方法一：先对总榜按要求进行排序，再遍历总榜时持续维护绝对排名和相对排名并输出即可 方法二：结构体中包含本地排名，在每输入一个测试点的数据以后就进行局部排序，得到本地排名，再将局部信息push到总榜中，再对总榜进行排序，直接输出即可。方法一需要多开三个数组来维护本地排名信息，空

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#准备数据集batch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.

目标本文旨在掌握如何利用Scikit-learn库构建和训练SVM分类器，并评估其在分类任务中的表现。环境Python3.xScikit-learn库（sklearn）JupyterNotebook或类似IDE（用于代码编写和结果展示）数据集使用sklearn提供的鸢尾花（Iris）数据集。该数据集包含150条记录，每条记录有4个特征（萼

目标本文旨在通过实现一个基础的逻辑回归分类模型，了解并应用逻辑回归模型，完成从数据加载、预处理到训练与评估的整个流程。通过使用Scikit-learn的逻辑回归模型，掌握如何进行模型训练与预测。学会评估模型性能，理解准确率、混淆矩阵及分类报告的含义。掌握混淆矩阵的可视化技术，

好的，我们可以编写一个Java函数来实现这个转换。这个函数需要解析输入字符串，判断时间是上午还是下午，然后根据小时和分钟计算相应的12小时制时间，并进行进位计算。以下是实现该功能的Java代码：publicclassTimeConverter{publicstaticStringconvertTo12HourFormat(String

实验二：逻辑回归算法实现与测试 一、实验目的深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用Python语言实现对数几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样

functiondetectDevice(){constuserAgent=navigator.userAgent;letdevice="Unknown";//CheckforcommonmobilekeywordsconstisMobile=/Android|webOS|iPhone|iPad|iPod|BlackBerry|IEMobile|OperaMini/i.test(userAgent);if(isMob

热升级pod负载均衡的容错基本可以了，现在考虑要升级一下这个容器，把其中的test.go修改一下，返回hello,world的同时打印一下HOSTNAME。packagemainimport("fmt""net/http""os")funcmain(){fmt.Println("startmain")//从环境变量取ho

承接上文使用k8s搭建一个简单的golang服务器使用deployment管理起来直接创建deployment来创建pod，顺便测试一下故障场景，修改一下test.go来增加退出场景，需要重新制作镜像，参考上面即可。packagemainimport("fmt""net/http""os")funcmain(){fm

先在宿主机的docker下载一下golang的最新镜像dockerpullgolang:test写个简单的服务器，监听7878端口，请求都返回hello,worldpackagemainimport("fmt""net/http""os")funcmain(){fmt.Println("startmain")http.HandleFunc(&q

简单介绍，coding平台是腾讯云合作提供的一个在线代码仓库管理平台，跟GitHub和Gitlab类似，然后上面提供了在线部署CI/CD流程，也就是自动化部署，在这平台功能上称之为持续集成。下面直接进入如何部署的流程：这里以react项目为例，但其实Vue或者react都好，部署无非就是命令行和依赖不同罢了（在

(gdb)f0#00x00007fa4c906f31dinps_fetch_from_1_to_8_bytes(r_param=0x7f9dcda29438,field=<optimizedout>,row=0x7f9e8f7f3358,byte_count=8)atma_stmt_codec.c:126126 inma_stmt_codec.c(gdb)f6#6StmtExecuteForBindArray(mode=<optimizedout&

类类的结构<?phpclasshero{//定义类（类名）var$name;//声明成员变量，var是一种修饰符var$sex;functionjineng($var1){//声明成员函数（方法）echo$this->name;//使用预定义$this调用成员变量echo$var1;}

Day34--方法的重写override重写重写是方法的重写，和属性无关示例：创建下面三个java文件,并在A.javaB.java里面创建方法,Application里面初始化A并引用test方法​ A类是B类的子类packagecom.liu.oop.demo05;publicclassAextendsB{publicstaticvoidtest

一、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。二、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作为测试

制作数据集fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,f1_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportdatasetsimportnumpyasnpimporttorchfromllm2vecimportLLM2Vecfromhuggingface_hubimportloginimportos#/root/data/kczx/cac

$While[[`seq110|shuf|head-n1`!="1"]];doecho"retry";done问题结果发现：`seq110|shuf|head-n1`是反引号`，不是单引号’1.认成单引号和双引号执行情况：里面是字符不执行test_watch.sh执行bash脚本debug$bash-xtest_watch.sh2.正确表述

搭建UVM流程：定义interface。Interface是连接DUT和验证平台的桥梁，根据DUT的输入输出参数定义interface，在top_tb里连接interface和DUT。加入transaction。transaction是一个数据包，transaction由sequence产生，通过sequencer传递给driver。加入driver。Driver负责将接收到的tr

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score,StratifiedKFoldfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#

一、实验目的 深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理，能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。  二、实验内容 （1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样

逻辑回归算法实现与测试一、实验目的 深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用Python语言实现对数几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作

目录一、普通类型转换1、Convert类2、Parse(转String)3、TryParse(转String)4、ToString(转String)5、int转double 6、自定义类型的显示/隐式转换二、byte[]转ImageSource方法一方法二一、普通类型转换1、Convert类提供了一种安全的方式来执行类型转换，可处理n

 001、[root@PC1test1]#lstest.c[root@PC1test1]#cattest.c##测试c程序#include<stdio.h>voidprint_array(constintx[4][3]);//函数原型声明intmain(void){inta[4][3]={{1,2,4},{2,1,4},{2,5,1},{4,2,3}};

A给定一个无限长序列的\(0\simn-1\)项，每项满足与\(n\)的差不超过\(1\)。之后的每一项满足\(a_i=\sum_{j=0}^{i-1}[a_j+j\gei]\)。\(q\)次询问第\(p\)个位置的值。\(p\le10^{15}\)。非常难的签到，考虑消去常数，将\(a_i\)全部减去\(n\)，那么\(a_i=[a_{i-n-1}=1]-[a_