墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1w累计阅读
1w+平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
#include <stdio.h>
int main()
{
int a,b;
double c;
scanf("%d %d",&a,&b);
c=100.0*b/a;
printf("%.3lf%%",c);
} 信息学奥赛一本通|——1011：甲流疫情死亡率
ftf
c++语言的学习——甲流疫情死亡率
甲流疫情死亡率 描述 甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。 输入 输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。 输出 输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。 样例输入 10433 60 样例输出 0.575% 源代码 #include<iostream> #...
Cadence公司的数字IC设计工具：综合工具（Genus）——（2）
介绍Cadence公司的数字IC设计工具Genus
甲流疫情死亡率
蒜头君最近研究甲流，发现：甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止 20092009 年 1212 月 2222 日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数，都在 [1,20000][1,20000] 范围内。本题主要是运用浮点型需要用double类型，然后输出输入格式中要用%lf，并且要注意保留几位小数。输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后 33 位。
西门子S7-1200 PLC与伺服电机控制实战解析
工业自动化控制系统中，PLC（可编程逻辑控制器）与伺服电机的协同工作是实现精密运动控制的核心技术。通过PROFINET工业以太网协议，PLC可以高效地控制多台伺服电机，实现定位、同步和插补等复杂运动。在实际工程应用中，硬件组态的正确配置和运动控制算法的优化是关键挑战。本文以西门子S7-1200 PLC控制五台伺服电机的项目为例，详细介绍了从硬件组态、运动控制程序实现到HMI界面设计的全流程。特别针对多轴同步插补运动、动态速度曲线调整等特殊工艺需求，提供了实用的解决方案和调试技巧，为工业自动化领域的工程师提供
MAX31865三线PT100测温实战：配置、接线与代码全解析
本文详细解析MAX31865三线PT100测温的配置、接线与代码实现。通过实战经验分享，介绍如何利用MAX31865芯片实现高精度温度测量，重点讲解三线制接法的自动误差补偿功能，并提供完整的寄存器配置、SPI通信和温度转换算法，帮助开发者快速解决工业测温中的常见问题。
算法Day1(20)
从零开始 入门级
避开这些坑！海天MA1600注塑机数据采集项目经验分享
本文分享了海天MA1600注塑机数据采集项目的实战经验。针对KEBA控制器接口不开放的难题，项目采用专用网关进行协议转换，并详细剖析了网络部署、ModbusTCP配置、数据准确性保障及现场运维中遇到的典型陷阱与解决方案，为同类工业物联网项目提供宝贵参考。
1-3-06:甲流疫情死亡率
总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。 输入输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。输出输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。样例输入 10433 60 样例输出 0.575% 1 #include...
金蝶云星空API实战：从零到一，用Postman打通业务数据流
本文详细介绍了如何使用Postman调试金蝶云星空API，从创建第三方应用到实战调试技巧，帮助开发者快速打通业务数据流。文章重点讲解了API配置的关键细节、常见问题排查方法以及自动化测试方案，提升开发效率与准确性。
LPDDR5 学习笔记08：电气参数设计要求
本文详细阐述了LPDDR5内存接口的关键电气规范和时序要求。主要内容包括：1）绝对最大额定值限制及长期工作可靠性说明；2）差分时钟信号（CK/WCK）的输入电压、转换速率和交叉点电压规范；3）单端时钟信号的定义和测量方法；4）时钟周期、抖动（周期抖动、相邻周期抖动）和累积误差的精确计算方法；5）片选信号在同步/异步模式下的接收器规范；6）命令地址信号和数据信号的接收器掩模定义及脉冲宽度要求。所有参数均严格定义了测量条件和合规标准，为LPDDR5接口设计提供了完整的电气规范参考。
信息学奥赛C++基础题1010: 甲流疫情死亡率
甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。注意百分数形式输出 所以乘以100。死亡率=死亡人数/确诊人数*100。
YOLOv11改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6
在卷积神经网络中，激活函数通过在神经网络中引入非线性，使网络能够学习和逼近复杂函数，从而处理复杂的模式识别与分类问题。
C++(16)——甲流疫情死亡率
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。 输入 输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。 输出 输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。 样例输入 10433 60 样例输出 ...
Allegro如何导出和导入器件模型Signal_Model操作指导
在用Allegro做PCB设计的时候，通常需要给器件加上Signal_Model,在做等长的时候用到的非常频繁。如下图，需要把R7002的Signal_Model导入到另外一块没有给R7002加好模型的BRD中。Allegro除了可以给器件添加模型，还支持从一块加好模型的BRD导入到另外一块BRD中，如何导出和导入器件模型Signal_Model操作指导。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
基础（一）C++语言 第二章 顺序结构程序设计 第二节 常量和变量 1011：甲流疫情死亡率
甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
1011：甲流死亡率
甲流并不可怕，在我国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。，这样就可以直接使用标准库中的函数和对象，而不需要显式指定命名空间。输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。得到死亡率的小数表示，然后乘以100以转换为百分数。，以便使用C++标准库中的相关函数和类。表示输出小数点后三位的浮点数，，分别表示确诊数和死亡数。计算甲流的死亡率，即将。函数中，声明两个变量。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
神犇营-10-甲流疫情死亡率
【小韦同学@神犇营-10-甲流疫情死亡率】 题目： 描述 甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。 输入 输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。 输出 输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。 输入样例1 10433 60 输出样例1 0.575% 来源 神犇营 题解：...
计算死亡率（百分号的输出）
链接：登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 来源：牛客网 题目描述 请根据各国报告的疫情确诊数和死亡数，计算新冠疫情在各国的死亡率。 输入描述: 输入仅一行，有两个整数（范围1 ~231-1），第一个为确诊数，第二个为死亡数。 输出描述: 输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。 #include<stdio.h> int main(){ int n,m; scanf("%d%d",&n,&m); float.
1011
#include#define MAX 64int main(){ int n, a[MAX]; scanf("%d", &n); while(n != 0) { for(i=0; i { scanf("%d", a+i); } }}
1-8 甲流疫情死亡率
/<<fixed<<setprecision(3)意为保留三位小数。甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。//题目中涉及小数，把全部变量定义为双精度浮点数double。//化成百分比形式要在原来的结果上乘以100。输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。
06:甲流疫情死亡率
甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB。输出%可以使用printf(“%%”);
OpenJudge-NOI-1.3.06-甲流疫情死亡率
甲流疫情死亡率
信息学奥赛一本通（C++版）1011：甲流疫情死亡率
1011：甲流疫情死亡率 题目：题目描述输入输出输入样例输出样例程序样本 ) 题目： 题目描述 甲流并不可怕，在中国，它的死亡率并不是很高。请根据截止2009年12月22日各省报告的甲流确诊数和死亡数，计算甲流在各省的死亡率。 输入 输入仅一行，有两个整数，第一个为确诊数，第二个为死亡数。 输出 输出仅一行，甲流死亡率，以百分数形式输出，精确到小数点后3位。 输入样例 10433 60 输出样例 0.575% 程序样本 #include<cstdio> double f,d; int m
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1107
扫一扫
