c# 中文填空题编程 每条中文填空题有1个要填中文的空 编程 程序 先由管理员出10题 放入题库文件中 用户登录随机抽5题 输入中文答案 每个空对加3分 统计用户答对题目题次数 统计得分 含代码注释

时间: 2024-02-13 22:02:59 浏览: 23
好的,让我来为您解答。以下是一个示例程序,可供参考: ```csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; namespace ChineseFillInBlankQuiz { class Program { static void Main(string[] args) { // 出题 List<Question> questions = GenerateQuestions(10); // 将题目保存到文件中 SaveQuestions(questions, "questions.txt"); // 登录 Console.Write("请输入用户名:"); string username = Console.ReadLine(); // 抽题 List<Question> selectedQuestions = SelectQuestions("questions.txt", 5); // 答题 int score = 0; foreach (Question question in selectedQuestions) { Console.WriteLine(question.Content); Console.Write("请填写空缺处的中文:"); string answer = Console.ReadLine(); if (answer == question.Answer) { Console.WriteLine("回答正确!"); score += 3; question.CorrectCount++; } else { Console.WriteLine("回答错误。正确答案是:" + question.Answer); } question.TotalCount++; } // 输出成绩和统计信息 Console.WriteLine("您的得分是:" + score); Console.WriteLine("您的答题情况如下:"); foreach (Question question in selectedQuestions) { Console.WriteLine(question.Content + ",回答次数:" + question.TotalCount + ",回答正确次数:" + question.CorrectCount); } Console.ReadLine(); } // 生成题目 static List<Question> GenerateQuestions(int count) { List<Question> questions = new List<Question>(); for (int i = 1; i <= count; i++) { Question question = new Question(); question.Content = "第" + i + "题:请填写空缺处的中文。"; question.Answer = "答案" + i; questions.Add(question); } return questions; } // 将题目保存到文件中 static void SaveQuestions(List<Question> questions, string filename) { using (StreamWriter writer = new StreamWriter(filename)) { foreach (Question question in questions) { writer.WriteLine(question.Content); writer.WriteLine(question.Answer); } } } // 从文件中随机抽题 static List<Question> SelectQuestions(string filename, int count) { List<Question> questions = new List<Question>(); using (StreamReader reader = new StreamReader(filename)) { string content = null; string answer = null; while ((content = reader.ReadLine()) != null && (answer = reader.ReadLine()) != null) { Question question = new Question(); question.Content = content; question.Answer = answer; questions.Add(question); } } List<Question> selectedQuestions = new List<Question>(); Random random = new Random(); for (int i = 0; i < count; i++) { int index = random.Next(questions.Count); selectedQuestions.Add(questions[index]); questions.RemoveAt(index); } return selectedQuestions; } } // 题目类 class Question { public string Content { get; set; } public string Answer { get; set; } public int TotalCount { get; set; } public int CorrectCount { get; set; } } } ``` 程序的核心是 `GenerateQuestions`、`SaveQuestions` 和 `SelectQuestions` 三个函数,分别用于生成题目、将题目保存到文件中和从文件中随机抽题。`Question` 类用于存储题目的内容、答案和统计信息。在 `Main` 函数中,先生成10道题目,然后将题目保存到文件 `questions.txt` 中。用户登录后,程序从文件中随机抽取5道题目进行答题。每回答一道题目,程序会判断答案是否正确,然后更新题目的统计信息。最后输出得分和答题情况。 请注意,程序中的题目和答案都是示例数据,实际应用中需要根据具体需求进行修改。此外,程序还可以加入其他功能,如让管理员从文件中读取题目,并可以修改已有的题目或添加新的题目。

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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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