7-2 字典输入输出 分数 15 作者 陈丹 单位 浙大城市学院 从键盘输入一个字典,将该字典的键和值对换后输出。 输入格式: 从键盘输入一个字典。 输出格式: 将该字典的键和值对换后输出。 输入样例: 在这里给出一组输入。例如: {1:'a',2:'b',3:'c'} 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} 代码长度限制 16 KB 时间限制 400 ms 内存限制
时间: 2023-11-28 15:49:38 浏览: 69
```python
d = eval(input()) # 输入字典,使用eval将输入的字符串转化为字典类型
d = {v: k for k, v in d.items()} # 将字典的键和值对换
print(d) # 输出结果
```
相关问题
用python实现6-1 平均成绩和等级 分数 15 全屏浏览题目 作者 陈丹 单位 浙大城市学院 输入五个考试分数,输出对应的等级和平均分,分级规则见下表。在程序中编写2个函数: cal_average(g1,g2,g3,g4,g5)和cal_grade(g)。函数接口定义:cal_average(g1,g2,g3,g4,g5)。参数g1,g2,g3,g4,g5接受五门课的成绩,并返回分数的平均值。cal_grade(g)。参数g接受一个考试分数作为参数,并返回成绩等级。 裁判测试程序样例:/* 请在这里填写答案 */n0,n1,n2,n3,n4=map(eval,input().split())print(cal_average(n0,n1,n2,n3,n4))for i in range(5): n=eval('n'+str(i)) print(cal_grade(n)) 输入样例:在这里给出一组输入。例如:66 77 88 99 55 输出样例:在这里给出相应的输出。例如:77.0DCBAF 代码长度限制 16 KB 时间限制 400 ms 内存限制 64 MB Python (python3) 1 2 3 def·cal_grade(n): ····n·=·(n0·+·n1·+·n2·+·n3·+·n4)/5 ····return·n 测试用例 编译器输出
下面是实现题目要求的代码:
```python
def cal_average(g1, g2, g3, g4, g5):
average = (g1 + g2 + g3 + g4 + g5) / 5
return average
def cal_grade(g):
if g >= 90:
return 'A'
elif g >= 80:
return 'B'
elif g >= 70:
return 'C'
elif g >= 60:
return 'D'
else:
return 'F'
n0, n1, n2, n3, n4 = map(int, input().split())
average = cal_average(n0, n1, n2, n3, n4)
print('{:.1f}'.format(average))
for i in range(5):
n = eval('n'+str(i))
grade = cal_grade(n)
print(grade, end='')
print()
```
输入五个考试分数后,首先调用 `cal_average` 函数计算平均分,并输出结果。然后依次遍历每个成绩,调用 `cal_grade` 函数计算等级,并输出结果。需要注意的是,输出等级时需要将结果连成一个字符串,最后加上换行符输出。
Watermarking Deep Neural Networks解释以及相关中文文献
水印技术是一种保护知识产权的方法,可以用于保护深度神经网络模型的权重和架构。通过在模型参数中嵌入水印信息,可以确保在未经授权的情况下使用该模型时,可以追溯到模型的原始所有者。
水印技术可以应用于很多领域,包括图像处理、音频处理和自然语言处理等。在深度学习领域,水印技术可以用于保护模型权重和架构,在模型被盗用或滥用时提供一定的保护。
相关的中文文献包括:
1.《深度学习模型水印技术综述》(白晓红、李博文、李晓东、刘勇):该文综述了深度学习模型水印技术的研究现状和发展趋势,介绍了不同水印技术的优缺点和适用场景。
2.《基于深度学习的模型水印技术研究》(赵磊、王俊杰):该文提出了一种基于深度学习的模型水印技术,通过对模型权重进行加密和嵌入水印信息,实现了对模型的保护。
3.《基于深度学习的模型水印技术研究综述》(陈丹、周晓敏):该文综述了基于深度学习的模型水印技术的研究现状和发展趋势,介绍了不同水印技术的实现原理和适用场景。
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