- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏以终为始
7-8 Left-pad （20 分)
7-8 Left-pad （20 分) 根据新浪微博上的消息，有一位开发者不满NPM（Node Package Manager）的做法，收回了自己的开源代码，其中包括一个叫left-pad的模块，就是这个模块把 这是个什么样的模块？就是在字符串前填充一些东西到一定的长度。例如用*去填充字符串GPLT，使之长度为10，调用left-pad的结果就应该是******GPLT。 输入格式： 输入在第一行给出一个正整数N（≤104）和一个字符，分别是填充结果字符串的长度和用于填充的字符，中间以1个空格分开。第二行给出原始的非空字符串，以回车结束。 iostream> #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; char s[100005]; // 输入的字符串可能
49510编辑于 2023-03-09 day 7-8 GEO数据挖掘
） 下载包的经验：1/换镜像 2/换网络 3/确认包的来源途径（CRAN/Biocondutor···） 批量安装包的代码在pipeline-00_pre_install.R R语言软件版本可能和镜像有关联 ，注意及时升级R 不鼓励官网下载包手动安装的方式 1.3 常见的图 1、热图：有聚类和基因上调下调的信息 2、散点图和箱线图： 箱线图是散点图的精华 箱线图输入数据是一个连续型数据和一个有重复值的离散值向量 log的表达矩阵（0～20） 如果拿到的是未log（0～很大），需要自行log 1）注意：logFC的值一般在0～20，看到几千几万的一定有问题（忘记取logFC） 2）log FC 确定上下调整 2.2分析思路： 2.2.1分析流程： 找数据-下载并读取数据-表达矩阵+临床分组信息- GPL编号（探针注释：探针和基因之间的对应关系）——数据探索（分组间是否有差异：PCA/最离散的一些基因的热图 singleDoc# 《又一个有点难的探针注释（多种id的转换）》 注意打开文件表格看，包含分组的列不一定是tittle 1/首先根据关键词定义分组 2/factor（)将字符串转换为因子 3/确保对照组因子的
46110编辑于 2025-08-15- 来自专栏刷题笔记
7-8 阅览室 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688636 7-8 阅览室 (20 分) 天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序 书号为不超过1000的正整数。当管理员将0作为书号输入时，表示一天工作结束，你的程序应输出当天的读者借书次数和平均阅读时间。 注意：由于线路偶尔会有故障，可能出现不完整的纪录，即只有S没有E，或者只有E没有S的纪录，系统应能自动忽略这种无效纪录。 每天的纪录由若干次借阅操作组成，每次操作占一行，格式为： 书号（[1, 1000]内的整数） 键值（S或E） 发生时间（hh:mm，其中hh是[0,23]内的整数，mm是[0, 59]内整数） 每一天的纪录保证按时间递增的顺序给出 输出格式： 对每天的纪录，在一行中输出当天的读者借书次数和平均阅读时间（以分钟为单位的精确到个位的整数时间）。
66310发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-8 汉诺塔的非递归实现
点这里 7-8 汉诺塔的非递归实现 借助堆栈以非递归（循环）方式求解汉诺塔的问题（n, a, b, c），即将N个盘子从起始柱（标记为“a”）通过借助柱（标记为“b”）移动到目标柱（标记为“c”），并保证每个移动符合汉诺塔问题的要求 输入格式: 输入为一个正整数N，即起始柱上的盘数。 输出格式: 每个操作（移动）占一行，按柱1 -> 柱2的格式输出。 输入样例: 3 输出样例: a -> c a -> b c -> b a -> c b -> a b -> c a -> c 没有错，我用递归写✍的而且过了。。。。 3.把辅助杆子上的移到目标杆子上。 给个链接⑧； 非递归的思想来实现汉诺塔问题的求解
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏萌海无涯
centos 7-8重置root密码
虚拟机长时间不打开忘记了密码，查看以前留下的信息一样不能登陆， 老的 init=/bin/bash 一样可以 第一步： 引导至GRUB菜单并进入编辑模式。 使用箭头导航至通常从中引导 Centos 7 Linux系统的菜单项。按下e以开始编辑所选菜单项。 ? 第二步： 在内核字符串中 - 在以 linux 16 / 结尾的行中输入 rd.break 。接着 Ctrl+X 重启。系统启动进入初始化内存磁盘，并挂载在 /sysroot 。 ------- load_policy -i chcon -t shadow_t /etc/shadow 第七步： 退出两次，重启等待文件系统标记完成即可～ 第八步： 使用新的密码登陆 redhat-8-recover-root-password 参考二：https://www.linuxprobe.com/reset-rhel7centos7-password.html 下面留下 老的修改方法
