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。

类实例：搬家具

# 有房子家具，把家具放到房子里面去 # 类：房子 初始化：家里地理位置，使用面积，房间剩余面积，家具列表[家具1，家具2] # 类：家具初始化：名字，占地面积 class Home(object): ，剩余面积=使用面积 self.furnitures = [] def add_furniture(self,fur): # fur是形参 -- 存一个家具 # 最终面积 = 剩余面积 - 这次的家具面积 # 看最终面积 >= 家具的area self.result_area = self.free_area - fur.area (fur.name) # 计算现在剩下的面积:放上了这个家具之后的面积 self.free_area -= fur.area else: print('面积不足~~') def __str__(self): return '家的地址是%s，使用面积是%s，剩余面积是%s，家具有%s' %

数据集 | 家具价格数据集

包括发布广告的标题，副标题，家具的价格，家具的类型，家具的情况以及卖方的地址等11个属性，9373条数据。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4.

Python实现商场管理系统

在mysql中创建一个数据库mall（名字自己随便取，后面改就是）：create database mall DEFAULT CHARACTER SET utf8;

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。

Python实现商场管理系统

项目展示 1、数据库设计 2、页面效果 源码下载 源码在公众号Python研究者后台回复py商场获取

数据集 | 家具订购数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了2010年至2015年美国某公司每周家具产品的订购数量，包括年份、季度、产品名称和订购数量等信息。 1.

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

尺度空间家具_空间尺度分析

在视觉信息(图像信息) 处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得不同尺度下视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态构架中，因此更容易获得图像的本质特征。尺度空间生成的目的是模拟图像数据的多尺度特征。

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 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。

Vue开发仿京东商场app

vue3-jd-h5是一个电商H5页面前端项目，基于Vue 3.0.0 + Vant 3.0.0 实现，主要包括首页、分类页面、我的页面、购物车等，部分效果如下图。

商场连锁店客流统计摄像头系统，实现监控商场进出流量！

如今，随着数字化、智能化理念的普及，很多商场/连锁店安装了客流统计摄像头系统，以便掌握客流情况，实现精细化运营。那么这个系统对商场来说有哪些好处呢？ 二、支持REID识别利用特征向量相似度匹配算法（如余弦相似度、欧氏距离），系统能够在商场内不同位置、不同角度的多个摄像头视野中实现跨镜头行人匹配，从而实现对特定个体从入口到出口乃至商场内部的全路径追踪。 这使得系统非常适合连接分散在商场不同楼层、角落的设备，形成一个可靠的总线型网络 (Bus Network Topology)。 无需为摄像头单独敷设电源线，仅需一根网线即可解决供电与数据传输，极大降低了在商场天花板、立柱、狭窄吊顶等施工难度高、布线成本昂贵的位置安装设备的复杂度。“即插即用”特性也缩短了部署周期。 WiFi功能：支持802.11a/b/g/n/ac/ax (Wi-Fi 4/5/6)​ 协议，可实现设备与商场现有无线网络的高速接入，或通过专用AP组建本地高速局域网。

PTA 7-2 方阵循环右移

「Python」面向对象封装案例2——摆放家具

一、面向对象封装案例——摆放家具需求分析需求：1.房子（House）有户型、总面积和家具名称列表（1）新房子没有任何家具2. add_item(self, item)就可以把家具这个参数item对应的家具名称追加到item_list列表，这样每调用一次方法房子中的家具列表中就会多一个家具，因此应该把添加家具的方法定义在房子中。 当调用add_item方法，向房子添加家具时，让剩余面积-=家具面积思考一个问题：有两个类，应该先开发哪一个类？答案：家具类原因：1. 家具类简单2. 房子类要使用到家具，被使用的类，通常应该先开发。 ----二、开发家具类以及创建家具对象根据上图中家具类可以看出有2个形参，分别是家具名字和占地面积代码：class HouseItem: # 初始化方法:简化对象的创建 def __init 判断家具的面积是否超过剩余面积，如果超过，提示不能添加这件家具2. 将家具的名称追加到家具列表中3.

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”。

不满足于宜家家具？MIT木工AI机器人，低成本打造定制化家具

用户可以在这套系统上，选出木匠提前设计好的家具模板，家具可以是椅子、桌子、或者别的。 MIT这个研究团队还提到，这套机器最后可用到甲板或拱门切割类似的巨型木头项目上。 “自动切割机器AutoSaw，让定制家具触手可及。” 自动切割是怎么实现的？ 对于木工来说，软件协助家具的制作方式并不罕见。 用电脑进行精细操控，这样机器裁切出来的实物，和设计图纸上的尺寸毫厘不差。 现在用CAD系统On Shape，用户可以定制化符合自己家尺寸的家具，包括家具的坚固程度和美学设计。 一旦设计稿成型，会发送给机器人指定切割哪些部位。 在机器完成切割工作后，用户可以根据AutoSaw系统的安装指引，一步一步组装家具。 普及个性化的家具 在测试这套系统的时候，所造的椅子、棚子、甲板效果都不错。甚至在精度上，可以媲美人类木匠。 “我们的目标，是想普及定制化的家具。”Schulz说，“等到这套工具面向市场时，也许用户的家具选择不用再局限于宜家了，他们可以根据自己房子的大小来订制家具。” ?

数据集 | 商场客户信息数据集

下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这个数据集包含了一个商场所维护的客户的详细信息。商场根据以前的购买历史为每个顾客分配了一个消费分数。 1. 字段描述 2.

商场大数据应用仍是“水中花”

近日，记者调查发现，Wi-Fi铺设作为商场数据搜集的基础工作，却难以顺畅使用。尽管“大数据”已被宣传得沸沸扬扬，但到目前为止，京城商场“大数据”应用仍然只是看上去很美。 　　 消费者陶女士表示，每次看到商场Wi-Fi都很开心，但却经常遇到连不上网或者网速很慢的情况。不过，相比商场里的“大网”，餐厅提供的Wi-Fi会顺畅很多。 “在商场搜到Wi-Fi就想赶紧连接上，但遇到需要登录网页、记录个人信息的认证，往往就会放弃添加。”陶女士反映，如果商场Wi-Fi可以无界限地连接使用会更加便捷。 　　 多条鸿沟难跨越 　　对于目前商场层出不穷的Wi-Fi问题， 一位商场IT运营负责人道出了其中的秘密。“商场Wi-Fi设备由运营商出，带宽费用则是商场承担。 目前，商场Wi-Fi信号覆盖不佳等问题主要由于点位铺设不够，商场也在积极与运营商谈判加点位，不过新增部分设备的费用还需商榷。” 　　

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。