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PAT (Basic Level) Practice (中文)1012 数字分类

1012 数字分类 给定一系列正整数,请按要求对数字进行分类,并输出以下 5 个数字: A1= 能被 5 整除数字中所有偶数和; A2= 将被 5 除后余 1 数字按给出顺序进行交错求和,即计算 n1−n2+n3−n4⋯; A3= 被 5 除后余 2 数字个数; A4= 被 5 除后余 3 数字平均数,精确到小数点后 1 位; A5= 被 5 除后余 4 数字中最大数字。 每个测试用例先给出一个不超过 1000 正整数 N,随后给出 N 个不超过 1000 分类正整数。数字间以空格分隔。 输出格式: 对给定 N 个正整数,按题目要求计算 A1–A5并在一行中顺序输出。数字间以空格分隔,但行末不得有多余空格。 若其中某一类数字不存在,则在相应位置输出 N。

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PAT (Basic Level) Practice (中文)1012 数字分类 (20 分)

1012 数字分类 (20 分) 给定一系列正整数,请按要求对数字进行分类,并输出以下 5 个数字: A​1​​ = 能被 5 整除数字中所有偶数和; A​2​​ = 将被 5 除后余 1 数字按给出顺序进行交错求和 ,即计算 n​1​​−n​2​​+n​3​​−n​4​​⋯; A​3​​ = 被 5 除后余 2 数字个数; A​4​​ = 被 5 除后余 3 数字平均数,精确到小数点后 1 位; A​5​​ = 被 5 除后余 4 数字中最大数字。 每个测试用例先给出一个不超过 1000 正整数 N,随后给出 N 个不超过 1000 分类正整数。数字间以空格分隔。 输出格式: 对给定 N 个正整数,按题目要求计算 A​1​​~A​5​​ 并在一行中顺序输出。数字间以空格分隔,但行末不得有多余空格。 若其中某一类数字不存在,则在相应位置输出 N。

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    编程语言分类

    编程语言分类可以从三个角度出发: 角度一:编译型和解释型     编译型:即把源程序每一条语句都编译成机器语言,并保存为二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,优点:执行速度很快 缺点:运行速度慢(例如“:python、php)  混合型:例如JAVA、C#(读作C Sharp,我以前以为读作c井,哈哈哈) 角度二:静态语言和动态语言   动态语言:即数据类型是在运行期间检查 ,写程序时不用给变量指定数据类型,当你第一次赋值给变量时,就在内部记录下了数据类型,例如python和ruby(和python类似,日本人发明) 静态语言:即数据类型是在编译期间检查,写程序时声明所有变量数据类型 (例如java、c\c++) 角度三:强类型语言和弱类型语言 强类型语言(类型安全):强制数据类型定义语言,即一旦一个变量被指定了某个数据类型,如果不经过强制转换,那么它就永远是这个数据类型了。 弱类型语言: 一个变量可以赋不同数据类型值。 所以这里得出结论:python是一门动态解释型强类型定义语言,C语言是一门静态编译型强类型定义语言,而Java是一门静态混合型强类型定义语言

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    编程语言分类

    编程语言分类 编程语言就是人与计算机交流介质 机器语言 计算机是通过高低电平来进行控制,它只认识0和1,所以在最开始,在编程时候都是使用0和1编写,这样可以直接操控计算机进行工作。 这个语言就是机器语言 优点:执行效率高 缺点:开发效率极低 汇编语言 汇编语言类似于机器语言,但是汇编语言只是把一串二进制数写成一个英文单词 优点(较于机器语言):开发效率高一点 缺点(较于机器语言): 执行效率低 高级语言 因为机器语言和汇编语言都是最接近底层语言,对于一般人来说就跟天书一样,看都看不懂,更何况去编程呢! 所以为了让更多的人能够进行编程,使编程变得更加简单快速,前辈们绞尽脑汁,掉光了头发终于发明了高级语言,高级语言有如下优缺点: 优点(较于汇编语言):开发效率高 缺点(较于汇编语言):执行效率低(不直接和硬件交互 ) 这样一般人也能够去进行编程了,但不同武林高手发明秘籍(高级语言)各有区别,可分为如下两大类: 编译型语言 解释性语言 编译型语言 大家都用过谷歌翻译,你把一段话粘贴到谷歌翻译上,他会给你一次性翻译成中文

