


Kongsi soalan temuduga logik dan lihat jika anda boleh menjawabnya dengan betul!
Artikel ini akan berkongsi dengan anda soalan temu bual logik (dengan analisis) yang jawapannya salah telah tersebar di seluruh Internet Anda boleh menganalisisnya terhadap diri anda sendiri untuk mengetahui sama ada anda boleh menjawabnya dengan betul.
01 Asal Usul Kisah
100 orang menjawab lima soalan, 81 orang menjawab soalan pertama dengan betul, 91 orang menjawab soalan kedua dengan betul, 85 orang menjawab soalan ketiga dengan betul, dan 79 orang. orang menjawab soalan keempat dengan betul , 74 orang menjawab soalan kelima dengan betul.
Orang yang menjawab tiga atau lebih soalan dengan betul dianggap telah lulus.
02 Fikirkan skala kecil, dua soalan AB
Pertimbangkan dahulu jika hanya ada dua soalan AB, 100 orang, dahulu tindak balas Ia dilakukan dengan cara pengumpulan.
Hanya ada 3 situasi di atas secara keseluruhannya adalah haram jika bilangan orang lebih daripada 100, jadi hanya ada 2 situasi yang terakhir.
Kesimpulan berikut boleh dibuat:
Terdapat sekurang-kurangnya 72 orang dan maksimum 81 orang yang menjawab soalan AB pada masa yang sama
Pada masa yang sama Bilangan maksimum orang yang mendapat soalan AB dan AB adalah 9 orang, dan bilangan minimum ialah 0 orang.
Nampaknya kami telah menemui coraknya, jadi kami akan mengembangkan lagi skala data mengikut idea ini dan mempertimbangkan tiga soalan ABC.
03 Kembangkan skala, ABC tiga soalan
Mula-mula pertimbangkan hubungan antara setiap dua soalan.
Sambung semula hubungan antara tiga soalan. Tunggu, nampaknya agak rumit Ini bukan kerumitan linear Maaf, IQ si kecil tidak mencukupi dan dia autistik.
Adakah Little K bersedia untuk mengalah TIDAK, jangan sekali-kali berkata berputus asa. Kadang-kadang, jangan langgar dinding dan jangan sekali-kali menoleh ke belakang Berdasarkan pengalaman Xiao K selama bertahun-tahun, jika corak yang anda temui tidak jelas atau sangat rumit, ini biasanya bermakna anda berada di landasan yang salah, jadi anda harus mempertimbangkan untuk menukar cara anda. pemikiran pada masa ini.
04 Tukar pemikiran
Di atas semua adalah pemikiran positif, tetapi ia bukan mudah untuk ditangani, anda boleh berfikir secara songsang.
Selagi anda membuat 3 soalan yang salah, anda akan gagal 19 9 15 21 26 = 90 soalan yang salah semuanya paling banyak 30 orang akan gagal , jadi sekurang-kurangnya 70 orang lulus, sempurna, dan memanggilnya sehari.
Tunggu sentiasa terasa agak pelik, bukan kerana ia terlalu mudah, tetapi kerana gerak hati saya tentang jumlah maklumat memberitahu saya bahawa penyelesaian ini mengabaikan banyak maklumat.
Hanya jumlah bilangan yang digunakan, tetapi taburan bilangan soalan yang salah untuk 5 soalan tidak digunakan. Kemudian beritahu anda bahawa terdapat 90 ralat secara keseluruhan Mengapa anda perlu memberitahu nombor tertentu secara berasingan Adakah ini hanya maklumat yang mengelirukan?
05 Pemikiran Ekstrem
Menurut penyelesaian di atas, kerana anda tidak mengambil berat tentang pengedaran khusus, gunakan pemikiran melampau untuk membina data khas. Sebagai contoh, semua soalan yang salah tertumpu pada soalan A.
Sebanyak 90 soalan masih salah, tetapi semua orang mendapat 4 soalan dengan betul, jadi sepatutnya 100 orang telah lulus, dan mereka autistik semula.
Ketika ini, saya rasa perlu ada semangat bertubi-tubi yang keluar.
Little K: Apa yang awak cakap masuk akal, tetapi saya buntu.
Jangan mengarut dahulu, mari kita fikirkan lebih lanjut Contoh balas ini menggambarkan satu perkara: soalan yang salah tidak boleh diagihkan sesuka hati, jadi mari kita mulakan dari titik ini.
06 Soalan yang salah diedarkan sama rata
Pertama-tama lihat taburan ralat.
Bagaimana untuk mengedarkan soalan yang salah ini kepada kebanyakan orang.
Untuk kemudahan analisis, mari kita tulis contoh mudah sebagai contoh, taburan soalan yang salah ialah 7, 8, 9, 10, 11.
Peruntukan pertama:
Berikan A, B, C kepada 7 orang
Berikan C, D, Berikan E kepada 2 orang
Berikan B, D, E kepada 1 orang
Seramai 7 2 1 = 10 orang boleh ditugaskan.
Jenis kedua, keutamaan diberikan kepada B, C, dan D, seramai 11 orang.
Jenis ketiga, keutamaan diberikan kepada C, D, dan E, seramai 12 orang.
Pada ketika ini kami telah menemui coraknya, memberi keutamaan kepada 3 lorong terbesar akan mendapat lebih ramai orang. Semasa proses peruntukan, tiga pesanan terbesar akan berubah secara dinamik, yang memberi inspirasi kepada idea ketamakan.
Isih soalan yang salah daripada yang terbesar kepada yang terkecil;
Ulang langkah di atas sehingga akhirnya tiada 3 nombor yang bukan 0 dapat ditemui iaitu menjadi X,0,0,0,0 atau X,Y,0,0,0 .
07 Abstrak
Masalah penukaran: Terdapat 5 segi empat tepat, susunan boleh sewenang-wenangnya. Untuk memotong N segi empat tepat dengan lebar 3, superposisi keseluruhan mestilah setinggi mungkin.
Anda rasa, anda rasa dengan teliti Adakah ini masalah yang sama? Jadi mulakan dengan 3 teratas dan hapuskannya, haha.
08 Kebenaran muncul
Berbalik kepada soalan asal, sekurang-kurangnya ada berapa orang? Lulus keputusan ujian kod.
8.1 Pelaksanaan Kod
int main() { int a[5], ans = 0; for (int i = 0; i < 5; ++i) { cin >> a[i]; } sort(a, a + 5, compare); while (a[2] > 0) { a[0]--; a[1]--; a[2]--; sort(a, a + 5, compare); ans++; for (int i = 0; i < 5; ++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; } cout << "ans=" << ans << endl; return 0; }
8.2 Ujian Data
25 20 18 15 9 24 19 17 15 9 23 18 16 15 9 22 17 15 15 9 21 16 15 14 9 20 15 14 14 9 19 14 14 13 9 18 13 13 13 9 17 13 12 12 9 16 12 12 11 9 15 11 11 11 9 14 11 10 10 9 13 10 10 9 9 12 9 9 9 9 11 9 9 8 8 10 8 8 8 8 9 8 8 7 7 8 7 7 7 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 5 5 4 5 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ans=30
Jadi paling banyak 30 orang gagal, dan sekurang-kurangnya 70 orang lulus Walaupun jawapannya sama, cara berfikirnya berbeza.
09 Ringkasan
Fikirkan dengan lebih mendalam tentang soalan yang kelihatan mudah, mungkin anda akan dapati kesimpulan yang berbeza. Dan jangan mudah percaya analisis orang lain 90% orang di Internet salah tentang isu ini. Anda juga boleh menyemak sama ada analisis saya adalah teliti .
Cadangan berkaitan: "Tutorial Video Bahasa C", "Tutorial Video PHP"
Atas ialah kandungan terperinci Kongsi soalan temuduga logik dan lihat jika anda boleh menjawabnya dengan betul!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

