更高的预测精度和更好的模型解释性。 其他说明:文档强调了模型在金融、工业、环境监测等领域的实际应用价值,同时也指出了模型训练中的计算资源和效率瓶颈,并提供了相应的优化措施。项目不仅关注理论创新,更注重实际应用,为用户提供系统化的实现方案和代码示例,推动MATLAB在深度学习时间序列领域的应用普及。
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