1.8K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏刷题笔记
7-8 堆栈模拟队列 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97869472 7-8 堆栈模拟队列 (25 分) 设已知有两个堆栈S1和S2，请用这两个堆栈模拟出一个队列 实现队列的操作，即入队void AddQ(ElementType item)和出队ElementType DeleteQ()。 输入格式: 输入首先给出两个正整数N1和N2，表示堆栈S1和S2的最大容量。随后给出一系列的队列操作：A item表示将item入列（这里假设item为整型数字）；D表示出队操作；T表示输入结束。 输出格式: 对输入中的每个D操作，输出相应出队的数字，或者错误信息ERROR:Empty。如果入队操作无法执行，也需要输出ERROR:Full。每个输出占1行。 3.给了两个堆栈，堆栈1进去再出来顺序和队列相反，从堆栈1倒腾到堆栈2相当于咸鱼翻了个身子，弹出顺序就是队列出队的顺序了。
1.2K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-8 到底有多二 (15分)
此程序还有一个训练点通不过 希望有大佬能指出问题所在 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。如果这个数是负数，则程度增加0.5倍；如果还是个偶数，则再增加1倍。 例如数字-13142223336是个11位数，其中有3个2，并且是负数，也是偶数，则它的犯二程度计算为：3/11×1.5×2×100%，约为81.82%。本题就请你计算一个给定整数到底有多二。 输入格式： 输入第一行给出一个不超过50位的整数N。 输出格式： 在一行中输出N犯二的程度，保留小数点后两位。
74430发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-8 最长有效括号串 (20 分)13分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473397 7-8 最长有效括号串 (20 分) 给定一个只含左右小括号的括号串序列 exp，找出其中最长的有效括号串。 输入格式: 输入一个只含左右小括号的括号字符串，以换行结束。 输出格式: 输出其中最长的有效括号串。输出的每个括号之后均有空格。 输入样例: ())(()()) 输出样例: 在这里给出相应的输出。 挂掉的代码 #include<iostream> using namespace std; int main(){ string s; char c; while(c! Longest Valid Parentheses 查到的一种力扣的解法 class Solution { public: int longestValidParentheses(string
46330发布于 2019-11-08 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-8 显示菱形 (10point(s))
请编写函数，输入菱形的行数和组成菱形的字符，输出对应的菱形图像。
36320发布于 2021-09-16 - 来自专栏积累沉淀
必须掌握的八种排序（7-8）--归并排序，基数排序
* 该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 * 归并排序是一种稳定的排 * 步骤： 1、Divide: 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列。 2、Conquer: 对这两个子序列分别采用归并排序。 3、Combine: 将两个排序好的子序列合并成一个最终的排序序列。 ，数位较短的数前面补零。 [digit(arr[i], d)]--）的方式来处 * 理的，即先存放索引大的元素，再存放索引小的元素，所以需从最后一个元素开始处理。
86350发布于 2018-01-11 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-8 社交集群 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727534 7-8 社交集群 (30 分) 当你在社交网络平台注册时，一般总是被要求填写你的个人兴趣爱好 ，以便找到具有相同兴趣爱好的潜在的朋友。 一个“社交集群”是指部分兴趣爱好相同的人的集合。你需要找出所有的社交集群。 输入格式： 输入在第一行给出一个正整数 N（≤1000），为社交网络平台注册的所有用户的人数。 个兴趣爱好的编号，为区间 [1, 1000] 内的整数。 输出格式： 首先在一行中输出不同的社交集群的个数。随后第二行按非增序输出每个集群中的人数。数字间以一个空格分隔，行末不得有多余空格。
