7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

学习通高效学习教程

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PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

python项目-学习通剩余作业

目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习通403拒绝请求，导致无法获取到作业或考试。 自己正好要学python就想自己练练手也写一个，因此我就需要完成一部分知识的学习才能开始： 1.抓包：尝试去抓取学习通app的包，用更少的请求去获取到链接。其中原作者也采用该方式。 3.查询端和服务端要分离开：因为从原作者中的文章中表示，学习通会对请求多或异常的ip进行封ip，后续也从自己同学的服务器了解到了，他原本用服务器爬取学习通，最后导致ip被封。 项目及免责 项目目前部署在自己的服务器上：链接为：学习通剩余作业 免责： 1.本站不记录、不保存学习通密码及cookie,全部保存在你的本地浏览器上，使用时才会调用。 使用地址：学习通剩余作业

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

机器学习入门 7-2 使用梯度上升法求解主成分分析

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。 其实梯度上升法和梯度下降法的基本原理是一样的，只不过梯度下降法参数更新向着梯度下降的方向，而梯度上升法参数更新向着梯度上升的方向，推导的公式都是一致的"下一个参数值 = 当前参数值 - 学习率 * 梯度 对于效用函数f(X)来说，w是未知参数，简单来说就是通过梯度上升法来寻找合适的w参数，使得f(X)对应的函数值最大，其余的x都是已知的，当然由于主成分分析法是非监督学习没有标签，从f(X)中也可以看出，

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

机器学习通识篇知识分享

机器学习定义 机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下： 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示： 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序，标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展，衍生出了很多种分类方法，这里按学习模式的不同，可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习（Reinforcement Learning）类似于监督学习，但未使用样本数据进行训练，是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示： 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型，利用历史数据对数据模型进行训练，然后基于数据模型对新数据进行求解，并将结果再转为现实问题的答案的过程

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

高通msm8937的BLSP学习

Peripheral (BLSP)，低速接口的总线访问模块 (3) QUP：Qualcomm Universal Peripheral，高通统一的外设 2.Msm8937 BLSP BLSP是高通对于低速接口的一种管理方式 status register in the peripheral core allows software to distinguish between interrupt sources 参考： 高通无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高通APQ8074 spi 接口配置 https