積分之迷
標題:積分之迷
小明開了個網上商店,賣風鈴。共有3個品牌:A,B,C。
為了促銷,每件商品都會返固定的積分。
小明開業第一天收到了三筆訂單:
第一筆:3個A + 7個B + 1個C,共返積分:315
第二筆:4個A + 10個B + 1個C,共返積分:420
第三筆:A + B + C,共返積分....
你能算出第三筆訂單需要返積分多少嗎?
請提交該整數,不要填寫任何多餘的內容。
public static void main(String[] args) {
int a,b,c;
for(a=0;a<=100;a++){
for(b=0;b<=100;b++){
for(c=0;c<=100;c++){
int x = 3*a+7*b+c;
int y = 4*a+10*b+c;
if(x == 315 && y == 420){
System.out.println(a+" "+b+" "+c+" "+(a+b+c));
}
}
}
}
}
多種可能105
相關推薦
積分之迷
標題:積分之迷 小明開了個網上商店,賣風鈴。共有3個品牌:A,B,C。為了促銷,每件商品都會返固定的積分。 小明開業第一天收到了三筆訂單:第一筆:3個A + 7個B + 1個C,共返積分:315第二筆:4個A + 10個B + 1個C,共返積分:420第三筆:A + B + C,共返積分.... 你能算
數值積分之Gauss求積法五點公式
//Gauss求積法五點公式 #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; class quadrature { private: int i; double a, b, f
UFLDL講義二十:卷積特征提取
alt for ont font 教授 index 機器學習 png 學習 本講義來源為NG教授的機器學習課程講義,詳見 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php UFLDL講義二十:卷積特征提取
前端迷思與React.js
.html injection 參數 性能提升 bundles 人力 鄙視 編碼 bar 前端迷思與React.js 前端技術這幾年蓬勃發展, 這是當時某幾個項目需要做前端技術選型時, 相關資料整理, 部分評論引用自社區。 開始吧: 目前, Web 開發技術框
卷積 濾波 平滑
得到 linear 數字 randn 廣泛 輸出 數字化 高斯 次數 轉自 http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/8740933 1.圖像卷積(模板) (1).使用模板處理圖像相關概念: 模板:矩陣
圖像卷積與濾波
像素點 aaa uda uri 水平 攝像機 fsp 快速 2.3 一、線性濾波與卷積的基本概念 線性濾波可以說是圖像處理最基本的方法,它可以允許我們對圖像進行處理,產生很多不同的效果。做法很簡單。首先,我們有一個二維的濾波器矩陣(有個高大上的名字叫卷積核)和一個要處理的二
FCN用卷積層代替FC層原因(轉)
alex spa 內容 pool 計算 lex 級別 conv2 本質 分類任務 CNN對於常見的分類任務,基本是一個魯棒且有效的方法。例如,做物體分類的話,入門級別的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然後把輸出的全連接層稍稍修改稱為自己想要的類別數,然後再
Network In Network——卷積神經網絡的革新
gin src center log 感知 eat line pro bsp Network In Network 是13年的一篇paper 引用:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint ar
[透析] 卷積神經網絡CNN究竟是怎樣一步一步工作的?(轉)
caff 素數 aec near chris line 旋轉 均值 水平 視頻地址:https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA 轉載:http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 文檔參閱:pdf
Convolution Network及其變種(反卷積、擴展卷積、因果卷積、圖卷積)
connected lte 理論 圖像處理 val 場景 了解 tput 實驗 今天,主要和大家分享一下最近研究的卷積網絡和它的一些變種。 首先,介紹一下基礎的卷積網絡。 通過PPT上的這個經典的動態圖片可以很好的理解卷積的過程。圖中藍色的大矩陣是我們的輸入,黃色的小
AI相關 TensorFlow -卷積神經網絡 踩坑日記之一
一個 模糊 結果 隊列 二維 圖片路徑 降維 支持 日記 上次寫完粗淺的BP算法 介紹 本來應該繼續把 卷積神經網絡算法寫一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑。所以就先跳過算法介紹直接來應用場景,原諒我吧。 TensorFlow 介紹 TF是google
積跬步,聚小流------界面經常使用的jeecms標簽
字段 frame 會有 short 當前 rtt head div height * JEECMS初印象 第一次接觸JEECMS,突然腦海就浮現了一句話“20元建站,立等可取”,原來這都是真的... * JEECMS的界面經常使用標簽 臨時忽略掉環境搭建。欄目配
Dirichlet卷積和莫比烏斯反演
如果 bsp 滿足 常見 定義 row chl 莫比烏斯反演 nbsp 半夜不睡寫博客 1.Dirichlet卷積 定義2個數論函數f,g的Dirichlet卷積$(f*g)n=\sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d})$ Dirichle
【Python圖像特征的音樂序列生成】深度卷積網絡,以及網絡核心
img 對比 images 兩個 避免 pytho lam 其中 src 這個項目主要涉及到兩個網絡,其中卷積神經網絡用來提取圖片表達的情緒,提取出一個二維向量。 網絡結構如圖: 詞向量采用預訓練的glove模型,d=50,其他信息包括了圖片的“空曠程度”、亮度、
『cs231n』卷積神經網絡的可視化與進一步理解
都是 lan 精度 輸出 上采樣 一行 ear 模型 運算 cs231n的第18課理解起來很吃力,聽後又查了一些資料才算是勉強弄懂,所以這裏貼一篇博文(根據自己理解有所修改)和原論文的翻譯加深加深理解。 可視化理解卷積神經網絡 原文地址 一、相關理論 本篇博文主要講解201
C++卷積神經網絡實例:tiny_cnn代碼具體解釋(6)——average_pooling_layer層結構類分析
加權 for com 整數 ret 子類 mismatch normal 信息 在之前的博文中我們著重分析了convolutional_layer類的代碼結構。在這篇博文中分析相應的下採樣層average_pooling_layer類: 一、下採樣層的作用 下採
POJ 2318 TOYS 叉積
n) set esp ons space 不能 nbsp poi clas 題意: 給出一個矩形範圍,給出n條線段,這n條線段一定與矩形上下邊界相交且互不相交,將矩形分成n+1個劃分。給出m個玩具的坐標。求每個劃分放的玩具數,玩具保證不會在線段和左右邊界上。 分析:
沈迷遊戲,是堵?是疏?——邁拓維矩給您支招
沈迷遊戲 邁拓維矩 近日,騰訊力作《王者榮耀》被中央點名批評,成“王者毒藥”。一款遊戲竟然驚動中央,牛哉?悲乎? 杭州13歲男孩沈迷王者榮耀,在手機被收後選擇跳樓;廈門13歲女孩沈溺王者榮耀,稱活著沒意思,被送進醫院;一位小女孩因沈迷於王者榮耀,被王者榮耀內許多精致的皮膚給吸引花了近
使用Caffe完成圖像目標檢測 和 caffe 全卷積網絡
-h alt avi 5.0 type multi 序號 forward lin 一、【用Python學習Caffe】2. 使用Caffe完成圖像目標檢測 標簽: pythoncaffe深度學習目標檢測ssd 2017-06-22 22:08 207人閱讀 評論(0)
一個關於1到100之間和與積的數學題
ota ipp rac 時間 數學家 tracking ack log value 微信朋友圈裏面有大神發了一道題,我表示沒有看懂。。抽時間研究下,先發上來 Gauss和Poincare在天堂相遇了,上帝說:你們都是人間最偉大的數學家,那我來出道題考考你們誰更