启蒙3233:练38.4 金字塔c++

您好！关于练习38.4金字塔的C++代码，以下是一个简单的示例：

#include <iostream>
using namespace std;

void printPyramid(int n) {
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        // 打印空格
        for (int j = 1; j <= n - i; j++) {
            cout << " ";
        }
        // 打印星号
        for (int k = 1; k <= 2 * i - 1; k++) {
            cout << "*";
        }
        cout << endl;
    }
}

int main() {
    int height;
    cout << "请输入金字塔的高度：";
    cin >> height;
    printPyramid(height);
    return 0;
}

这个程序会根据用户输入的金字塔高度打印出相应的金字塔图案。其中，`printPyramid`函数用于打印金字塔的每一行，`main`函数用于获取用户输入并调用打印函数。

希望这能帮到您！如果有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

1036:a×b问题

1036:a×b是一个数学问题，其中a和b是两个整数。我们需要找到两个整数的乘积等于1036的情况。

首先，我们可以列举出1036的因数，看是否有两个因数的乘积等于1036。

1036可以被2整除，得到的商为518。那么，1036可以表示为2×518。所以，a=2，b=518时，a×b=1036。

除了2之外，1036还可以被其他整数整除吗？我们继续寻找1036的因数。

1036÷3≈345，1036不能被3整除。

1036÷4=259，1036不能被4整除。

1036÷5=207.2，1036不能被5整除。

1036÷6≈172.7，1036不能被6整除。

1036÷7≈148，1036不能被7整除。

1036÷8=129.5，1036不能被8整除。

1036÷9≈115.1，1036不能被9整除。

1036÷10=103.6，1036不能被10整除。

1036÷11=94.2，1036不能被11整除。

1036÷12≈86.3，1036不能被12整除。

1036÷13=79.7，1036不能被13整除。

1036÷14≈74，1036不能被14整除。

1036÷15≈69.1，1036不能被15整除。

1036÷16≈64.8，1036不能被16整除。

1036÷17≈60.9，1036不能被17整除。

1036÷18≈57.6，1036不能被18整除。

1036÷19≈54.5，1036不能被19整除。

1036÷20=51.8，1036不能被20整除。

1036÷21≈49.3，1036不能被21整除。

1036÷22≈47，1036不能被22整除。

1036÷23≈45，1036不能被23整除。

1036÷24≈43.2，1036不能被24整除。

1036÷25≈41.4，1036不能被25整除。

1036÷26≈39.8，1036不能被26整除。

1036÷27≈38.4，1036不能被27整除。

1036÷28≈37，1036不能被28整除。

1036÷29≈35.7，1036不能被29整除。

1036÷30≈34.5，1036不能被30整除。

综上所述，只有2×518=1036。所以，答案是a=2，b=518。

选择20个点（姿态随机）作为理论位姿，根据机器人理论模型基于逆运动学求出关节角。然后将关节角代入机器人的实际模型(结构参数存在误差)，得到机器人的实际位姿。接下来训练两个网络，分别预测末端的位置和姿态。两个网络的输入均为理论位姿，输出分别为实际位置和实际姿态。在进行训练之前，还需要对数据集做出进一步的划分，选取数据集编号为6,12,18...120的点共20个作为附加测试集，在神经网络训练结束之后可以使用这组数据对网络性能进行评价，余下的100个点作为网络的样本集。此外，NN 工具箱中，对网络训练之前，也会对样本集按照指定比例(80%,10%,10%)做出训练集、测试集、验证集的划分。根据这段话我给你我编程的MATLAB代码能帮我按照这段话将代码改编吗380.75 190.112 26.48 60.4 68 381.65 191.265 27.46 64.3 54.6 356.56 186.36 28.53 64.2 54.3 325.36 146.35 29.48 53.8 54.1 354.61 184.55 31.48 42.3 65.8 376.62 188.65 31.23 38.65 48.29 375.65 186.35 22.48 39.14 36.95 372.64 186.52 30.48 45.65 38.63 376.21 178.61 34.53 38.55 39.42 352.63 156.56 25.48 32.5 32.2 269.46 153.54 36.47 75.1 88.3 386.53 186.53 27.38 76.8 90.2 383.65 165.56 32.36 73.5 83.6 352.13 266.54 23.41 39.59 36.12 356.36 256.45 29.42 31.3 37.73 315.36 248.65 31.53 35.356 32.26 265.34 213.26 42.48 30.2 38.4 236.547 153.64 43.54 26.75 26.6 363.35 251.69 34.42 21.4 20.4 341.25 154.24 45.48 33.2 28.5这是我的数据，直接用数据帮我给出完整MATLAB代码

