首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何创建一个循环,在回答前一个问题后询问一个新的随机加法问题

要创建一个循环,在回答前一个问题后询问一个新的随机加法问题,可以使用编程语言来实现。以下是一个示例的Python代码:

代码语言:txt
复制
import random

def generate_random_addition_question():
    num1 = random.randint(1, 10)
    num2 = random.randint(1, 10)
    return f"What is the sum of {num1} and {num2}?"

def ask_question():
    while True:
        question = generate_random_addition_question()
        answer = input(question)
        if answer.lower() == "exit":
            break
        elif int(answer) == num1 + num2:
            print("Correct!")
        else:
            print("Incorrect. Try again.")

ask_question()

这段代码会生成两个随机数,并询问它们的和是多少。如果回答正确,则输出"Correct!",否则输出"Incorrect. Try again."。如果输入"exit",则循环结束。

这个循环可以用于创建一个简单的加法问题游戏,帮助用户练习加法运算。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

前沿 | DeepMind 最新研究——神经算术逻辑单元,有必要看一下!

众所周知,神经网络可以学习如何表示和处理数字式信息,但是如果在训练当中遇到超出可接受的数值范围,它归纳信息的能力很难保持在一个较好的水平。为了推广更加系统化的数值外推,我们提出了一种新的架构,它将数字式信息表示为线性激活函数,使用原始算术运算符进行运算,并由学习门控制。我们将此模块称为神经算术逻辑单元(NALU) ,类似于传统处理器中的算术逻辑单元。实验表明,增强的NALU 神经网络可以学习时间追踪,使用算术对数字式图像进行处理,将数字式信息转为实值标量,执行计算机代码以及获取图像中的目标个数。与传统的架构相比,我们在训练过程中不管在数值范围内还是外都可以更好的泛化,并且外推经常能超出训练数值范围的几个数量级之外。

01

用研项目问卷优化的常见问题和解决方法

前言 在公司“用户为本”企业文化影响下,用户研究工作受到越来越多部门同事关注,除了研究支撑部门更多项目投入外,许多业务部门,包括产品团队、运营团队等都在积极探索用户研究。我们也观察到,为了更快速、更贴合业务得到研究结果,或者是为了数据保密性,一些原本由外部第三方执行的研究项目已经转回公司内部团队执行,用研需求内部消化趋势比较明显。 企鹅智库也在积极运用自有调研平台,帮助其他团队解决一些用户数据获取的困难,在研究项目从外向内迁移过程中,发现了一些常见问题,比较明显的、而且第一开始就面临的,是调研问卷转化问题

03
领券