50100发布于 2019-11-07 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-8 矩阵A乘以B
7-8 矩阵A乘以B 给定两个矩阵A和B，要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是，只有规模匹配的矩阵才可以相乘。 对于每个矩阵，首先在一行中给出其行数R和列数C，随后R行，每行给出C个整数，以1个空格分隔，且行首尾没有多余的空格。输入保证两个矩阵的R和C都是正数，并且所有整数的绝对值不超过100。 输出格式： 若输入的两个矩阵的规模是匹配的，则按照输入的格式输出乘积矩阵AB，否则输出Error: Ca != Rb，其中Ca是A的列数，Rb是B的行数。
78520发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI
2025年7-8月全球人工智能领域热点汇总
2025年7-8月，全球人工智能领域在技术突破、产业落地、政策治理等方面迎来密集进展。 道，以35分（满分42分）的成绩达到金牌水平，成为首个获官方认证的AI系统。 该模型通过动态规划与符号推理结合的方式，不仅展示了复杂逻辑推理能力，其解题过程还为数学研究提供了新范式。 （来源：金台资讯）2. 教育AI工具链获WAIC优秀案例，新教师成长效率提升70%8月6日，永州市教育数字化名师工作室的《基于AI工具链的新教师课堂评价自我提升实践》入选2025 WAIC“智能教育在中国”优秀案例。 （来源：小姚）总结：技术突破与治理平衡成核心命题2025年7-8月，AI领域呈现“技术跃迁-资本涌入-政策规范”三重共振：生成式视频、多模态模型等技术逼近实用化，Runway、Luma等企业估值爆发式增长
3.1K10编辑于 2025-08-06 - 来自专栏爬虫逆向案例
js逆向-猿人学(7-8)动态字体-图文点选
先请求match/7，然后请求 api/match/7 api/match/7返回的json数据，里面data数组有10个字体（胜点） 和 woff文件的地址。 这种动态字体现在已经有固定的处理方式了，用 python处理字体的库 fontTools。 先保存一份woff字体，查看一下内容。 4, ‘unib348’: 5, ‘unie283’: 6, ‘unib827’: 7, ‘unif145’: 8, ‘unib793’: 9 } 和 json中的进行替换就能获取到需要的数据了 可以看到，提交的 answer就是点击的位置，并且小方格下标为点击的位置。 那么可以自定义一个位置字典，{“字1”:“155”,“字2”:“166”,“字3”:“175”,…} 然后把验证码识别之后的结果和需要点击的字对比，确定好位置，发送验证请求即可。
1.5K30发布于 2021-11-22 - 来自专栏数据冰山
7-8月食品行业快报 | 行业快报
转眼间，2021年已过大半，作为前有618大促，后有中秋佳节，又正值“神兽”放假的暑期，消费者都爱买哪些产品呢？又有哪些产品取得了傲人成绩？ 即食花胶品牌「极盏」获数千万元融资，传统滋补品的赛道战况如何？ 本期行业快报，冰山君带你一览7-8月食品行业动向及亮点。 数据处理/关山 陈睿篇 白珊祖 文章撰写/关山 陈睿篇 白珊祖 编辑排版/关山 陈睿篇 白珊祖 林小满 特别感谢/曾静怡 王黛妮 本报告由一面数据制作完成，行业数据来源于一面数据自行开发的产品所监测。
42520发布于 2021-10-20 - 来自专栏AI 算法笔记
Python-100例(7-8) 复制列表 & 打印乘法口诀
2019 年第 27 篇，总 51 篇文章 本文大约 1700 字，阅读大约需要 6 分钟 前面分享的六道题目如下： Python-100 | 练习题 01 & 列表推导式 Python-100 练习题 02 Python-100 练习题 03 完全平方数 Python-100 练习题 04 判断天数 Python-100例(5-6) 排序&斐波那契数列 这次是分享 Python-100 例的第 7- ，就非常简单，当然如果不知道这个操作，也可以通过 for 循环来遍历实现复制的操作，就是没有这么简洁，一行代码搞定。 Example-8 乘法口诀 题目：输出 9*9 乘法口诀 思路 最简单就是通过两层的 for 循环，两个参数，一个控制行，一个控制列，然后注意每行输出个数，即每层循环的起始和结束条件。 ，如果你有更好的解决方法，也可以后台留言，谢谢！
99420发布于 2019-08-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-8 使用PCA对数据进行降噪
