有 NN 级台阶,你一开始在底部,每次可以向上迈 1\sim K1∼K 级台阶,问到达第 NN 级台阶有多少种不同方式。 输入格式 两个正整数 N,KN,K。 输出格式 一个正整数 ans\pmod{100003}ans(mod100003),为到达第 NN 级台阶的不同方式数。 输入输出样例
时间: 2023-05-12 10:04:15 浏览: 71
输入样例:
5 2 2
输出样例:
8
解释:可以有以下8种方式到达第5级台阶:
1. 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
2. 1 -> 2 -> 4 -> 5
3. 1 -> 3 -> 4 -> 5
4. 1 -> 3 -> 5
5. 1 -> 4 -> 5
6. 2 -> 3 -> 4 -> 5
7. 2 -> 4 -> 5
8. 3 -> 4 -> 5
以下是代码实现:
```python
n, k1, k = map(int, input().split())
dp = [0] * (n + 1)
dp[0] = 1
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, k1 + 1):
if i >= j:
dp[i] += dp[i - j]
dp[i] %= 100003
print(dp[n])
```
相关问题
利用nn.BatchNorm1d()在第一,二隐藏层加入批量归一化函数
好的,针对你的要求,我可以给出以下示例代码来在第一、二隐藏层中添加批量归一化函数:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=100, out_features=50)
self.bn1 = nn.BatchNorm1d(num_features=50)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=50, out_features=20)
self.bn2 = nn.BatchNorm1d(num_features=20)
self.fc3 = nn.Linear(in_features=20, out_features=10)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.bn1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.bn2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
```
在这个示例中,我们定义了一个三层的全连接神经网络,其中第一隐藏层和第二隐藏层都添加了批量归一化函数。在 forward 函数中,我们首先使用第一层全连接层进行计算,然后将其输入到批量归一化函数中,再进行 ReLU 激活函数的计算,然后再将其输入到第二层全连接层进行计算,再将其输入到第二个批量归一化函数中,再进行 ReLU 激活函数的计算,最后将其输入到输出层进行计算。
作为一名算法工程师,请你使用pytorch完成一个轻量级图像分类模型
好的,作为一名算法工程师,使用PyTorch完成一个轻量级图像分类模型需要以下步骤:
1. 导入必要的库,如numpy,torch等。
2. 加载图像数据集并进行预处理,例如归一化和数据增强。
3. 定义模型结构,这里可以使用轻量级的卷积神经网络模型,例如MobileNet或ShuffleNet。
4. 定义损失函数和优化器,例如交叉熵损失和SGD优化器。
5. 训练模型,使用训练数据进行模型参数的更新。
6. 在测试数据集上评估模型的性能。
7. 保存训练好的模型。
以下是一个简单的轻量级图像分类模型的代码示例:
```
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 加载图像数据集,并对数据进行预处理
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
# 定义模型结构
class MobileNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MobileNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1