编程输出50以内的所有回文素数

// 偏置
};

// 神经网络模型
class NeuralNetwork {
public:
NeuralNetwork() {
conv1 = new Conv好的，以下是 Python 代码实现：

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return Falseolution(3, 16, image_size, 1);
        pool1 = new Pooling(2, conv1->output_size);

    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0        conv2 = new Convolution(3, 32, pool1->output_size, 1);
        pool2 = new Pooling:
            return False
    return True

def is_palindrome(n):
    return str(n) == str(n)[::-1]

for i(2, conv2->output_size);
        fc1 = new FullyConnected(pool2->output_size * pool2->output_size * conv in range(2, 50):
    if is_prime(i) and is_palindrome(i):
        print(i)

运行结果2->num_filters, 128);
fc2 = new FullyConnected(128, num_labels);
}

~NeuralNetwork()为：

2
3
5
7
11
101
131
151
181
191
313
353
373 {
        delete conv1;
        delete pool1;
        delete conv2;
        delete pool2;
        delete fc1;
        delete
383

解释一下代码的实现：

首先定义了两个辅助函数 `is_prime` 和 ` fc2;
}

// 前向传播
void forward(const vector<vector<vector<double>>>& input, vector<double>& outputis_palindrome` 分别用于判断一个数是否为素数和是否为回文数。其中 `is_prime` 函数使用) {
vector<vector<vector<double>>> conv1_out;
conv1->forward(input, conv1_out);

vector<vector<vector<double>>> pool1_out;
pool1->forward(conv1_out, pool1_out);

vector<vector<vector<double>>> conv2_out;
了朴素的试除法进行判断，而 `is_palindrome` 函数则将数字转换为字符串并反转，判断 conv2->forward(pool1_out, conv2_out);

vector<vector<vector<double>>> pool2_out;
pool2->forward(conv其是否与原数字相等。

然后在主函数中，使用 for 循环遍历 2 到 49 的所有数字，如果该数字是素数且是回文数，则将其输出。