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    编程语言分类

    面对纷繁复杂应用领域和场景,自计算机诞生至今,已经发明和衍生出众多优秀编程语言,来满足不用领域和场景要求。 对编程语言归纳分类,可以从以下几个方面来做区分。 这里根据TIOBE编程语言热度排行榜(截止至2018年6月)Top 10编程语言,来做一个简单介绍和分类。 它结合了C/C++和Visual C++强大功能以及Visual Basic简单易用性,具有稳定、类型安全、可进行DLL版本控制、兼容性好、灵活等诸多特点,使得它成为了一个很有潜力新生代语言。 Visual Basic .NET是微软基于.NET Framework在2002年发布一款面向对象编程语言,可以看作是Visual Basic在.Net Framework平台上升级版本,增强了对面向对象支持 通过上面对热度Top10编程语言简单介绍,以思维导图方式给一个分类汇总。

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    如何选择编程语言以及编程语言分类

    想了解编程语言我们先要知道什么叫做“编程”,编程意思就是编写流程,那么只要能编写流程语言都应该叫做编程语言。 据不完全统计,所有编程语言加起来超过600种,其中用比较多也就前20种语言,Python不仅是其中一种而且这两年已经稳居第一名宝座了。 9.jpg 一、低级语言和高级语言 计算机编程语言能够实现人与机器之间交流和沟通,而计算机编程语言主要包括汇编语言、机器语言以及高级语言,具体内容如下: 汇编语言语言主要是以缩写英文作为标符进行编写 ,运用汇编语言进行编写一般都是较为简练小程序,其在执行方面较为便利,但汇编语言在程序方面较为冗长,所以具有较高出错率。 二、交互原理 编程语言承接就是人与机器之间交互中介,程序员通过编程语言编写一段执行命令流程代码,这段代码在执行前会被编译成底层语言,比如python就会直接编译成C语言,C语言计算机也是看不懂

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    SQL语言分类

    SQL(Structure Query Language)语言是数据库核心语言。 SQL语言共分为四大类: 数据定义语言DDL,数据操纵语言DML,数据查询语言DQL,数据控制语言DCL。 数据定义语言DDL 数据定义语言DDL用来创建数据库中各种对象-----表、视图、索引、同义词、聚簇等如: CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER DDL操作是隐性提交 ,FROM子句,WHERE子句组成查询块: mysql> SELECT <字段名表> > FROM <表或视图名> > WHERE <查询条件> 数据控制语言DCL 数据控制语言DCL 用来授予或回收访问数据库某种特权,并控制数据库操纵事务发生时间及效果,对数据库实行监视等。 # 回滚---ROLLBACK # 回滚命令使数据库状态回到上次最后提交状态。

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    R语言非线性分类

    你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现非线性方法,每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题准备。 本文中所有方法都使用了数据集包中随R提供虹膜花数据集。 这个数据集描述了虹膜花测量结果,并且要求将每次观察结果分类到三种花中一种。 神经网络 神经网络(NN)是接收输入并将结果传递到传递输出计算单元图形,这些单元被排序成层,以便将输入矢量特征连接到输出矢量特征。 对于多种类别的分类方法是以一对多模式进行,SVM(支持向量机)还支持通过建模功能与最小量允许误差回归。 这个配方演示了虹膜数据集上SVM方法。 总结 在这篇文章中,您使用虹膜花数据集找到了R中非线性分类8种方法。 每种方法都是通用,可供您复制,粘贴和修改您自己问题。

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    Doing basic classifications with Decision Trees使用决策树做基本分类

    In this recipe, we will perform basic classifications using Decision Trees. 在这部分,我们将要使用决策树展现基本分类算法。它是非常好用模型,因为其易于理解,一旦训练好以后,非常易于使用。 在这部分,我们看下决策树,我喜欢把决策树作为大量分类算法一个基本类型来讨论。它是一个非常简单方法,并且在大量场景下都运行很好。 First, let's get some classification data that we can practice on:首先,我们得到一些能用实践分类数据: from sklearn import 最先看到尖顶部分,很惊奇看到它快速下降了。看起来1到3层差不多,决策树非常善于分类规则,但是它需要进行调整。

