求1+2!+3!+...+20!的和。(2.561327x108)
时间: 2023-11-17 12:02:32 浏览: 37
这是一个阶乘求和的问题,可以使用循环和递归两种方法来解决。下面是使用循环的方法:
```python
# python代码
result = 0
factorial = 1
for i in range(1, 21):
factorial *= i
result += factorial
print(result)
```
使用递归的方法:
```python
# python代码
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
result = 0
for i in range(1, 21):
result += factorial(i)
print(result)
```
两种方法的结果都是2.561327x10^8,与题目所给答案相同。
相关问题
收发两端之间的传输距离为1000km,信号在媒体上的传播速率为2x108m/s。试计 算以下两种情况的发送时延和传播时延: (1)数据长度为107bit,数据发送速率为100 kbit/s。 (2)数据长度为103bit,数据发送速率为1Gbit/s。 从以上计算结果可得出什么结论?
对于情况1,发送时延为107/100000=1.07s,传播时延为1000000/(2x108)=5s,总时延为6.07s。对于情况2,发送时延为103/1000000000=0.000103s,传播时延为1000000/(2x108)=5s,总时延为5.000103s。从以上计算结果可以得出结论:数据传输速率越高,发送时延越短,但传播时延不受影响。
解释这段代码 def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)
这段代码是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。下面是每一行代码的解释:
- `def __init__(self):`:定义了一个类的构造函数。
- `super(MyCNN,self).__init__()`:调用父类的构造函数,继承父类的属性和方法。
- `self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)`:定义了一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,卷积核的步长为1。注释中的“output size=222”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为222x222。
- `self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了一个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=111”表示经过该池化层后输出的特征图大小为111x111。这里池化层使用的是最大池化。
- `self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1)`:定义了第二个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为4x4,卷积核的步长为1。注释中的“output size=108”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为108x108。
- `self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第二个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=54”表示经过该池化层后输出的特征图大小为54x54。
- `self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5)`:定义了第三个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为50,卷积核大小为5x5,卷积核的步长为1。注释中的“output size=50”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为50x50。
- `self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第三个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=25”表示经过该池化层后输出的特征图大小为25x25。
- `self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)`:定义了一个全连接层,输入特征数为50x25x25,输出特征数为25。
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