Java

等待下一个奇迹 2019-09-29 08:54:35
读入三角形的三边长,判断其是否能构成三角形,如果能够成则显示其面积,不能构成给出提示。 源程序:
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引用 3 楼 oh_Maxy的回复:
这个要解决2个问题:
1. 判断三条边a,b,c输入合法: a+b>c;a+c>b;b+c>a
2. 海伦公式: 已知三角形三边a,b,c,则
三边和的平均值 p=(a+b+c)/2
面积 S=sqrt[p(p-a)(p-b)(p-c)]
sqrt用Math工具类里的方法即可。
求全部源程序,谢谢大佬
oh_Maxy 版主 2019-10-01
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这个要解决2个问题:
1. 判断三条边a,b,c输入合法: a+b>c;a+c>b;b+c>a
2. 海伦公式: 已知三角形三边a,b,c,则
三边和的平均值 p=(a+b+c)/2
面积 S=sqrt[p(p-a)(p-b)(p-c)]
sqrt用Math工具类里的方法即可。
oh_Maxy 版主 2019-10-01
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自己翻译一下都不会吗?
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引用 1 楼 过眠的回复:
这个简单呀,用Scanner输入,然后比较三个数的大小,如果a最小,b中等,c最大,a加b小于c的话就不是三角形,反之是三角形,然后就打印其面积
求完整的源程序,因为刚开始接触都不会
过眠 2019-09-29
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这个简单呀,用Scanner输入,然后比较三个数的大小,如果a最小,b中等,c最大,a加b小于c的话就不是三角形,反之是三角形,然后就打印其面积
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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