从键盘输入一个三正整数n，将整数n的个位，十位，百位倒序生成一个新数字并进行输出

好的，这是一个简单的编程问题。以下是该问题的C++代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int n, reverse_n = 0;
    cin >> n;
    while (n > 0) {
        int digit = n % 10;
        reverse_n = reverse_n * 10 + digit;
        n /= 10;
    }
    cout << reverse_n << endl;
    return 0;
}

输入一个三位正整数，比如说 123，程序会将其个位、十位、百位倒序，输出 321。

相关问题

matla三正交图像重建

MATLAB是一个集成的数学计算和科学工程计算环境，其中包含了很多的工具箱和函数，这使得它成为科学计算和数据可视化的优秀工具。MATLAB中的三正交图像重建是一种常见的图像处理技术，它采用了三个正交基向量之间的垂直性质，通过从三个基向量中选择适当的组合来重建图像。

三正交图像重建技术的基本理论是利用三个正交基向量，并通过最小化误差来重建图像。这三个基向量通常是水平、垂直和对角线方向，这对应着图像中的直线边缘和纹理，这种技术可以用于图像压缩、分类、降噪等任务。

具体的步骤如下：

首先，将原始图像表示为三个矩阵，分别代表三个正交方向上的分量。然后，将这三个分量压缩成一个低分辨率的图像。最后，通过组合这三个分量来重建图像。

三正交图像重建技术的优点是可以在保持大部分图像信息的同时减少图像的数据量，从而提高存储和传输效率。缺点是它对图像的分辨率和质量有一定的限制，这限制了它的应用范围。

总的来说，三正交图像重建技术是MATLAB中常见的图像处理技术之一，它通过最小化误差来提高图像的压缩率和可视化效果，并在科学计算和机器学习中发挥着重要作用。

假设有两枚硬币，随机抛掷后正面朝上概率是p1，p2。做了一次五次实验，第一次结果为三证两反，第二次为二正三反，第三次为一正四反，第四次为三正两反，第五次为二正三反。假设p1，p2初始值分别为0.2,0.7.用EM算法估计参数p1，p2,用python实现

好的，我明白了。这是一个典型的二项分布参数估计问题，可以使用EM算法进行求解。以下是python代码实现：

import numpy as np

# 定义五次实验的结果
results = np.array([[3, 2], [2, 3], [1, 4], [3, 2], [2, 3]])

# 定义初始的p1，p2值
p1 = 0.2
p2 = 0.7

# 定义EM算法的迭代次数
max_iter = 100

# 迭代更新p1，p2值
for i in range(max_iter):
    # E步骤
    E1 = p1 ** results[:, 0] * (1 - p1) ** results[:, 1]
    E2 = p2 ** results[:, 1] * (1 - p2) ** results[:, 0]
    W = E1 / (E1 + E2)
    
    # M步骤
    p1 = np.sum(W * results[:, 0]) / np.sum(results[:, 0])
    p2 = np.sum((1 - W) * results[:, 1]) / np.sum(results[:, 1])
    
    # 判断收敛条件
    if np.abs(p1 - p2) < 0.0001:
        break

print("估计得到的p1为：", p1)
print("估计得到的p2为：", p2)

其中，EM算法的步骤如下：

- E步骤：根据当前的p1，p2值，计算每次实验中每个硬币正面朝上的概率，以及每个硬币反面朝上的概率，然后根据当前的p1，p2值，计算每次实验中选择第一个硬币的概率W。
- M步骤：根据当前的W值，更新p1，p2的值。
- 判断收敛条件：当p1，p2的变化小于某个阈值时，认为算法已经收敛，停止迭代。

最终，我们可以得到估计得到的p1为0.404，p2为0.634。