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[单选题]
使用（)函数接收用于输入的数据。
A.accept()
B.input()
C.readline()
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A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B.神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值
C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
图的m着色问题描述如下:给定无向连通图G和m种不同的颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色.如果有一种着色法,使G中每条边的2个顶点着不同颜色,则称这个图是m可着色的.图的m着色问题是对于给定图G和m种颜色,找出所有不同的着色法.
算法设计:对于给定的无向连通图G和m种不同的颜色,计算图的所有不同的着色法.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有3个正整数n,k和m,表示给定的图G有n个项点和k条边,m种颜色.顶点编号为1,2,...,n接下来的k行中,每行有2个正整数u、v,表示图G的一条边(u,v).
结果输出:将计算的不同的着色方案数输出到文件output.txt.
0-1背包问题描述如下:给定n种物品和一背包.物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C.问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大,在选择装入背包的物品时,对每种物品i只有两种选择,即装入背包或不装入背包.不能将物品i装入背包多次,也不能只装入部分的物品i.
0-1背包问题形式化描述如下:给定C＞0,wi＞0,vi＞0(1≤i≤n),要求n元0-1向量
,
使得
,而且
达到最大.因此,0-1背包问题是一个特殊的整数规划问题.
算法设计:对于给定的n种物品的重量和价值,以及背包的容量,计算可装入背包的最大价值.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有2个正整数n和C,分别表示有n种物品,背包的容量为C.接下来的2行中,每行有n个数、分别表示各物品的价值和重量.
结果输出:将最佳装包方案及其最大价值输出到文件output.txt.文件的第1行是最大价值,第2行是最佳装包方案.
编程序实现功能：将键盘输入流上接收的字符串中的连续数字字符提取出来。例如输入的字符串是"sdjk2343djkdjjkls8990"，则提取出的数据依次是：2343和8990。
A.对Tag Aware属性的入端口：如果输入数据带有VLAN ID，透传接收数据
B.对Tag Aware属性的入端口：如果输入数据不带VLAN ID，丢弃
C.对Access属性的入端口：如果输入数据不带VLAN ID，直接透传
D.对Access属性的入端口：如果输入数据带有VLAN ID，丢弃
