Content 输入华氏温度 \(F\),请将其转化为摄氏温度 \(C\),精确到小数点后 \(5\) 位. 数据范围:\(F\geqslant -459.67\). Solution 简单的输入输出题,由于这题已经给了一个转化公式:\(C=\dfrac{5\times(F-32)}9\),因此直接按这个公式计算输出就好了.那么怎么精确到小数点后 \(5\) 位呢?以下给出了几种方案: 对于 cout,我们可以用 fixed << setprecision(x)(其中 \(x\) 里头要填入数…

1.1编程基础之输入输出01:Hello, World! 02:输出第二个整数PS:a,b需用longint类型接收 03:对齐输出 04:输出保留3位小数的浮点数 05:输出保留12位小数的浮点数 08:字符三角形 09:字符菱形 10:超级玛丽游戏 1.2编程基础之变量定义.赋值及转换01:整型数据类型存储空间大小 02:浮点型数据类型存储空间大小PS:可利用sizeof函数 03:其他基本数据类型存储空间大小 04:填空:类型转换1 05:填空:类型转换2 06:浮点数向零舍入 07:打印…

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个…

Gold Balanced Lineup Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 13215 Accepted: 3873 Description Farmer John's N cows (1 ≤ N ≤ 100,000) share many similarities. In fact, FJ has been able to narrow down the list of features shared by h…

http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=2971 题意:将输入的英文数字表达转化为阿拉伯数字. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ][]= {"zero", "one","two", "three", "four", "five", &qu…

Arduino周边模块:传感器部件(温敏.光敏.湿敏) Arduino周边模块:传感器部件(温敏.光敏.湿敏) Arduino的模数转换 对于Arduino来说,它只认识数字量,模拟量对其来说就是一门"外语". 模拟量:时间与数值上均是连续的物理量. 数字量:时间与数值上均是离散的物理量. 而模数转换电路能够将模拟量转化为数字量. 模数转换原理: 时间上的离散--采样 每隔一定的时间,就对模拟量的大小进行采集.采样的频率越高,模数转换的效果也就越好.一般采样的频率要大于信号频率的两倍.…

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依…

常见DP模型及其构造 序列DP ARC074 RGB Sequence 题意 给你一个长度为 \(n\) 的序列和 \(m\) 组约束条件,每组条件形如 \(l_i,r_i,x_i\),表示序列上的 \([l_i,r_i]\) 中恰好有 \(x_i\) 种颜色,现在要你用三种颜色给这个序列染色,求满足所有约束的方案数. \(n,m \le 300\). 技巧:设计出契合数据范围的状态 题解 注意到最多只有三种颜色,因此可以把颜色的信息记得暴力一些.设 \(dp[i][j][k]\) 表示三种颜色…

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强…

Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达.它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口. 基本概念 语料(Corpus):一组原始文本的集合,用于无监督地训练文本主题的隐层结构.语料中不需要人工标注的附加信息.在Gensim中,Corpus通常是一个可迭代的对象(比如列表).每一次迭代返回一个可用于表达文本对象的…