随便写段c++的代码

好的，以下是一段简单的 C 语言代码：

#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Hello, world!\n");
    return 0;
}

这是一个最基本的 "Hello, world!" 程序，它在终端输出了一句 "Hello, world!"。

相关问题

随便写一个c++小游戏的代码

好的，以下是一个简单的猜数字游戏的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>

using namespace std;

int main() {
    srand(time(nullptr)); // 随机数种子初始化
    int secretNumber = rand() % 100 + 1; // 生成1到100之间的随机数
    int guess;
    int tries = 0;

    cout << "欢迎来到猜数字游戏！" << endl;

    do {
        cout << "请输入一个猜测的数字（1-100）: ";
        cin >> guess;
        tries++;

        if (guess > secretNumber) {
            cout << "太大了！请再试一次。" << endl;
        } else if (guess < secretNumber) {
            cout << "太小了！请再试一次。" << endl;
        } else {
            cout << "恭喜你猜对了！" << endl;
            cout << "你猜了 " << tries << " 次。" << endl;
        }
    } while (guess != secretNumber);

    return 0;
}

这个游戏会生成一个1到100之间的随机数，然后玩家需要通过输入数字来猜测这个随机数是多少。游戏会根据玩家的猜测给出相应的提示，直到玩家猜对为止。程序会统计玩家猜测的次数，并在猜对时显示出来。

基于TNN的c++分类网络代码，输入是随便大小图片

对于输入大小不确定的图片，我们可以在分类网络中使用自适应池化层（adaptive pooling layer）来动态调整输入图片的大小，以满足分类网络的输入大小要求。具体实现方式如下：

1. 在网络定义中添加自适应池化层，例如：

tnn::Net net;
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Input", "", input_dims));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Conv", "Conv", conv_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("ReLU", "ReLU", relu_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("AdaptivePooling", "AdaptivePooling", adaptive_pooling_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Flatten", "Flatten", flatten_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("InnerProduct", "InnerProduct", inner_product_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Softmax", "Softmax", softmax_params));

其中，adaptive_pooling_params是自适应池化层的参数，可以通过以下代码设置：

tnn::LayerParam adaptive_pooling_params;
adaptive_pooling_params.name = "AdaptivePooling";
adaptive_pooling_params.type = TNN_LAYER_ADAPTIVE_POOLING;
tnn::AdaptivePoolingLayerParam* adaptive_pooling_param = new tnn::AdaptivePoolingLayerParam();
adaptive_pooling_param->pool_type = tnn::POOLING_TYPE_AVE;
adaptive_pooling_param->output_shape.push_back(7); // 自适应池化层输出高度
adaptive_pooling_param->output_shape.push_back(7); // 自适应池化层输出宽度
adaptive_pooling_params.param = std::shared_ptr<tnn::LayerParam>(adaptive_pooling_param);

2. 在图像预处理中进行裁剪，以保证输入图片的长宽比与自适应池化层输出的长宽比一致，例如：

cv::Mat input_image = cv::imread("input_image.jpg");
cv::Mat resized_image;
cv::Size input_size(256, 256); // 先将图片缩放到较大的尺寸
cv::resize(input_image, resized_image, input_size);

float input_scale = 1.0 / 255; // 图像数据缩放比例
float input_mean[] = {0.485, 0.456, 0.406}; // 图像数据均值
float input_std[] = {0.229, 0.224, 0.225}; // 图像数据标准差

int input_height = resized_image.rows;
int input_width = resized_image.cols;
float input_ratio = (float)input_width / (float)input_height;
float output_ratio = (float)7 / (float)7; // 自适应池化层输出的长宽比为1:1
int crop_width, crop_height;
if (input_ratio > output_ratio) {
    crop_width = input_height * output_ratio;
    crop_height = input_height;
} else {
    crop_width = input_width;
    crop_height = input_width / output_ratio;
}
int x = (input_width - crop_width) / 2;
int y = (input_height - crop_height) / 2;
cv::Rect crop_region(x, y, crop_width, crop_height);
cv::Mat cropped_image = resized_image(crop_region);

// 将裁剪后的图片转换为TNNTensor格式
std::vector<int> input_dims = {1, 3, 7, 7}; // 输入维度为1x3x7x7
tnn::Mat input_mat(TNN_CPU, tnn::N8UC3, input_dims, cropped_image.data);
input_mat.ScaleMat(0, input_scale); // 缩放图像数据
input_mat.MeanMat(0, input_mean); // 减去均值
input_mat.DivMat(0, input_std); // 除以标准差
std::shared_ptr<tnn::Mat> input_mat_ptr = std::make_shared<tnn::Mat>(input_mat);

以上代码中，我们先将输入图片缩放到较大的尺寸，再根据自适应池化层的输出大小计算出需要裁剪的区域，并将图片裁剪成正确的大小。然后，我们将裁剪后的图片转换为TNNTensor格式，并进行图像预处理（缩放、减均值、除标准差），最后将TNNTensor作为输入传入分类网络即可。