def test(a): x = -1 y = -1 for i in range(len(a)):#找出P，T的位置 if (a[i]=='P'): x = i if (a[i]=='T'): y = i if (x==-1 or y==-1):#如果找不到P，T则返回0 return 0 if (x>y):#P在T的后面，返回0 return 0 if (y==x+1):#P，T之间没有字符，返回0 return 0 if (x!=0):#字符串不以P开头 b = a[0:x] else:#字符串以P开头 b = [] c = a[x+1:y] if (y!=len(a)-1):#字符串不以T结尾 d = a[y+1:len(a)] else:#字符串以T结尾 d = [] for i in b:#判断各个分段是否是字符A组成 if (i!='A'): return 0 for i in c: if (i!='A'): return 0 for i in d: if (i!='A'): return 0 if (d==b*len(c)):#条件判断 return 1 else: return 0 n = input() for i in range(int(n)): s = input() if (test(s)==1): print('YES') else: print('NO')

时间: 2024-04-16 17:30:04 浏览: 36

numpy-mnist:使用numpy使用简单FNN对MNIST进行分类

在本项目"numpy-mnist"中，我们关注的是如何利用Python中的NumPy库构建一个简单的全连接神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）来对MNIST数据集进行图像分类。MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。让我们详细了解一下NumPy。NumPy是Python科学计算的核心库，提供了强大的N维数组对象、矩阵运算、以及与之相关的工具。在机器学习中，尤其是在处理大型数据集时，NumPy的高效性能和便捷操作使得它成为首选的库之一。 **1. 导入必要的库** 在开始之前，我们需要导入一些必要的库，包括NumPy用于处理数据，matplotlib用于可视化，以及sklearn库中的MNIST数据集加载器： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml ``` **2. 加载和预处理MNIST数据** 我们可以使用sklearn库中的fetch_openml函数获取MNIST数据集。数据集加载后，我们需要将其归一化并拆分为特征（X）和标签（y）： ```python mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True) X, y = mnist.data / 255.0, mnist.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` **3. 构建神经网络结构** 全连接神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。在这个例子中，我们可以设置一个输入层（对应MNIST图像的28x28像素），一个或多个隐藏层，以及一个输出层（对应10个可能的类别）。每个层都包含若干神经元，每个神经元与上一层的所有神经元相连。 **4. 初始化权重和偏置** 在FNN中，权重和偏置是模型的关键参数。它们通常随机初始化，以便网络可以逐步学习到合适的值。我们可以用NumPy随机模块来实现： ```python def initialize_weights(shape): return np.random.randn(*shape) * np.sqrt(2 / shape[0]) weights, biases = [initialize_weights((784, 128)), initialize_weights((128, 10))], [initialize_weights(128), initialize_weights(10)] ``` **5. 前向传播** 前向传播是指将输入数据通过神经网络，经过激活函数（如ReLU或sigmoid）计算得到预测结果的过程： ```python def forward_propagation(X, weights, biases): hidden_layer = np.maximum(0, np.dot(X, weights[0]) + biases[0]) output_layer = np.dot(hidden_layer, weights[1]) + biases[1] return output_layer ``` **6. 激活函数** 常用的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）、sigmoid和tanh。在这个例子中，我们使用ReLU因为它在训练过程中更不容易出现梯度消失问题。 **7. 损失函数** 损失函数衡量模型预测与真实标签之间的差异，常见的有交叉熵损失。对于多分类问题，我们通常使用softmax交叉熵： ```python def cross_entropy_loss(probs, y_true): return -np.mean(y_true * np.log(probs + 1e-8)) ``` **8. 反向传播和权重更新** 反向传播算法用于计算损失函数对权重的梯度，然后更新权重以减小损失。我们可以使用链式法则来实现这个过程： ```python def backward_propagation(X, y, preds, weights, biases, learning_rate): # 计算损失梯度 d_output = (preds - y) / len(y) # 更新输出层权重和偏置 d_weights1 = np.dot(hidden_layer.T, d_output) d_biases1 = np.sum(d_output, axis=0) # 传递梯度回隐藏层 d_hidden = np.dot(d_output, weights[1].T) * (hidden_layer > 0) # 更新隐藏层权重和偏置 d_weights0 = np.dot(X.T, d_hidden) d_biases0 = np.sum(d_hidden, axis=0) # 更新权重 weights[0] -= learning_rate * d_weights0 weights[1] -= learning_rate * d_weights1 biases[0] -= learning_rate * d_biases0 biases[1] -= learning_rate * d_biases1 ``` **9. 训练模型** 我们将所有这些组件结合在一起，进行多轮迭代以训练模型： ```python epochs = 10 learning_rate = 0.01 for _ in range(epochs): predictions = forward_propagation(X_train, weights, biases) loss = cross_entropy_loss(predictions, y_train) backward_propagation(X_train, y_train, predictions, weights, biases, learning_rate) print(f"Epoch {_,+1}, Loss: {loss:.4f}") ``` **10. 测试模型** 训练完成后，我们可以用测试集评估模型的性能： ```python test_preds = forward_propagation(X_test, weights, biases) accuracy = np.mean(np.argmax(test_preds, axis=1) == y_test) print(f"Test Accuracy: {accuracy:.4f}") ``` 以上就是使用NumPy实现的简单FNN对MNIST数据集进行分类的基本流程。尽管这个模型可能不如深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中的模型复杂和高效，但它可以帮助理解神经网络的基本工作原理，并为初学者提供了一个很好的起点。

这段代码是一个判断字符串是否满足特定条件的问题。在这个问题中，字符串要满足以下条件： 1. 字符串中必须包含字符 'P' 和 'T'，且 'P' 必须在 'T' 前面。 2. 'P' 和 'T' 之间必须有至少一个字符，且这些字符必须都是 'A'。 3. 'P' 前面的字符和 'T' 后面的字符都必须是 'A'。你想要知道什么呢？

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def fun(list): count = 0 for i in range(0,len(list)-1): newl = list newl.remove(list[i]) for a1 in newl: for a2 in newl: if list[i] == a1 + a2 and a2 > a1: count += 1 return count test = [2,3,5,6,8,9] result = fun(test) print(result) print(len(test))

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