C代码实现已知权重和偏置，计算一层卷积一层全连接神经网络的输出，输入、卷积核、输出大小可调节

好的，我可以给你提供一个简单的C代码实现。

假设输入数据的大小为`input_size` x `input_size` x `input_channels`，卷积核的大小为`kernel_size` x `kernel_size` x `input_channels` x `output_channels`，偏置的大小为`output_channels`，全连接层的神经元数量为`fc_neurons`。

首先，我们需要定义一些常量和变量：

#define input_size 28
#define input_channels 3
#define kernel_size 3
#define output_channels 32
#define bias_size output_channels
#define fc_neurons 10

float input[input_size][input_size][input_channels];
float kernel[kernel_size][kernel_size][input_channels][output_channels];
float bias[bias_size];
float conv_output[input_size - kernel_size + 1][input_size - kernel_size + 1][output_channels];
float fc_output[fc_neurons];

然后，我们可以按照下面的方式计算卷积层的输出：

for (int oc = 0; oc < output_channels; oc++) {
    for (int i = 0; i < input_size - kernel_size + 1; i++) {
        for (int j = 0; j < input_size - kernel_size + 1; j++) {
            conv_output[i][j][oc] = 0;
            for (int ic = 0; ic < input_channels; ic++) {
                for (int ki = 0; ki < kernel_size; ki++) {
                    for (int kj = 0; kj < kernel_size; kj++) {
                        conv_output[i][j][oc] += input[i+ki][j+kj][ic] * kernel[ki][kj][ic][oc];
                    }
                }
            }
            conv_output[i][j][oc] += bias[oc];
            conv_output[i][j][oc] = relu(conv_output[i][j][oc]); // 激活函数（这里使用ReLU）
        }
    }
}

其中，`relu` 是一个激活函数，它将所有负数变为零，保持正数不变。在这个例子中，我们使用 ReLU 作为激活函数。

接下来，我们可以按照下面的方式计算全连接层的输出：

for (int i = 0; i < fc_neurons; i++) {
    fc_output[i] = 0;
    for (int oc = 0; oc < output_channels; oc++) {
        for (int x = 0; x < input_size - kernel_size + 1; x++) {
            for (int y = 0; y < input_size - kernel_size + 1; y++) {
                fc_output[i] += conv_output[x][y][oc] * fc_weights[oc][i];
            }
        }
    }
    fc_output[i] += fc_bias[i];
    fc_output[i] = relu(fc_output[i]); // 激活函数（这里使用ReLU）
}

其中，`fc_weights` 是一个大小为`output_channels` x `fc_neurons`的权重矩阵，`fc_bias` 是一个长度为`fc_neurons`的偏置向量。

这就是一个简单的C代码实现，可以计算一层卷积一层全连接神经网络的输出。在实际应用中，可能需要使用更多的技巧和优化来提高性能和精度，例如卷积优化、批量规范化、dropout等。