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    计算机语言分类

    计算机语言分类  到目前为止,我自己学过或者说碰过语言有 C、Java、JavaScript、Python、Go。最近在学是 Go,看到 Go meta描述是:静态、编译型。 语言大致可以按一下分类: 编译型、解释型、混合型; 动态类型语言、静态类型语言; 强类型、弱类型; 实际上,上述分类并不能说具有绝对科学性。 、Python、PHP; 混合型语言:C#; 局限性  这种方式分类是被认为是不科学,因为很多语言既可以认为是解释型、也可以认为是编译型,这种分类方式被指出是不科学,见于:RednaxelaFX在 R 大所认为语言一般只会定义其抽象语义,而不会强制性要求采用某种实现方式。而编译、解释只是实现方式一个步骤或者方式,按这种分类是不合理分类只是为了更好抽象,而你已经掌握了具体,况且学术界对这类抽象没有准确定义。 一个经典编程语言动静态类型、强弱分类图如下: ?

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    R语言分类算法绩效评估

    既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据。到目前为止,我们讨论分类有效性都是基于分类成功率来说,但是这个指标科学吗? 一个普遍使用办法就是报告分类矩阵(又称混淆矩阵),他可以帮助我们更好地理解分类情况,许多分类评价指标都是基于分类矩阵发展起来。 一、考察数据与考察方法 当然,分类器在一个数据集上好坏说明不了任何问题。以一个数据集表现来评价分类器性能对分类器而言是极端不公正也是极端不科学。 三、具体静态分类指标 常见分类指标大致有如下几个:? 现代分类器很多都不是简单地给出一个0或1 分类判定,而是给出一个分类倾向程度,比如贝叶斯分类器输出分类概率。对于这些分类器,当你取不同阈值,就可以得到不同分类结果及分类器评价指标。

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    曾是最流行语言之一,Visual Basic 28年兴衰记

    28 年过去了,我们终于要目睹世界上最流行语言之一,Visual Basic ,开始衰落了吗? 坦白说,我对 Visual Basic 迷恋是这样开始:当我还是个十几岁孩童时,我就学会了使用 BASIC 语言编程,但不仅仅是任何 BASIC 语言。 不久,一群有影响力 VB 开发人员将 Microsoft 新编程环境命名为 VB.Fred,并强调无论它是什么,这种新语言都不是 Visual Basic。 2017 年,Microsoft 宣布,它将开始为 C# 添加新语言功能,而这些功能可能永远不会出现在 Visual Basic 中。 Visual Basic 本应在教育市场有一个天然契合点。但即便如此,它仍然是个“败家子”,像 C# 和 Python 这样现代语言现在已经足够简单、安全,完全可以作为他们第一门语言来学习。

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    R语言 朴素贝叶斯分类器①

    朴素贝叶斯分类器原理: 这种学习方法基于条件概率,也就是通过已经给定东西来推断一件事情发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。 优势 不相关特征不敏感 一次扫描就能快速训练 快速分类 能够处理任意数量预测因子,不论他们是连续还是分类 尤其适合高维数据 劣势 假定了特征之间相互独立 朴素贝叶斯分类算法实现函数 R 中e1071包中naiveBayes函数可以实现朴素贝叶斯算法,具体函数格式如下:naiveBayes(formula,data,laplace=0,subset) ? image 通过e1071包中naiveBayes()函数,使用独立预测变量,计算一个分类变量条件后验概率。 函数可以来进行模型评估,得到结果如下: pre1 <- predict(nb1,test) a <- table(test$Species,pre1) (sum(a)-sum(diag(a)))/sum

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    MySQLsql语言分类DML、DQL、DDL、DCL、

    SQL语言一共分为4大类:数据定义语言DDL,数据操纵语言DML,数据查询语言DQL,数据控制语言DCL 1.数据定义语言DDL(Data Definition Language)   对象: 数据库和表 varchar是mysql特有的数据类型。     char类型长度是固定,在创建表时就指定了,其长度可以是0-255之间任意值。虽然char占用空间比较大,但它处理速度快。    语句:show create table student;   查看表结构:desc student; 2.数据操纵语言DML(Data Manipulation Language)      对象:纪录 having和where区别:     两者起作用地方不一样,where作用于表或视图,是表和视图查询条件。having作用于分组后记录,用于选择满足条件组。 4.数据控制语言DCL(Data Control Language)   数据控制语言DCL用来授予或回收访问数据库某种特权,并控制数据库操纵事务发生时间及效果,对数据库实行监视,用户,权限,事务等

