15 33 C:\Users\hp\Desktop\计?慊?\c++\c++?废?\11.14.cpp [Error] too many arguments to function 'void* malloc(size_t)'

您在使用C++编写代码时，可能会遇到“too many arguments to function 'void* malloc(size_t)'”这个错误。这个错误通常是由于在调用malloc函数时传递了太多的参数而导致的。malloc函数只需要一个参数，即要分配的内存块的大小，因此如果您传递了多个参数，则会出现此错误。

解决此问题的方法是检查您的代码并确保在调用malloc函数时只传递一个参数，即要分配的内存块的大小。如果您需要分配多个内存块，则应该多次调用malloc函数，每次只分配一个内存块。

以下是一个示例代码，演示了如何使用malloc函数分配内存块：

#include <stdlib.h>

int main() {
    int *ptr;
    int n = 5;

    // 分配内存块
    ptr = (int*) malloc(n * sizeof(int));

    // 检查内存是否成功分配
    if (ptr == NULL) {
        printf("Memory allocation failed\n");
        exit(1);
    }

    // 使用内存块
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        ptr[i] = i + 1;
    }

    // 释放内存块
    free(ptr);

    return 0;
}

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这是一个训练神经网络的输出日志示例。在每个epoch（训练轮次）中，显示了训练集和验证集的损失（loss）和准确率（acc）。

在这个示例中，每个epoch包含两个阶段：训练阶段和验证阶段。在训练阶段，模型使用训练集的数据进行反向传播和参数更新，目标是最小化损失函数。在验证阶段，模型使用验证集的数据评估其性能，以便监控模型的泛化能力。

每个epoch的输出格式为：[阶段名称 epoch X] loss: X, acc: X。其中，X表示对应的数值，loss表示损失值，acc表示准确率。在这个示例中，损失值为0.690，准确率为0.659。

训练过程中的目标通常是尽可能减小损失值，并提高准确率。通过多个epoch的迭代训练，模型可以逐渐学习到数据集中的模式和特征，从而提升预测和分类的性能。

请注意，这个示例中的输出只展示了前几个epoch的内容，后续的输出可能会继续追加。具体训练过程的结束条件和其他相关信息可能需要查看完整的训练日志或代码。

3.4.6.8.10.13.20.23.26.27.32.3.4.5.6.8.9.10.12.22.26.28.34.3.4.5.7.8.11.12.16.17.19.32.5.7.8.12.13.24.26.28.31.35.1.5.9.13.19.29.31.34.35.2.4.7.11.12.19.22.23.32.1.4.5.11.13.15.17.21.23.26.29.11.1.6.10.11.15.16.22.26.28.2.3.8.10.11.13.16.21.22.25.28.29.31.32.34.35.1.5.7.9.12.13.15.18.22.23.25.26.28.29.32.34.2.4.5.9.13.17.18.21.33.34.35.2.3.4.10.21.23.27.35.1.8.11.13.21.26.27.28.2.4.12.15.20.22.27.31.2.4.22.23.24.26.29.30.3.12.15.17..26.29.30.32.2.5.8.10.20.21.23.28.7.10.12.15.17.19.26.27.4.5.8.9.13.25.35.2.4.10.13.17.25.29.31.1.4.10.11.16.17.21.27.34.6.12.13.15.17.22.32.4.1.2.6.7.12.13.15.17.19.22.27.32.6.7.8.10.11.14.15.19.20.23.24.25.26.31.33.以上数字出现次数概率做成表格并且给出出现最多的5个数跟最低的5个数平均数

我已经计算出了数字出现的概率，并制成了以下表格：

| 数字 | 出现次数 | 概率 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 7 | 4.67% |
| 2 | 7 | 4.67% |
| 3 | 4 | 2.67% |
| 4 | 12 | 8.00% |
| 5 | 10 | 6.67% |
| 6 | 6 | 4.00% |
| 7 | 6 | 4.00% |
| 8 | 9 | 6.00% |
| 9 | 5 | 3.33% |
| 10 | 6 | 4.00% |
| 11 | 5 | 3.33% |
| 12 | 6 | 4.00% |
| 13 | 6 | 4.00% |
| 15 | 5 | 3.33% |
| 16 | 4 | 2.67% |
| 17 | 5 | 3.33% |
| 18 | 1 | 0.67% |
| 19 | 5 | 3.33% |
| 20 | 2 | 1.33% |
| 21 | 4 | 2.67% |
| 22 | 6 | 4.00% |
| 23 | 5 | 3.33% |
| 24 | 2 | 1.33% |
| 25 | 3 | 2.00% |
| 26 | 7 | 4.67% |
| 27 | 4 | 2.67% |
| 28 | 5 | 3.33% |
| 29 | 3 | 2.00% |
| 30 | 2 | 1.33% |
| 31 | 3 | 2.00% |
| 32 | 4 | 2.67% |
| 33 | 1 | 0.67% |
| 34 | 4 | 2.67% |
| 35 | 5 | 3.33% |

出现最多的5个数是：4、5、8、26、19，它们的平均数是12.4；

出现最少的5个数是：30、18、33、3、16，它们的平均数是14。