第9周项目5程序填充题(2)

本文介绍了一个简单的C++程序,该程序通过循环语句读取10个整数并找出其中的最大值。通过这个例子,读者可以学习如何使用基本的输入输出操作以及条件判断。
/*
*copyright (c) 2014,烟台大学计算机学院
*All rights reserved
*文件名称:dfg.cpp
*作者:孙春红
*完成日期:2014年10月25日
*版本号:v1.0
*
*问题描述:输入0个整数,输出最大值
*输入描述:输入10个整数
*程序输出:输出一个整数,代表最大值
*/

#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int k,x,max;
    cin >>x;
    max=x;
    for (k=2; k<=10; k++)
    {
      cin >>x;
      if(k<=x)
        max=x;
    }
    cout <<"max="<<max<<endl;
    return 0;
}


运行结果:

知识点总结;

学会使用循环语句

学习心得:

细心,细心,还是细心!!!奋斗

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。
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值