给定若干已上市手机的三项评分与售价，请用线性模型估计参数，再据此预测新的机型价格。三项评分分别表示硬件能力、系统流畅度和智能能力。设价格由四个系数决定：一个常数项和对应三项评分的权重。你需要用最小二乘的闭式解（即正规方程）拟合参数，然后对新机型输出四舍五入后的价格（单位同输入）。
输入描述:
第1行：整数 K，表示已知样本数量。第2行：共 4K 个整数，按样本顺序依次给出：x1 x2 x3 price，重复 K 次。第3行：整数 N，表示需要预测的机型数量。第4行：共 3N 个整数，按机型顺序依次给出：x1 x2 x3，重复 N 次。
输出描述:
输出 N 个整数，分别为每个待预测机型的价格，空格分隔。
示例1
输入
4
10 20 30 2400 5 0 10 1350 0 10 5 1350 20 15 0 1500
3
7 3 1 12 10 8 0 0 0
说明
- 真实模型：price = 1000 + 10*x1 + 20*x2 + 30*x3
- 预测：
- (7,3,1) → 1000+70+60+30=1160
- (12,10,8) → 1000+120+200+240=1560
- (0,0,0) → 1000
备注:
说明与要求拟合阶段请使用普通最小二乘的解析法（正规方程）。可直接用 4×4 方程组求解权重。预测结果采用四舍五入，并输出为整数。输入保证可用最小二乘闭式解且数值稳定。
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