1. Perkembangan sejarah model besar pelbagai mod Gambar di atas adalah bengkel kecerdasan buatan pertama yang diadakan di Kolej Dartmouth di Amerika Syarikat pada tahun 1956. Persidangan ini juga dianggap telah memulakan pembangunan kecerdasan buatan perintis logik simbolik (kecuali ahli neurobiologi Peter Milner di tengah-tengah barisan hadapan). Walau bagaimanapun, teori logik simbolik ini tidak dapat direalisasikan untuk masa yang lama, malah memulakan musim sejuk AI pertama pada 1980-an dan 1990-an. Sehingga pelaksanaan model bahasa besar baru-baru ini, kami mendapati bahawa rangkaian saraf benar-benar membawa pemikiran logik ini. Kerja ahli neurobiologi Peter Milner memberi inspirasi kepada pembangunan rangkaian saraf tiruan yang seterusnya, dan atas sebab inilah dia dijemput untuk mengambil bahagian. dalam projek ini.

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah dalam sistem pemanduan autonomi, tugas persepsi adalah komponen penting dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi. Matlamat utama tugas persepsi adalah untuk membolehkan kenderaan autonomi memahami dan melihat elemen persekitaran sekeliling, seperti kenderaan yang memandu di jalan raya, pejalan kaki di tepi jalan, halangan yang dihadapi semasa memandu, tanda lalu lintas di jalan raya, dan sebagainya, dengan itu membantu hiliran. modul Membuat keputusan dan tindakan yang betul dan munasabah. Kenderaan dengan keupayaan pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai jenis penderia pengumpulan maklumat, seperti penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar, penderia radar gelombang milimeter, dsb., untuk memastikan kenderaan autonomi itu dapat melihat dan memahami persekitaran sekeliling dengan tepat. elemen , membolehkan kenderaan autonomi membuat keputusan yang betul semasa pemanduan autonomi. kepala