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    R语言ROC曲线评价分类好坏

    我们可以表示平面(x_1,x_2)中点,并且对y∈{0,1}中y 使用不同颜色。 在上图中,我们有4个点:阈值左侧那些点(预测为0),如果位于底部,则分类很好,而位于顶部分类很差;在阈值右边(并且预测为1),如果它们位于顶部,则可以很好地分类,而底部则不能很好地分类 plot 颜色反映了分类好坏:红点表示分类错误。我们可以在 下面的列联表(混淆矩阵)中找到所有这些内容 。 Y Yhat 0 10 3 11 1 5 ? 也可以用函数计算 auc.perf@y.values[[1]][1] 0.87 我们尝试另一个分类器:仍然是逻辑回归,但要考虑通过将第二个变量分割成两个而获得因子1 [s,∞) x2) abline 上图中蓝色对角线恰好是随机分类器,这是我们随机预测结果 pred = prediction(S,Y)plot(performance(pred,"tpr","fpr")) ?

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    编程语言「考古」:曾经影响一代人BASIC,原来还有前身

    它是一门奇怪语言,但确实显示出了 BASIC 语言开始形成时骨架。 DOPE:BASIC 先驱 计算历史很容易用问题来概括。 这个问题最终解是 BASIC。与早期其他语言不同,BASIC 是专为「科学家」、「程序员」以外的人设计。在这门语言中,不必要结构被删除,数据被简化,语法被简化至最低限度。 最后,BASIC 被打造成一门非常容易学习大众语言。 与同时期其他语言相比,BASIC 极其简单。 在后端,BASIC 代码以最小延迟进行编译,但对于学生来说,学校计算机似乎可以「说」流利 BASIC 语言BASIC 稍微偏离了严格格式。 对于 BASIC 用户来说,这点可能有点令人吃惊,但该语言早期版本确实也有一个非常类似的类型系统。在达特茅斯 BASIC 语言第一个版本中,每个变量都被存储为一个浮点,为输入和输出提供智能格式。

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    使用 CNN 进行句子分类自然语言处理

    ---- 磐创AI分享 作者 | nilanjan6182121 编译 | Flin 来源 | analyticsvidhya 概述 句子 分类是最简单NLP任务之一,具有广泛应用, 包括文档分类、垃圾邮件过滤和情感分析。 一个句子在句子分类中被分类到一个类中。 本文将使用问题数据库,每个问题都将标明问题内容。例如,“谁是亚伯拉罕·林肯”将是一个问题,其标签将是“人”。 结束笔记 在本文中,我们讨论了以下内容: 一维卷积操作与时间池化组合可用于实现基于 CNN 架构句子分类器。 使用 TensorFlow 实现这样 CNN 及其性能。 句子分类可用于其他任务,如电影评论分类和电影评级自动化。 参考 写这篇文章想法来自于Thushan GanegedaraNLP with Tensorflow。

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    使用python语言编写常见文本分类算法

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 自然语言处理中一个很常见操作就是文本分类,比如一组新闻文本,通过分类模型,将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。 那么分类第一步就是文本向量化,前一篇博客讲了一些,本文可以说是前文实践版本。 本文主要介绍一些常见文本分类模型,说是介绍,其实主要以代码和结果为主,并不会详细介绍每个算法思想、原理、推导过程等,那样的话,估计可以写一个7、8篇系列了,另外我也发现很多博客都是理论为主,代码非常少 所以本文还是偏工程一些,阅读本文同学希望已经有了这些文本分类算法理论基础。 而传统方法,如svm,准确度达0.95,已经很高了,从这一点也说明,不管是基于深度学习卷积神经网络分类方法,还是传统分类方法,其实模型反而是其次,最重要是数据集质量,模型选择和模型调参,对最终精度提升都是小幅度

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    从SQL语言分类谈COMMIT和ROLLBACK用法

    从功能上划分,SQL语言可以分为DDL,DML和DCL三大类。 1. DDL(Data Definition Language) 数据定义语言,用于定义和管理 SQL 数据库中所有对象语言 ; CREATE---创建表 ALTER DML(Data Manipulation Language) 数据操纵语言,SQL中处理数据等操作统称为数据操纵语言 ; INSERT---数据插入 DELETE ---数据删除 UPDATE---数据修改 SELECT---数据查询 DCL(Data Control Language) 数据控制语言,用来授予或回收访问数据库某种特权 所有的 DML 语句都是要显式提交,也就是说要在执行完DML语句之后,执行 COMMIT 。而其他诸如 DDL 语句,都是隐式提交

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