帮我生成这个代码的流程图：a1,b1,c1=input().split(" ") a2,b2,c2=input().split(" ") a1=int(a1) b1=int(b1) c1=int(c1) a2=int(a2) b2=int(b2) c2=int(c2) d1=[0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31] d2=[0,31,29,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31] sum=0 def leapyear(x): if x%400==0 or (x%4==0 and x%100!=0): return True else: return False def cha(x,x1,x2): cum=0 if leapyear(x): for i in range(x1,x2): cum+=d2[i] else: for i in range(x1,x2): cum+=d1[i] return cum if a1==a2: if b1==b2: if c1==c2: sum+=0 else: sum+=(c2-c1) else: sum+=(cha(a1,b1,b2)+c2-c1) else: sum+=(cha(a1,b1,12)+31-c1+cha(a2,1,b2)+c2-1+1) week=sum//7+1 weekdays=sum%7+1 print(f"{week} {weekdays}")

时间: 2023-12-10 20:03:47 浏览: 133
好的，以下是代码流程图： ``` +------------------------+ | Start | +------------------------+ | +------------------------+ | Input a1,b1,c1 | +------------------------+ | +------------------------+ | Input a2,b2,c2 | +------------------------+ | +------------------------+ | Convert a1,b1,c1 to int | +------------------------+ | +------------------------+ | Convert a2,b2,c2 to int | +------------------------+ | +------------------------+ | Initialize d1,d2,sum | +------------------------+ | +------------------------+ +------------>| Define leapyear function | | +------------------------+ | | | +------------------------+ | | Define cha function | | +------------------------+ | | +-------------+---------------------------+ | If a1==a2 | | If b1==b2 | | If c1==c2 | | sum+=0 | | Else | | sum+=(c2-c1) | | Else | | sum+=(cha(a1,b1,b2)+c2-c1) | | Else | | sum+=(cha(a1,b1,12)+31-c1+cha(a2,1,b2)+c2-1+1) | +------------------------+ | +------------------------+ | Calculate week | +------------------------+ | +------------------------+ | Calculate weekdays | +------------------------+ | +------------------------+ | Output week and weekdays | +------------------------+ | +------------------------+ | End | +------------------------+ ```
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%.3f)\nb2 = %.1f (%.1f, %.1f)\nc2 = %.2f (%.2f, %.2f)', a1, a1_lb, a1_ub, b1, b1_lb, b1_ub, c1, c1_lb, c1_ub, a2, a2_lb, a2_ub, b2, b2_lb, b2_ub, c2, c2_lb, c2_ub)); 在上面的代码中，TextArea是您...

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好的，这里是一个封装后的函数，它可以接收任意数量的输入，计算加权平均值，并将结果存储到一个二维列表中。函数的名称为input_and_calculate，它没有参数，返回一个二维列表。 python def input_and_...

将下列代码补充成完整的程序：def dense(a_in,W,b,g): units=W.shape[1] a_out=np.zeros(units) for j in range(units): w=W[:j] z=np.dot(w,a_in)+b[j] a_out[j]=g(z) return a_out def sequential(x): a1=dense(x,W1,b1) a2=dense(a1,W2,b2) a3=dense(a2,W3,b3) a4=dense(a3,W4,b4) f_x=a4 return f_x W=np.array([[1,-3,5], [2,4,-6]]) b=np.array([-1,1,2]) a_in=np.array([-2,4])

a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) a4 = dense(a3, W4, b4, np.tanh) f_x = a4 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in)) # 输出结果为[-0.99999936]

帮我完善下面这段代码，半开区间或开区间： public static void test(Integer a1, Integer a2, Integer b1, Integer b2, Integer c1, Integer c2){ LocalDateTime aa1 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a1, 0); LocalDateTime aa2 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a2, 0);

public static void test(Integer a1, Integer a2, Integer b1, Integer b2, Integer c1, Integer c2){ LocalDateTime aa1 = LocalDateTime.of(2023, 6, 5, a1, 0); LocalDateTime aa2 = LocalDateTime.of(2023, 6...

详细解释一下这段代码：class ResnetBlock(Model): def init(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).init() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def init(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).init() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

这段代码定义了两个类：ResnetBlock 和 ResNet18，用于实现 ResNet18 模型。 ResnetBlock 类定义了一个残差块，包含两个卷积层和一个残差连接。其中，第一个卷积层 c1 用于提取特征，第二个卷积层 c2 用于将特征...

S → A b {B.in_num := A .num + 100} B { if B.num=0 then S.accepted := true else S.accepted := false } S → A b b {B.in_num := A .num + 50} B { if B.num=0 then S.accepted := true else S.accepted := false } A → A1 a {A. num := A1.num + 1} A →  {A. num := 0} B → {B1.in_num := B.in_num} B1 a {B. num := B1.num - 1} B →  {B. num := B.in_num }

这段代码是一个LR语法分析器的语法规则。其中S、A和B是语法符号，a和b是终结符号。在这个规则中，S是起始符号，A表示一个或多个a，B表示零个或多个a。 规则中的大括号表示在相应的语法符号被归约时执行的语义动作。...

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