1.单词

2.翻译

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络结构,在自然语言处理领域取得了巨大的成功。与传统的循环神经网络相比,Transformer不依赖于序列的逐步计算,而是通过自注意力机制同时处理整个序列。这种结构不仅提高了模型的并行计算能力,还能够更有效地捕捉长距离依赖关系。在机器翻译任务中,Transformer模型能够根据句子中不同词语之间的关系动态分配注意力权重,从而生成更加准确的翻译结果。此外,Transformer结构还被广泛应用于文本生成、语音识别以及图像处理等领域。近年来,大规模预训练语言模型大多基于Transformer架构,这也推动了人工智能技术的快速发展。

3.代码

99构造序列

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        string temp;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(i==1)
                temp="11";
            else
            {
                string prev=temp;
                int    offset=0;// 插入导致的索引偏移量
                for(int j=0;j<prev.size()-1;j++)
                {
                    int sum=(prev[j]-'0')+(prev[j+1]-'0');
                    if(sum==i)
                        {
                            int pos=j+1+offset;
                            temp.insert(pos,to_string(i));    
                            offset++;// 插入后偏移量+1,补偿后续索引
                        }
                 } 
            }
        }
        cout<<temp<<endl; 
    }
    return 0;
}

、每次插入要动态补偿偏移量

111.统计候选人的票数

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int count1=0,count2=0,count3=0;
    int fake=0;
    string a;
    while(getline(cin,a))
    {
        if(a=="li")
            count1++;
        else if(a=="zhang")
            count2++;
        else if(a=="wang")
            count3++;
        else 
            fake++;
    }
    cout<<"li:"<<count1<<endl; 
        cout<<"zhang:"<<count2<<endl; 
            cout<<"wang:"<<count3<<endl; 
                cout<<"Wrong election:"<<fake<<endl; 
    return 0; 
    
    
}

暴力解即可

113学生信息

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> grade;
bool compare(int i,int j)
{
    if(grade[i]!=grade[j])
        return grade[i]<grade[j];
}
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    vector<int> num(n);
    vector<string> name(n);
    vector<string> sex(n);
    vector<int> age(n);
    grade.resize(n);
    vector<int> vec(n);//存放索引排序 
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>num[i];
        cin>>name[i];
        cin>>sex[i];
        cin>>age[i];
        cin>>grade[i];
        vec[i]=i; 
    }
    sort(vec.begin(),vec.end(),compare);//索引根据成绩大小排好
    
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int idx=vec[i];
        if(i!=n-1)
            cout<<num[idx]<<" "<<name[idx]<<" "<<sex[idx]<<" "<<age[idx]<<" "<<grade[idx]<<endl;
        else
            cout<<num[idx]<<" "<<name[idx]<<" "<<sex[idx]<<" "<<age[idx]<<" "<<grade[idx];            
    }
    
    return 0;
    
    
    
 } 

分清compare比较的为索引

Logo

AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。

更多推荐