第四周项目2分数类的雏形

/*Copyright(c)2014,烟台大学计算机学院 
 *Allrights reserved. 
 *文件名称:MADE2.cpp 
 *作    者:张生栋 
 *完成日期:2015年4月4日 
 *问题描述:C++中提供了多种基本的数据类型。实际上,这些远不能满足我们的需求,如复数(第10章的例子大多是处理复数),再如分数。我们可以自定义类支持这些数据类型。
  本任务将设计一个简单的分数类,完成对分数的几个运算。一则巩固基于对象编程的方法,二则也为运算符重载等积累些感性认识。
 *输入描述:略
 *输出描述:略
 *版 本 号:v1.0 
 */  

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
using namespace std;
int gcd(int m,int n);
class CFraction
{
private:
    int nume;  // 分子
    int deno;  // 分母
public:
    CFraction(int nu=0,int de=1);   //构造函数,初始化用
    void set(int nu=0,int de=1);    //置值,改变值时用
    void input();               //按照"nu/de"的格式,如"5/2"的形式输入
    void simplify();            //化简(使分子分母没有公因子)
    void amplify(int n);        //放大n倍,如2/3放大5倍为10/3
    void output(int style=0);
};
CFraction::CFraction(int nu,int de)
{
    if(de!=0)
    {
        nume=nu;
        deno=de;
    }
    else
    {
        cerr<<"初始化发生错误,程序退出!";
        exit(0);
    }
}
void CFraction::set(int nu,int de)
{
    if(de!=0)
    {
        nume=nu;
        deno=de;
    }
}
void CFraction::input()
{
    int nu,de;
    char c;
    while(1)
    {
        cout<<"输入分数(m/n):"<<endl;
        cin>>nu>>c>>de;
        if(c!='/')
            cout<<"输入格式错误!"<<endl;
        else if(de==0)
            cout<<"分母不能为零!\n";
        else break;
    }
    nume=nu;
    deno=de;
}
void CFraction::simplify()
{
    int n=gcd(deno,nume);
    deno/=n;
    nume/=n;
}
int gcd(int m,int n)
{
    int r;
    if(m<n)
    {
        r=m;
        m=n;
        n=r;
    }
    while(r=m%n)
    {
        m=n;
        n=r;
    }
    return n;
}
void CFraction::amplify(int n)
{
    nume*=n;
}
void CFraction::output(int style)
{
    int n;
    switch(style)
    {
    case 0:
            cout<<"原式:"<<nume<<'/'<<deno<<endl;
        break;
    case 1:
        n=gcd(nume,deno);
        cout<<"化简形式:"<<nume/n<<'/'<<deno/n<<endl;
        break;
    case 2:
        cout<<"带分数形式:"<<nume/deno<<'('<<nume%deno<<'/'<<deno<<')'<<endl;
        break;
    case 3:
        cout<<"近似值:"<<nume/double(deno)<<endl;
        break;
    default:
        cout<<"默认原样:"<<nume<<'/'<<deno<<endl;
    }
}
int main()
{
    CFraction c1,c2(12,8);
    cout<<"关于c1: "<<endl;
    c1.output(0);

    cout<<"改变c1: "<<endl;   
    c1.set(3,8);
    c1.output();

    cout<<"输入c1: "<<endl;
    c1.input();
    c1.output(0);

    cout<<"关于c2: "<<endl;
    c2.output(0);
    c2.output(1);
    c2.output(3);
    c2.output();

    cout<<"将c2化简: "<<endl;
    c2.simplify();
    c2.output(0);

    cout<<"将c2放大倍: "<<endl;
    c2.amplify(4);
    c2.output(0);
    c2.output(1);
    c2.output(2);
}
运行结果:
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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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