⛄一、改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN简介 改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN是一种利用灰狼算法优化深度置信网络的方法。该方法通过优化隐藏层节点数目、反向迭代次数和反向学习率等参数，来提高深度置信网络的性能。同时，该方法还利用交叉验证抑制过拟合问题，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。IGWO算法的引入使得该方法具有更好的全局搜索能力和收敛速度，因此

每次把gcd(a,c)提到前面，直到a,c互质，然后就是普通BSGS了 #include<cstdio>#include<cstring>#include<iostream>#include<algorithm>#include<cmath>#define LL long longusing namespace std;struct hashtable{static const