模拟微信发红包的两种发放方式。能够输入领取红包人数(或通过读取文件确定人数)、发放金额,实现两种发放方式,能够显示红包发放情况,打印红包运气王的名单。

时间: 2023-04-15 11:02:04 浏览: 241
第一种发放方式是随机分配红包金额,每个人领取的金额随机生成。可以通过输入领取红包人数和发放金额来实现。程序会自动计算每个人领取的金额,并显示红包发放情况。运气王是领取金额最多的人。 第二种发放方式是平均分配红包金额,每个人领取的金额相等。同样可以通过输入领取红包人数和发放金额来实现。程序会自动计算每个人领取的金额,并显示红包发放情况。由于每个人领取的金额相等,所以没有运气王。

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基于LSTM的财务因子预测选股模型LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。

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