h1, m1, s1 = map(int, input().split(":"))

这段代码是用来从标准输入读取一个时间的字符串，然后将其解析为小时、分钟和秒的整数值。

具体来说，它首先调用 input() 函数从标准输入读取一行字符串，该字符串应该以 "hh:mm:ss" 的格式表示一个时间。

然后，它调用 split(":") 方法将该字符串以冒号为分隔符拆分成一个包含三个子字符串的列表。这些子字符串分别表示小时、分钟和秒。

最后，它调用 map(int, ...) 函数将每个子字符串转换为整数，并将它们分别存储在 h1、m1 和 s1 三个变量中。

相关问题

bitree BuTrPM ( sqlist s1, sqlist s2){ intj ,l1,I2,h1,h2; char c ; node * p ; I1=s1.low;l2=s2.low;h1=s1.high;h2=s2.high; if (l1>h1||l2>h2) return (0); c =s1.ch[s1.low]; p = new ( node ); p -> data = c ; for ( j =s2.low; j <=s2.high: j ++) if ( c ==s2.ch[ j ]) break ; s1.low=l1+1;s1.high=l1+ j -l2;s2.low=l2;s2.high= j -1; p -> Ichild = BuTrPM (s1,s2); s1.low=l1+ j -l2+1;s1.high=h1;s2.low= j +1;s2.high=h2; p -> rchild = BuTrPM (s1,s2); return ( p ):

这段代码实现了根据两个字符序列构建二叉树的功能。其中，参数s1和s2分别表示两个字符序列，函数返回一个二叉树的根节点。

该算法的实现思路是，先在s1中取出第一个元素作为根节点，在s2中找到该元素的位置，将s2分成左子树和右子树的两个部分，分别递归构造左子树和右子树。

具体实现过程如下：

1. 首先判断s1和s2是否为空，如果有一个为空，则返回0，表示构建失败。

2. 取出s1中第一个元素作为根节点的值，创建一个新的节点p，并将该值赋给p的data域。

3. 在s2中从头开始遍历，找到第一个与根节点值相等的元素位置j。

4. 将s1和s2分成左右两部分，分别为s1[l1...j-l2]和s2[l2...j-1]，s1[j-l2+1...h1]和s2[j+1...h2]，其中l1、l2、h1、h2分别表示s1和s2的起始和结束位置。

5. 递归构造左子树，即调用BuTrPM函数，将s1[l1...j-l2]和s2[l2...j-1]作为参数，返回左子树根节点的指针，将该指针赋给p的Ichild域。

6. 递归构造右子树，即调用BuTrPM函数，将s1[j-l2+1...h1]和s2[j+1...h2]作为参数，返回右子树根节点的指针，将该指针赋给p的rchild域。

7. 最后返回根节点p的指针。

需要注意的是，该算法中采用了递归的方式构建二叉树，因此在实际应用中需要注意栈溢出的问题。

import tensorflow as tf # 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.keras.Input(shape=(in_nodes,)) y_=tf.keras.Input(shape=(10,)) prob=tf.keras.Input(shape=()) # 设置第一隐层 w1=weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, rate=prob) # 设置第三隐层 w3=weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, rate=prob) # 设置softmax输出层 w4=weight([h3_nodes, 10], 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)改为可在tensorflow2.x使用

您好，将上述代码改写成 TensorFlow 2.x 版本的代码如下：

import tensorflow as tf

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, in_nodes=784, h1_nodes=100, h2_nodes=100, h3_nodes=50):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        self.w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([in_nodes, h1_nodes], stddev=0.1))
        self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes]))
        self.w2 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([h1_nodes, h2_nodes], stddev=0.1))
        self.b2 = tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes]))
        self.w3 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([h2_nodes, h3_nodes], stddev=0.1))
        self.b3 = tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes]))
        self.w4 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([h3_nodes, 10], stddev=0.1))
        self.b4 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
        
    def call(self, inputs, prob):
        x = inputs
        y_ = tf.cast(inputs, tf.float32)
        h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1)
        h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, self.w2) + self.b2)
        h2_drop = tf.nn.dropout(h2, rate=prob)
        h3 = tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop, self.w3) + self.b3)
        h3_drop = tf.nn.dropout(h3, rate=prob)
        y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop, self.w4) + self.b4)
        return y

model = MyModel()
x = tf.keras.Input(shape=(784,))
prob = tf.keras.Input(shape=())
y = model(x, prob)

注意到上述代码中使用了 `tf.keras.Model` 类来定义模型，`__init__` 方法中定义了模型的所有变量，`call` 方法中定义了前向传播过程。同时，使用 `tf.keras.Input` 定义了输入数据的形状。