小码哥很喜欢吃蛋糕。某一天，他来到了一条神奇的街上，这里依次开了 nn 家蛋糕店，每家蛋糕店只售卖一种类型的蛋糕。第 ii 家蛋糕店售卖的蛋糕拥有 a_ia i ​ 的饱腹值和 b_ib i ​ 的美味值。 小码哥从第一家蛋糕店开始向前行走。当他到达一个蛋糕店时，若他当前未处于饱腹状态，则会考虑是否吃这家店的蛋糕。若他在第 ii 家店吃了一个拥有 a_ia i ​ 饱腹值的蛋糕，则接下来从第 i+1i+1 到第 i+a_ii+a i ​ 家店他都不会吃任何东西。特别地，若 i+a_ii+a i ​ 大于 nn，则他之后将会一直处于饱腹状态。 小码哥想知道，在满足上述要求的情况下，他能够吃到的蛋糕的美味值之和最大可以是多少。

小码哥来到了一条有 nn 家蛋糕店的街上，每家店都只售卖一种蛋糕，第 ii 家店售卖的蛋糕有 a_ia i ​ 的饱腹值和 b_ib i ​ 的美味值。他从第一家店开始向前走，当他到达一家店时如果未处于饱腹状态就会考虑吃这家店的蛋糕。如果他在第 ii 家店吃了一个 a_ia i ​ 饱腹值的蛋糕，那么从第 i 1i 1 到第 i a_ii a i ​ 家店他都不会再吃任何东西。他想知道在满足上述要求的情况下，他能够吃到的蛋糕的美味值之和的最大值是多少。

相关问题

crontab 每分钟执行一次 /data/nn.json

您可以使用以下命令将任务添加到 crontab 中，以实现每分钟执行一次 /data/nn.json：

* * * * * /usr/bin/python /data/nn.json

这表示每个星期的每一天、每个小时的每一分钟都要执行该命令。请确保您将路径和命令替换为正确的值。

用pytorch写一个天气预测的代码，输入为60天的天气，输出为某一天的天气

以下是一个简单的天气预测模型的代码示例，使用PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络模型
class WeatherPredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(WeatherPredictor, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        lstm_out, _ = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1))
        output = self.linear(lstm_out.view(len(input), -1))
        return output[-1]

# 定义训练数据和目标
# 假设每个输入都是60天的天气数据，每个输出是某一天的天气数据
training_data = [torch.randn(60) for _ in range(1000)]
target_data = [torch.randn(1) for _ in range(1000)]

# 初始化模型
input_size = 60
hidden_size = 20
output_size = 1
model = WeatherPredictor(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(5000):
    for i in range(len(training_data)):
        input = training_data[i]
        target = target_data[i]

        optimizer.zero_grad()

        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()

        optimizer.step()

    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, loss.item()))

# 使用模型进行预测
test_input = torch.randn(60)
test_output = model(test_input)
print('Predicted weather:', test_output.item())

在这个简单的例子中，我们使用一个LSTM模型来预测某一天的天气。训练数据是由1000个60天的天气数据组成的，每个输出是某一天的天气数据。我们使用均方误差作为损失函数，并使用随机梯度下降优化器来最小化损失。在训练完成后，我们可以使用模型来进行预测。