编程序段计算SUIM==a1+a2+•+a20,已知al~a20依次存放在以BUF 为首址的数据区,每个数据占两个字节,和数SUM也为两个字节。(要求用循环)假如20个数分别为1 2 3 4 5 8 12 13 15 16 17 22 23 24 25 33 32 26 46 66相应的代码应该是什么
时间: 2024-01-26 07:04:51 浏览: 132
以下是计算SUM的程序段:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int BUF[20] = {1, 2, 3, 4, 5, 8, 12, 13, 15, 16, 17, 22, 23, 24, 25, 33, 32, 26, 46, 66};
int SUM = 0;
for (int i = 0; i < 20; ++i) {
SUM += BUF[i];
}
printf("SUM=%d\n", SUM);
return 0;
}
```
这里使用了一个数组BUF来存储20个数,然后使用循环逐一将它们累加起来。最后将累加结果输出即可。
相关问题
suim数据集水下图像生成
### 使用SUIM数据集生成水下图像
为了利用SUIM数据集进行水下图像生成,可以采用深度学习方法中的生成对抗网络(GANs),特别是条件生成对抗网络(cGANs)。这类模型能够基于输入条件生成逼真的图像。对于水下场景而言,AquaNet等特定架构可能更适合处理复杂的水下环境特征[^1]。
#### 数据预处理
在训练之前,需对SUIM数据集执行必要的预处理操作:
- **标准化**:将像素值缩放到[0, 1]区间内。
- **裁剪与调整大小**:确保所有图片具有相同尺寸以便于批量处理。
- **增强**:通过旋转、翻转等方式增加样本多样性。
```python
import numpy as np
from PIL import Image
import os
def preprocess_image(image_path):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
# Resize image to a fixed size (e.g., 256x256)
img_resized = img.resize((256, 256))
# Convert image to numpy array and normalize pixel values between [0, 1]
img_array = np.array(img_resized) / 255.0
return img_array
```
#### 构建生成器和判别器
构建两个主要组件——生成器用于创建新图;判别器用来区分真实与伪造的数据点。这里推荐使用U-Net结构作为生成器的基础框架,因为它擅长捕捉局部细节并保持上下文一致性。
```python
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model
def build_unet_generator(input_shape=(256, 256, 3)):
inputs = Input(shape=input_shape)
conv1 = Conv2D(64, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(inputs)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(128, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')(pool1)
upsample1 = UpSampling2D(size=(2, 2))(conv2)
concat1 = Concatenate()([upsample1, conv1])
output_layer = Conv2D(3, kernel_size=1, activation='sigmoid', padding='same')(concat1)
model = Model(inputs=[inputs], outputs=[output_layer])
return model
```
#### 训练过程概述
定义损失函数来衡量生成图像的质量,并优化参数使得生成的结果尽可能接近真实的水下照片。通常会结合感知损失(perceptual loss) 和对抗损失(adversarial loss),以提高最终效果的真实感。
sap中SUIM怎么勇
### 如何在SAP中使用SUIM事务码
#### 输入SUIM事务码并进入界面
在命令框中输入`SUIM`,按下回车键即可启动该事务码。这将打开用于管理用户权限的初始屏幕。
#### 浏览不同选项卡进行配置或查询
- **角色维护**
- 若要基于菜单项来查找与特定事务码关联的角色,在左侧导航栏选择“角色”,然后选择子选项“按菜单中的事务分配”。在此界面上方可看到多个字段供进一步筛选[^1]。
- **用户维护**
- 对于需要检查具体用户的授权情况,则应转至“用户”部分下的相应分支来进行操作。例如,“单个用户”的设置允许逐个审查个人账户所拥有的访问权。
- **其他功能区**
- 此外还有关于参数文件和其他辅助工具的功能区域可供探索,这些对于精细化控制和审计同样重要[^3]。
#### 执行具体的查询动作
当定位到合适的路径之后,比如选择了按照菜单中的事务分配来寻找某事务码对应的角色时,只需简单地填写目标事务码名称,并点击执行按钮完成检索过程[^2]。
需要注意的是,在某些特殊情况下,即使能够确认某个用户确实拥有某一事务码的操作许可,也可能因为特殊的权限分配机制而无法直接从该事务码反向追踪到确切的角色信息[^4]。
```python
# Python伪代码展示逻辑流程而非实际可用代码
def use_SUIM(transaction_code):
enter_transaction('SUIM')
navigate_to_role_section()
select_submenu_based_on_menu_transactions()
input_and_execute_search Criteria=transaction_code
use_SUIM('指定的事务码') # 替换为实际要查询的具体事务码字符串
```
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