PAT-GPLT训练集 L1-039 古风排版 注意:在输入字符串时,最后一个字符为'\0', 虽然输出时显示为空格,但是系统检查为‘\0’!!! 代码: #include<stdio.h> #include<string.h> ]; ][]; int n; int main() { ; i < ; i++) a[i] = ' '; ; i < ; i++) { ; j < ; j++) str[i][j] = ' '; } scanf("%d"…

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805091888906240 中国的古人写文字,是从右向左竖向排版的.本题就请你编写程序,把一段文字按古风排版. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<100),是每一列的字符数.第二行给出一个长度不超过1000的非空字符串,以回车结束. 输出格式: 按古风格式排版给定的字符串,每列N个字符(除了最后一列可能不足N个) 输入样例: 4 This is a test…

L1-039. 古风排版 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 中国的古人写文字,是从右向左竖向排版的.本题就请你编写程序,把一段文字按古风排版. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<100),是每一列的字符数.第二行给出一个长度不超过1000的非空字符串,以回车结束. 输出格式: 按古风格式排版给定的字符串,每列N个字符(除了最后一列可能不足N个) 输入样例: 4 This is a test case…

L1-039. 古风排版 中国的古人写文字,是从右向左竖向排版的.本题就请你编写程序,把一段文字按古风排版. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<100),是每一列的字符数.第二行给出一个长度不超过1000的非空字符串,以回车结束. 输出格式: 按古风格式排版给定的字符串,每列N个字符(除了最后一列可能不足N个) 做法:倒着排就行了 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; ; int m…

题目链接:https://www.patest.cn/contests/gplt/L1-039 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 中国的古人写文字,是从右向左竖向排版的.本题就请你编写程序,把一段文字按古风排版. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<100),是每一列的字符数.第二行给出一个长度不超过1000的非空字符串,以回车结束. 输出格式: 按古风格式排版给定的字符串,每列N个字符(除了最后一列可…

require 'torch' require 'image' local setting = {parent_root = '/home/pxu/image'} function list_children_root(path) ,{},io.popen for file_name in popen('ls -a ' .. path):lines() do i = i + then t[i-] = file_name --if i>0 then --t[i] = file_name end e…

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation…

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute…

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可…