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。

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。

智慧大坝 3D 可视化

今天将利用 Hightopo 的 HT 产品搭建出一个水墨风的山水大坝 3D 可视化场景。 预览-min.gif 系统分析 HT 三维可视化技术采用 B/S 架构，经过模型轻量化处理后，用户无需再花费高价钱去采购高性能的图形工作站来支撑三维可视化系统。 用户通过 PC、 PAD 或是智能手机，只要打开浏览器可随时随地访问三维可视化系统，实现远程监查和管控。 由于大坝监测信息三维可视化展示应用对大坝结构建模的要求不高，并且考虑 BIM 模型文件一般较大，不利于直接在浏览器中运行，Hightopo 的三维可视化都是经过设计师采用轻量化建模的方式所搭建的场景 图扑软件可视化赋能水利发电可视化、智慧发电站可视化、智慧光伏可视化等等产业都更加适应时代发展。

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

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。

3d版混淆矩阵可视化

混淆矩阵大家应该都不陌生，但是3d版的混淆矩阵你见过吗？ 这个3d版不过是增加了一个维度，用来表示人数而已。 我们通过R语言可以轻松实现这个图，当然，Excel也很简单！3d柱状图嘛 我们就用这篇推文中的混淆矩阵为例：ROC阳性结果还是阴性结果？ pred outcome n 1 猜他不是肿瘤 非肿瘤 15 2 猜他不是肿瘤 肿瘤 1 3 猜他是肿瘤 非肿瘤 5 4 猜他是肿瘤 肿瘤 9 2d混淆矩阵可视化 如果要可视化混淆矩阵，简单的2维非常简单，比如用ggplot2即可： library(tidyverse) ggplot(df1, aes(pred, outcome))+ geom_tile( 3d版混淆矩阵可视化 也是很简单，使用barplot3d这个包即可。 library(barplot3d) 注意这个包画图的顺序：从左到右，从前到后！

3D Detection: 3D Box和点云 快速可视化

3D检测，用于3D box，点云快速可视化，辅助debug和分析： （Nuscenes,mmdet3d，OpenPCDet等适用） 注意：代码适用于多种模型，但是注意BEVDet系列和FCOS3D（ 3D box投影到bev可视化： import matplotlib.pyplot as plt import torch def box3d2x0y0wh(boxes_3d): # BEVDet/ dpi=90, bbox_inches='tight') # print(0) plt.close(fig) print('Successfully saved') 点云快速可视化 numpy() points = points.copy() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d

PTA 7-2 方阵循环右移

从零开始学习3D可视化之3D界面

ui_2.png 生活中我们经常会说到3D，比如3D游戏、3D电影等等。3D指三维，三个维度、三个坐标，即长、宽、高。 而一直以来在ThingJS中搭建的数字孪生可视化场景都是放在3D“容器”内的，3D“容器”提供了3D和2D的界面展示能力。 创建 Marker Marker 物体可以添加一个图片放置到你希望的位置，也可以将这个图片添加到数字孪生可视化对象身上，跟随数字孪生可视化对象一同移动。 场景中或绑定在3D物体上。 创建 WebView 物体 如果想在数字孪生可视化场景中放一张图片，应该怎么放进去呢？可以使用 WebView 物体，将其他网站或者页面的内容嵌入到数字孪生可视化场景中。

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”。

数据可视化工具d3_前端3d可视化

学习D3的站点 建议 第1章 D3简介 近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字” 可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。 听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。 这些布局的作用都是将某种数据转换成另一种数据，而转换后的数据是利于可视化的。 在数据可视化中，地图是很重要的一部分。

交互可视化plotly之3D plot

x： the x variable. y： the y variable. z： a numeric matrix 基础的3D scatter plot fig <- plot_ly(mtcars, x 3D scatter plot添加颜色范围 fig <- plot_ly(mtcars, x = ~wt, y = ~hp, z = ~qsec, marker = list 3D气泡图 data <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv

R语言PCA可视化3D版

之前详细介绍了R语言中的主成分分析，以及超级详细的主成分分析可视化方法，主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。 R语言主成分分析 R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细) 今天说一下如何提取数据用ggplot2画PCA图，以及三维PCA图。 提取数据 还是使用鸢尾花数据集。 geom ="polygon",type = "norm")+ scale_fill_aaas()+ scale_color_aaas()+ theme_bw() 3d 版 其实就是使用3个主成分，之前介绍过一种3D版：使用R语言美化PCA图，使用方法非常简单，也是在文献中学习到的。

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

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。

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。

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”。