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 18:03:47 浏览: 23
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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def play_round(self, a1, a2): if a1.strategy == "Always Cooperate": a1_choice = "Cooperate" elif a1.strategy == "Always Defect": a1_choice = "Defect" elif a1.strategy == "Tit-for-Tat": if a2.previous_choice is None: a1_choice = 'Cooperate' else: a1_choice = a2.previous_choice elif a1.strategy == "Random": a1_choice = random.choice(["Cooperate", "Defect"]) 这段代码的意思

这段代码是 Python 中游戏类 Game 的一个方法 play_round 的定义。该方法接受两个代理 a1 和 a2 作为参数，并模拟一轮博弈。 在博弈中，首先通过 if-elif 语句判断 a1 的策略类型，然后根据策略类型确定 a1 的选择...

if a2.strategy == "Always Cooperate": a2_choice = "Cooperate" elif a2.strategy == "Always Defect": a2_choice = "Defect" elif a2.strategy == "Tit-for-Tat": if a1.previous_choice is None: a2_choice = 'Cooperate' else: a2_choice = a1.previous_choice elif a2.strategy == "Random": a2_choice = random.choice(["Cooperate", "Defect"]) 这段代码的意思

这段代码是一个囚徒困境游戏中，对于第二个玩家（a2）的决策策略进行定义和实现。其中，a2可以选择的策略有四种：1.始终合作（Always Cooperate）；2.始终背叛（Always Defect）；3.以"眼还眼"的方式进行决策（Tit-...

怎么在matlab app designer中坐标区显示得出的数值结果，如ans = 常规模型 Gauss2: ans(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) + a2*exp(-((x-b2)/c2)^2) 系数(置信边界为 95%): a1 = -1.772 (-2.565, -0.9781) b1 = 113.4 (110.8, 116.1) c1 = 37.63 (30.61, 44.65) a2 = 2.427 (1.62, 3.235) b2 = 105 (101.5, 108.5) c2 = 67.61 (61.24, 73.98)

%.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...

matlab代码解读， b=a'; c=b*a; c1=ones(1,row); a1=c1*a; c2=ones(col,1); a2=c2*a1; a3=a2'; y=c./a2; z=c./a3; pij=min(y,z);

a 进行转置，c=b*a 表示将矩阵 b 和 a 进行矩阵乘法运算，c1=ones(1,row) 表示生成一个行向量，元素都为 1，长度为 row，a1=c1*a 表示将矩阵 c1 和 a 进行矩阵乘法运算，c2=ones(col,1) 表示生成一个列向量，...

a1, b1, c1, d1 = np.split(x, 4, axis=3) AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape' 怎么修改

这个错误提示表明你传递给np.split()函数的参数x是一个列表，而不是一个numpy数组。你需要将列表转换为numpy数组，例如： x = np.array(x) a1, b1, c1, d1 = np.split(x, 4, axis=3) 这样就可以成功...

if a1_choice == "Cooperate" and a2_choice == "Cooperate": a1.score += 3 a2.score += 3 elif a1_choice == "Cooperate" and a2_choice == "Defect": a1.score += 0 a2.score += 5 elif a1_choice == "Defect" and a2_choice == "Cooperate": a1.score += 5 a2.score += 0 elif a1_choice == "Defect" and a2_choice == "Defect": a1.score += 1 a2.score += 1 这段代码的意思

在这个博弈中，有两个玩家（a1和a2），每个玩家可以选择“合作”或“背叛”。如果两个玩家都选择“合作”，则双方得分都加3分；如果一个玩家选择“合作”，而另一个玩家选择“背叛”，则选择“合作”的玩家得分为0分...

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假设你有一个 List，其中元素为 a1、a2、b1、b2、c1、c2。下面是一个示例代码： List<String> list = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "b2", "c1", "c2"); // 自定义 Comparator Comparator<String> ...

封装这段程序while True: a1 = float(input("请输入黏度1(mp*s): ")) b1 = float(input("请输入密度1(kg/l): ")) c1 = float(input("请输入比例1: ")) a2 = float(input("请输入黏度2(mp*s): ")) b2 = float(input("请输入密度2(kg/l): ")) result1 = a1*c1 + a2*(1-c1) result2 = b1*c1 + b2*(1-c1) choice = input("是否继续输入？(y/n)") if choice == 'n': break data_str = [] data_str.append([result1, result2])

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。...

帮我解释一下这个代码：def find_index(A): a1=int(A.iloc[0,0][8:10]) a2=int(A.iloc[len(A)-1,0][8:10]) tA=A while 1: I1=int(len(tA)/2)-1 I2=I1+1 t0=int(tA.iloc[I1,0][8:10]) t2=int(tA.iloc[I2,0][8:10]) if t2!=t0: r=(tA.iloc[I1,0][:10],tA.index[I1]) return r break if t2==t0 and t2==a1: tA=tA.iloc[I2:,] if t2==t0 and t2==a2: tA=tA.iloc[:I1+1,]

这段代码是一个函数，输入一个数据框A，函数的目的是找到其中时间戳第一个和最后一个元素的位置索引。首先，将第一个元素时间戳的第8到第9个字符转化为整数变量a1，将最后一个元素时间戳的第8到第9个字符转化为整数...

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。ResnetBlock是ResNet18的基本模块，用于构建ResNet18的主体结构。ResnetBlock包含两个卷积层和批归一化层，以及一个残差路径。ResNet18是一个由ResnetBlock组成的深度...

修改代码：import numpy as np 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): W1 = np.array([[1],[2]]) b1 = np.array([-1]) W2 = np.array([[-3],[4]]) b2 = np.array([1]) W3 = np.array([[5],[-6]]) b3 = np.array([2]) a1 = dense(x, W1, b1, np.tanh) a2 = dense(a1, W2, b2, np.tanh) a3 = dense(a2, W3, b3, np.tanh) f_x = a3 return f_x a_in = np.array([-2, 4]) print(sequential(a_in))

修改后的代码如下： import numpy as np def dense(a_in, W, b, g): ...2. 将 W1、b1、W2、b2、W3、b3 的值修改为与原代码的维度匹配的值。 这样，您应该可以成功运行该代码并得到正确的输出了。

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