格式化输入输出

这篇博客详细介绍了C语言中使用printf和scanf进行格式化输入输出的方法,包括整数的格式设置、浮点数的输出精度控制以及字符串的处理。示例代码展示了如何读取和打印数据,并处理多组输入数据。当输入的n为0时,程序会终止输入。

printf格式化输出(含部分scanf)

 	scanf("%d\\%d",&y,&n);//2009\1
    printf("%03d\n",7);//输出007
    printf("%0*d\n",3,7);//输出007
    printf("%lf",7.77);//double 格式
    printf("%f",7.777);//float 格式
	prinf("%.2f",7.777);//精确到小数点后两位(四舍五入)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
处理输出需要空格回车要求

 if(i==n-1) printf("%d",a[i]);
 else printf(" %d",a[i]);

输入数据有多组,当n为0时,不作任何处理,输入结束。

{
    int i, n, a[101], t, j;
    double ave;
    scanf("%d",&n);
    while(n!=0)
    {   
        
        for(i = 0; i < n; i++)
        {
            scanf("%d", &a[i]);
        }
     ………………………………………………………………………………
        printf("\n");
        scanf("%d",&n);
    }
    return 0;
}
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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