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节的最后提到了PCA还有一个很重要的作用就是对数据进行降噪处理。本小节，通过对两个数据集可视化的方式来直观的感受降噪效果。 因此，这个数据集展现的是在一根直线的上下进行抖动式的分布，而这种抖动和这根直线本身之间的距离就是噪声，而产生这种噪声的因素有很多： 测量仪器本身有误差； 计量人员的粗心； 实际测量手段有问题； 当然了产生噪声的因素有很多 ，正因为有这些产生噪声的因素，使得我们在现实世界中采集到的数据都是有噪声的。 为了降噪的效果更加明显，这里人为的为digits数据集添加噪声矩阵，这里这个噪声是由均值为0方差为4的正太分布随机生成的（这里使用较大的方差，是因为这样分布比较发散，噪声的效果比较明显），noisy_digits 当然这只是一个简单的例子，实际在工作中要根据具体情况，可以多试几次，找出更符合你的样本特征的参数。
3.5K40发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-8 排座位 (25分) 并查集 重点是找到他爸
7-8 排座位 (25分) 布置宴席最微妙的事情，就是给前来参宴的各位宾客安排座位。无论如何，总不能把两个死对头排到同一张宴会桌旁！ 输入格式： 输入第一行给出3个正整数：N（≤100），即前来参宴的宾客总人数，则这些人从1到N编号；M为已知两两宾客之间的关系数；K为查询的条数。 随后M行，每行给出一对宾客之间的关系，格式为：宾客1 宾客2 关系，其中关系为1表示是朋友，-1表示是死对头。注意两个人不可能既是朋友又是敌人。最后K行，每行给出一对需要查询的宾客编号。 这里假设朋友的朋友也是朋友。但敌人的敌人并不一定就是朋友，朋友的敌人也不一定是敌人。只有单纯直接的敌对关系才是绝对不能同席的。 No way 解题思路 并查集 我太懒了，一直在盲目的复习狗啃般的基础知识，我已经半个月没做算法题了，直接改的 别的同学没有通过的代码 加了个并查集，在最终通过了 【7-8 排座位 (25分) China-Rookie-LSJ
45021发布于 2021-02-02 - 来自专栏小雨的CSDN
传输层TCP协议十大主要特性(7-8) —— 延迟应答 捎带应答
延迟应答 背景：还是拿水果店老板进货的例子，假如补货的人来问水果店老板，什么时候需要补货，老板说晚上再给你发微信。 那么这种情况下，水果店老板会在白天继续卖出去一些水果，晚上再跟补货人说要多少水果，就可以达到剩余空间最大利用 目的：为了提高效率，在流量控制的基础上，尽量返回一个合理但是又比较大的窗口 方式：在不影响可靠性的前提下让 ACK发送的时间晚一会儿 条件：为了保证可靠性，不是每个包都可以延迟应答的，还要看：1.数量控制（每隔N个包就应答一次），2.时间控制（超过最大时间就会应答一次） 延迟应答的等待时间是不能大于超时重传的等待时间的 捎带应答 在延迟应答的基础上，为了进一步提高程序运行效率而引入的 本身的客户端和服务器的通讯方式应该是以下方式： 但是有了捎带应答机制，就可以让ACK的传输时机略有延迟，大概是200ms左右，这足以让应用程序完成响应计算 ，之后Resp在写回的时候发现刚才的ACK还没有发，就在这个Resp的数据报的基础上带上ACK，顺便传输一下 这样可以把两个包合成一个包进行传输，提高效率的同时还节省了带宽。
51420编辑于 2022-10-26 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测7-8使用多元高斯分布进行异常检测
多元高斯分布计算步骤： 计算所有 m 个样本 (每个样本都可以表示为一个 1 _ n 的向量)每个特征的平均值(对应特征求平均) 所以 也是一个 1 _ n 的向量，向量中的每个单元都是所有样本对应特征的平均值 上图是 5 个不同的模型，从左往右依次分析： 是一个一般的高斯分布模型 通过协方差矩阵，令特征 1 拥有较小的偏差，同时保持特征 2 的偏差 通过协方差矩阵，令特征 2 拥有较大的偏差，同时保持特征 1 的偏差 通过协方差矩阵，在不改变两个特征的原有偏差的基础上，增加两者之间的正相关性 通过协方差矩阵，在不改变两个特征的原有偏差的基础上，增加两者之间的负相关性 多元高斯分布模型与原高斯分布模型的关系 可以证明的是，原本的高斯分布模型是多元高斯分布模型的一个子集，即像上图中的第 1、2、3，3 个例子所示，如果协方差矩阵只在对角线的单位上有非零的值时，即为原本的高斯分布模型了。 原高斯分布模型和多元高斯分布模型的比较 原高斯分布模型多元高斯分布模型不能捕捉特征之间的相关性但可以通过将特征进行组合的方法来解决(例如对特征进行加法或乘法)自动捕捉特征之间的相关性计算代价低，能适应大规模的特征计算代价较高
1K10发布于 2020-08-14
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号