>>> odd_square_sum() 84 >>> odd_square_sum(10) 84 >>> odd_square_sum(5.5) "输入数据类型有误" >>> odd_square_sum(-2) "输入数据范围有误"

时间: 2024-05-29 16:09:29 浏览: 4
你好!很高兴与您进行对话。关于您的问题,属于编程问题,我可以为您解答。以下是您提出的 odd_square_sum 函数的问题解答: 1. odd_square_sum() 返回值为 84,这表示在 1 到 7 的奇数平方和为 84。 2. odd_square_sum(10) 也返回值为 84,这表示在 1 到 7 的奇数平方和为 84。这是因为 odd_square_sum 函数对于输入大于等于7的数字,只计算 1 到 7 的奇数平方和。 3. odd_square_sum(5.5) 返回值为 "输入数据类型有误"。这是因为 odd_square_sum 函数只接受整数作为参数,不能输入浮点数。 4. odd_square_sum(-2) 返回值为 "输入数据范围有误"。这是因为 odd_square_sum 函数只接受大于等于1的整数作为参数,不能输入小于1的整数。 希望这些解答能够帮助您。如果您还有其他问题,请继续提问。
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如何调用上面的odd_square_sum(num=8)方法,而且让我来输入数据

请按照以下步骤来调用odd_square_sum(num=8)方法并输入数据: 1. 首先,将以下代码复制粘贴到您的代码编辑器中: def odd_square_sum(num=8): """ This function takes an integer 'num' as input, and returns the sum of the squares of all odd integers from 1 to 'num'. """ sum = 0 for i in range(1, num+1): if i % 2 == 1: sum += i**2 return sum 2. 然后,在你的代码中调用该函数,如下所示: user_input = int(input("请输入一个整数:")) result = odd_square_sum(user_input) print("从1到", user_input, "之间所有奇数的平方和为:", result) 3. 运行代码后,程序将提示您输入一个整数。请输入一个整数,例如10。 4. 然后程序将计算从1到您输入的数字之间所有奇数的平方和,并输出结果,例如:从1到10之间所有奇数的平方和为:165。

(define (sum-odd-squares tree) (cond ((null? tree) 0) ((not (pair? tree)) (if (odd? tree) (square tree) 0)) (else (+ (sum-odd-squares (car tree)) (sum-odd-squares (cdr tree))))))

这段代码是一个用于计算树中奇数节点平方和的递归函数。 函数的定义是 `(define (sum-odd-squares tree) ...)`,意味着它接受一个名为 `tree` 的参数。 在函数体内部,使用了 `cond` 表达式来进行条件判断和分支处理。 首先,`(null? tree)` 检查 `tree` 是否为空,即是否为一个空列表。如果是空列表,表示当前节点为空,函数返回 0。 然后,`(not (pair? tree))` 检查 `tree` 是否为一个非对偶(即非列表)对象。如果是非对偶对象,则进一步判断该对象是否为奇数。如果是奇数,则调用 `(square tree)` 计算该奇数的平方值,并返回该平方值;否则返回 0。 最后,如果以上两个条件都不满足,即 `tree` 是一个非空列表,并且包含子树。那么递归地调用 `sum-odd-squares` 函数来计算当前节点的左子树和右子树中奇数节点平方和,并将两者相加,作为当前节点的奇数节点平方和。 整体来说,这个函数通过递归地遍历树的节点,并根据节点的类型和值进行处理,最终计算出树中奇数节点平方的总和。

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详细解释一下这段代码 % extract patch of size bg_area and resize to norm_bg_area im_patch_cf = getSubwindow(im, pos, p.norm_bg_area, bg_area); pwp_search_area = round(p.norm_pwp_search_area / area_resize_factor); % extract patch of size pwp_search_area and resize to norm_pwp_search_area im_patch_pwp = getSubwindow(im, pos, p.norm_pwp_search_area, pwp_search_area); % compute feature map xt = getFeatureMap(im_patch_cf, p.feature_type, p.cf_response_size, p.hog_cell_size); % apply Hann window xt_windowed = bsxfun(@times, hann_window, xt); % compute FFT xtf = fft2(xt_windowed); % Correlation between filter and test patch gives the response % Solve diagonal system per pixel. if p.den_per_channel hf = hf_num ./ (hf_den + p.lambda); else hf = bsxfun(@rdivide, hf_num, sum(hf_den, 3)+p.lambda); end response_cf = ensure_real(ifft2(sum(conj(hf) .* xtf, 3))); % Crop square search region (in feature pixels). response_cf = cropFilterResponse(response_cf, ... floor_odd(p.norm_delta_area / p.hog_cell_size)); if p.hog_cell_size > 1 % Scale up to match center likelihood resolution. response_cf = mexResize(response_cf, p.norm_delta_area,'auto'); end [likelihood_map] = getColourMap(im_patch_pwp, bg_hist, fg_hist, p.n_bins, p.grayscale_sequence); % (TODO) in theory it should be at 0.5 (unseen colors shoud have max entropy) likelihood_map(isnan(likelihood_map)) = 0; % each pixel of response_pwp loosely represents the likelihood that % the target (of size norm_target_sz) is centred on it response_pwp = getCenterLikelihood(likelihood_map, p.norm_target_sz);

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