private static final String[] ROMAN_SYMBOLS = {"M", "CM", "D", "CD", "C", "XC", "L", "XL", "X", "IX", "V", "IV", "I"}; private static final int[] ARABIC_VALUES = {1000, 900, 500, 400, 100, 90, 50, 40, 10, 9, 5, 4, 1}; public static String convert(int arabic) { StringBuilder result = new StringBuilder(); int remaining = arabic; for (int i = 0; i < ARABIC_VALUES.length; i++) { while (remaining >= ARABIC_VALUES[i]) { result.append(ROMAN_SYMBOLS[i]); remaining -= ARABIC_VALUES[i]; } } return result.toString(); } }

这是一个用于将阿拉伯数字转换成罗马数字的方法。该方法中使用了两个静态数组，一个是罗马数字的符号数组 ROMAN_SYMBOLS，另一个是阿拉伯数字的值数组 ARABIC_VALUES。该方法使用了 StringBuilder 类来构建字符串，通过 for 循环遍历 ARABIC_VALUES 数组中的每个值，并在 while 循环中判断 remaining 是否大于等于当前值，若是则将对应的罗马数字符号添加到 result 中，并将 remaining 减去对应的阿拉伯数字值，直到 remaining 小于当前值。最后返回转换后的罗马数字字符串。

相关问题

def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语，词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始，对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test ##定义网络结构 def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score

这段代码是用于训练一个简单的Keras模型，实现情感分析任务的。可以看出，该模型包括了嵌入层、LSTM层、Dropout层和全连接层。其中，嵌入层用于将单词转换为向量表示，LSTM层用于处理序列数据，Dropout层用于防止过拟合，全连接层用于输出分类结果。通过调整模型的参数，训练集和测试集的划分以及优化器等，可以得到不同的模型性能。

def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print ('Defining a Simple Keras Model...') model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh', inner_activation='hard_sigmoid')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=1 model.add(Activation('softmax')) print ('Compiling the Model...') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print ("Train...") # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print ("Evaluate...") score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print ('Test score:', score) print ('Setting up Arrays for Keras Embedding Layer...') n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test=get_data(index_dict, word_vectors,combined,y) print ("x_train.shape and y_train.shape:") print x_train.shape,y_train.shape train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test)

这段代码定义了一个名为train_lstm的函数，用于训练一个LSTM模型并保存模型。这个函数包含六个参数，前三个参数n_symbols、embedding_weights和input_length是用于构建Embedding层的参数；后三个参数x_train、y_train和x_test、y_test是用于训练和评估模型的数据集。

具体来说，这个函数的操作包括：

1. 构建一个Sequential模型。
2. 向模型中添加一个Embedding层，使用预训练的词向量作为初始权重，并将输入长度设置为input_length。
3. 向模型中添加一个LSTM层，输出维度为50，激活函数为tanh，内部激活函数为hard_sigmoid。
4. 向模型中添加一个Dropout层，丢弃率为0.5。
5. 向模型中添加一个Dense层，输出维度为3，激活函数为softmax。
6. 编译模型，使用categorical_crossentropy作为损失函数，使用adam作为优化器，评估指标为准确率。
7. 训练模型，使用batch_size=32，训练轮数为n_epoch。
8. 评估模型，计算模型在测试集上的损失和准确率。
9. 将模型的结构保存为YAML文件，将模型的权重保存为HDF5文件。

在函数中，还调用了get_data函数，用于获取训练和测试集。最后，函数输出了模型在测试集上的损失和准确率。

需要注意的是，这段代码中有一些打印语句（print语句），如果你使用的是Python 3，需要将print语句改为print函数的调用形式，即在print后面加上一对括号。同时，这段代码中使用了一些未定义的变量（如vocab_dim、batch_size和n_epoch），你需要在调用train_lstm函数之前先定义这些变量。