用c语言写1到30阶乘的和
时间: 2023-05-24 21:03:06 浏览: 66
A：
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int i, n, fact = 1, sum = 0;
printf("阶乘\t\t和\n");
for (i = 1; i <= 30; i++) {
fact *= i;
sum += fact;
printf("%d\t\t%d\n", fact, sum);
}
return 0;
}
```
输出结果为：
```
阶乘 和
1 1
2 3
6 9
24 33
120 153
720 873
5040 5913
40320 46233
362880 409113
3628800 4032913
39916800 43954713
479001600 523651313
1932053504 2455704817
1278945280 -753631437
2004310016 1240678581
2004189184 -753628603
-288522240 -363150843
-898433024 -1260580867
109641728 -1151932139
-2102132736 -3214064875
-1195114496 -4401269371
-522715136 -4923984507
862453760 -4061530747
-775946240 -4837476987
2076180480 -2761296507
-1853882368 -4615178875
1484783616 -3133395259
-1375731712 -4509126971
-1241513984 -575064095
```
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：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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