神经网络 与 卷积神经网络

本文通过分析现有的博客和论文,深入探讨了卷积神经网络(CNN)的实现细节和技术要点。作者指出许多博客仅概述了CNN的基本思想,但在具体实现上描述不足;而论文则侧重理论而忽略实践步骤。为弥补这一空白,本文提供了CNN的具体实现路径。

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神经网络和卷积神经网络的理解与工作:http://wenku.baidu.com/view/9ae538a14028915f814dc246.html我在网上看过一些博客,和一些论文,尝试着自己去实现CNN。 发现很多博客会大体介绍CNN的思想,但往往对实现细节理解不够准确或者语焉不详,论文不会详细介绍CNN的实现过程。 后来我查看了cnn matlab代码DeepLearnT...
### PAT 乙级 1004 成绩排名题目解析 #### 题目描述 该题目要求读取 `n` 名学生的信息,每条记录包含学生的姓名、学号以及成绩。目标是找出并输出成绩最高和最低的学生的姓名及其对应的学号。 输入数据的第一行为一个正整数 `n`,表示参与评估的学生总数;随后的每一行则依次给出每位同学的具体资料——名字、编号与数[^2]。需要注意的是,这里的名称长度不会超过十个字母,并且所有人的得都在零至一百之间不重复存在[^3]。 #### 解决方案概述 为了实现上述功能,可以采用如下策略: - 创建结构体来存储单个考生的数据; - 使用数组保存全部学员信息以便后续处理; - 设定变量追踪最大最小值连同对应位置索引; - 最终遍历整个列表找到最优解后打印结果即可。 下面是具体的 C++ 实现方法: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; struct Student { string name; string id; int score; }; int main() { vector<Student> students; int n, maxScore = -1, minScore = 101, maxIndex = 0, minIndex = 0; cin >> n; for(int i=0;i<n;++i){ Student temp; cin>>temp.name>>temp.id>>temp.score; if(temp.score > maxScore){ maxScore=temp.score; maxIndex=i; } if(temp.score<minScore){ minScore=temp.score; minIndex=i; } students.push_back(temp); } cout << "Highest Score:\nName: "<<students[maxIndex].name<<"\tID:"<<students[maxIndex].id<<endl; cout << "\nLowest Score:\nName: "<<students[minIndex].name<<"\tID:"<<students[minIndex].id<<endl; } ``` 此程序首先定义了一个名为 `Student` 的结构用来封装个人详情。接着通过循环接收用户输入并将之存入向量容器之中同时更新极值标记直至结束为止。最后按照指定格式显示最终答案。
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