求救，关于C语言二维数组作业
要求求两个矩阵a和b的乘积，结果存储在矩阵c中，基本思路是先给矩阵a和b赋值，然后计算出c矩阵中每个元素的值，再打印出c矩阵
程序如下：
#include <stdio.h>
int main()
{
int i, j, t = 0;
int a = { 1, 2, 3,4,5,6 };
int b = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 };
int c = {0}; //定义矩阵，初始化
for (i = 0; i < 2; i++)
{
for (j = 0; j < 2; j++)
{
for (t = 0; t < 3; t++)
{
c = c + a * b; //计算出c矩阵中每一个元素的值
}
}
}
for (i = 0; i < 2; i++)
{
for (j = 0; j < 2; j++)
{
printf("%3d",c);
}
printf("\n"); //打印c矩阵
}
printf("\n");
return 0;
}
但是这样的程序执行结果是这样子的，结果不对
为什么这个程序不行呢？ 程序没问题，结果也没问题
你为什么认为结果不对呢？
矩阵a：
123
456
矩阵b：
12
34
56
矩阵c：
1*1+2*3+3*5=22；1*2+2*4+3*6=28
4*1+5*3+6*5=49；4*2+5*4+6*6=64 c = c + a * b; //计算出c矩阵中每一个元素的值
不是两个矩阵的乘积吗，为什么要加呢 sunrise085 发表于 2020-8-17 22:55
程序没问题，结果也没问题
你为什么认为结果不对呢？
我自己写错了，我以为矩阵是
1 2
3 4
5 6
{:9_220:} chxchxkkk 发表于 2020-8-18 00:30
c = c + a * b; //计算出c矩阵中每一个元素的值
不是两个矩阵的乘积吗，为什么要加呢
这就是矩阵乘法的规定呢，
我那个程序没问题，答案也不错，我自己看错了{:9_220:} @FishC 使用深度注意力网络对时间序列进行预测，根据预测值与真实值的偏差来确定异常，这样进行异常检测的方法有什么优点呢？ vectorfunction 发表于 2023-12-12 10:59
@FishC 使用深度注意力网络对时间序列进行预测，根据 ...
使用深度注意力网络进行时间序列预测与异常检测有以下几个优点：
1. 高精度：深度注意力网络是一种复杂的神经网络模型，具有强大的学习能力和模式识别能力。它可以捕捉到时间序列数据中的复杂关系，并能够准确地预测未来的值。
2. 自动化：使用深度注意力网络进行异常检测可以自动地识别异常值。传统的异常检测方法通常需要手动设置阈值或规则来判断异常值，而深度注意力网络可以自动学习数据的特征和模式，无需人工干预。
3. 鲁棒性：深度注意力网络在处理缺失值和噪声方面表现良好。它可以通过学习数据的分布和模式来填充缺失值，并且可以抵抗噪声的影响，从而提高了异常检测的鲁棒性。
下面是一个简单的示例代码，演示如何使用深度注意力网络进行时间序列的预测和异常检测：
import tensorflow as tf
# 定义深度注意力网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True),
tf.keras.layers.Attention(),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)
# 计算预测值与真实值的偏差
deviation = predictions - y_test
# 进行异常检测
threshold = 2.0# 设置异常阈值
anomalies =
# 打印异常点的索引
print("异常点索引：", anomalies)
以上代码只是一个简单示例，实际应用中需要根据具体情况进行模型选择和参数调整。希望对你有所帮助！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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