很抱歉，根据您提供的数据无法直接给出完整的MATLAB代码。这段话提供了许多步骤，包括数据的处理、模型的建立和神经网络的训练，需要根据具体的情况进行编写。我可以为您提供一些参考：

1. 数据处理：将数据分为样本集和测试集，其中测试集为数据集编号为6,12,18...120的点共20个，样本集为剩余的100个点。可以使用MATLAB自带的randperm函数生成随机数来实现数据集划分。

2. 逆运动学求解：根据机器人的理论模型和关节角求解机器人的实际位姿。可以使用MATLAB自带的机器人工具箱Robotics System Toolbox中的函数来实现逆运动学求解。

3. 神经网络模型的建立：需要建立两个神经网络，分别用于预测末端的位置和姿态。可以使用MATLAB自带的神经网络工具箱Neural Network Toolbox来实现。

4. 神经网络的训练：使用样本集对神经网络进行训练，并使用测试集对网络的性能进行评价。可以使用MATLAB自带的trainlm函数来实现神经网络的训练。

根据以上步骤，您可以编写MATLAB代码来实现这一过程。以下是一些参考代码：

% 数据处理
data = [380.75 190.112 26.48 60.4 68;
        381.65 191.265 27.46 64.3 54.6;
        356.56 186.36 28.53 64.2 54.3;
        325.36 146.35 29.48 53.8 54.1;
        354.61 184.55 31.48 42.3 65.8;
        376.62 188.65 31.23 38.65 48.29;
        375.65 186.35 22.48 39.14 36.95;
        372.64 186.52 30.48 45.65 38.63;
        376.21 178.61 34.53 38.55 39.42;
        352.63 156.56 25.48 32.5 32.2;
        269.46 153.54 36.47 75.1 88.3;
        386.53 186.53 27.38 76.8 90.2;
        383.65 165.56 32.36 73.5 83.6;
        352.13 266.54 23.41 39.59 36.12;
        356.36 256.45 29.42 31.3 37.73;
        315.36 248.65 31.53 35.356 32.26;
        265.34 213.26 42.48 30.2 38.4;
        236.547 153.64 43.54 26.75 26.6;
        363.35 251.69 34.42 21.4 20.4;
        341.25 154.24 45.48 33.2 28.5];

% 划分数据集
test_idx = 6:6:120;
train_idx = setdiff(1:120, test_idx);
test_data = data(test_idx,:);
train_data = data(train_idx,:);

% 逆运动学求解
% 假设机器人模型已知，可以使用Robotics System Toolbox中的函数求解
% 以下代码仅供参考
% robot = robotics.RigidBodyTree;
% q = zeros(1,5);
% for i = 1:size(train_data,1)
%     q(i,:) = inverseKinematics(robot, [train_data(i,1:3)], ...
%         trvec2tform(train_data(i,4:6)), [pi/2,-pi/2,pi/2,0,0], ...
%         [10,10,10,10,10], [0,0,0,0,0], struct('Tolerance',1e-6));
% end

% 神经网络模型的建立
% 以下代码仅供参考
% net_pos = feedforwardnet(10);
% net_orient = feedforwardnet(10);

% 神经网络的训练
% 根据数据集的划分，将样本集分为训练集、测试集和验证集
[trainInd,valInd,testInd] = divideblock(100,0.8,0.1,0.1);

X_train = train_data(trainInd,1:3)';
X_val = train_data(valInd,1:3)';
X_test = train_data(testInd,1:3)';

Y_pos_train = train_data(trainInd,4:6)';
Y_pos_val = train_data(valInd,4:6)';
Y_pos_test = train_data(testInd,4:6)';

Y_orient_train = train_data(trainInd,4:5)';
Y_orient_val = train_data(valInd,4:5)';
Y_orient_test = train_data(testInd,4:5)';

% 使用样本集对神经网络进行训练
% 以下代码仅供参考
% [net_pos,tr_pos] = train(net_pos,X_train,Y_pos_train);
% [net_orient,tr_orient] = train(net_orient,X_train,Y_orient_train);

% 使用测试集对网络的性能进行评价
% 以下代码仅供参考
% Y_pos_pred = net_pos(X_test);
% Y_orient_pred = net_orient(X_test);
% pos_mse = mse(Y_pos_pred - Y_pos_test);
% orient_mse = mse(Y_orient_pred - Y_orient_test);

请注意，以上代码仅供参考，需要根据您的具体情况进行修改和调整。