求最大公约数最小公倍数及整除求余数等

#coding=gbk import math m = int(input()) n = int(input()) print(math.gcd(m,n)) # 最大公约数 print((m*n)//math.gcd(m,n)) # 最小公倍数 将字符串 s="alex" 转换成列表 list(s) 不能使用 del 删除集合中的部分元素 组合数据类型的分类 序列类型、集合类型、映射类型 简述列表在实现基本数据同时发挥的重要作用 1)列表是一个动态长度的数据结构,可以根据需求增加或减少
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说说 Redis 哈希槽的概念?

Redis 集群没有使用一致性 hash,而是引入了哈希槽的概念,Redis 集群有 16384 个哈希槽,每个 key 通过 CRC16 校验后对 16384 取模来决定放置哪个槽, 集群的每个节点负责一部分 hash 槽。
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【JUnit】JUnit 理论(Theory)测试(二)

环境 JDK 6 JUnit 4.13 Spring Tool Suite 4.6.2 Maven 3.6.3 Theory 这些都是实验性质的,可以不了解。 @ParametersSuppliedBy 可以编写自己提供数据的方式,不过需要实现 ParameterSupplier 接口。 理论示例 pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSch
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IDEA无法创建Spring Initializr项目

错误信息如下: 解决办法: 将服务器的地址设置为阿里云的服务器地址https://start.aliyun.com/ 这样创建出来的和原服务器地址创建的是一样的。
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02前端_css基础

早晨的天太沉,让我透不过气。家里亲人生病,又赶上疫情... 生活总是喜欢来个突袭,让人措手不及,甚至惊慌失措。 晚上的大雨说下就下,哈哈,不如淋个痛快,畅快淋漓。 CSS基础语法 css结构 css使用方法是选择器+声明组成;声明由属性和值组成 选择器{属性:值;属性:值;} css使用方法 引入css样式的四种方法 行内样式: 在开始标签内加入style样式属性<p style="color:red"> 内部样式 在<head>标签间添加<style type="text/css">样式</
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对比c++类的两种成员初始化方式

#include <iostream> using namespace std; struct SData { SData() { std::cout << "default construct" << std::endl; } SData(int value) : a(value) { std::cout << "construct" << std::endl; } SData(const SData& oData) { a = oData.a; std:
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Codeforces Round #652 (Div. 2) A. FashionabLee(几何)

题目链接:https://codeforces.com/contest/1369/problem/A 题意 判断正 $n$ 边形能否通过旋转使得一边与 $x$ 轴平行,一边与 $y$ 轴平行。 题解 符合条件的正 $n$ 边形一定可以像正方形一样被两个对称轴 $4$ 等分,即总的边数为 $4$ 的倍数。 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void solve() { int n; cin >> n; cout <
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如何把代码写的更优雅,你需要这一份代码精进书单!

黄小斜写了一年多的代码,渐渐地代码量也上来了,但是,代码写的多就是好吗,简单的数量堆积似乎并不能起到太好的效果,毕竟我们CRUD写多了,也不怎么需要架构设计,甚至连个设计模式都不怎么需要用到。如何开始代码精进之路,其实有很多的过来人早就已经给出了答案,今天就给大家推荐几本帮你精进代码的优质书籍,走过路过可不要错过哦~ 代码精进系列书单 代码精进之路:从码农到工匠 这是一本为专业程序员而写的书,写好代码、追求卓越和工匠精神是每个程序员都应该具备的优秀品质。 本书共有13章内容,主要分为技艺部分、
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Linux-编写SHELL 加密解密方法

Linux-编写SHELL 加密解密方法 我们在编写SHELL脚本时,有时候需要填写密码到脚本里,比如mysql备份脚本,这时我们就需要一个脚本加密解密的方法了,我使用GO语音执行Linux命令加密解密。脚本调用go脚本。 一. 使用bash64 加密 解密 1.加密 [root@izbp14ot0ykf8wyktz0kwgz ~]# echo "我是密码" | base64 2.解密 [root@izbp14ot0ykf8wyktz0kwgz ~]# echo "5oiR5piv5a+G56
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机器学习知识点汇总

机器学习 最近在开始找工作,顺便复习一下之前学习的机器学习知识点,从而对机器学习和深度方面有一个比较系统的了解,还有机器学习和深度学习优化过程中出现的技术。 推荐的博客:https://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/ 该博客列表如下: 偏最小二乘法回归(Partial Least Squares Regression) 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis 增强学习(Reinforceme
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A1152 Google Recruitment (20分)

一、技术总结 学会使用substr(start, num);函数,同时注意题目中的要求,例如可能会出现按照格式输出0004,就不能够用%d格式输出,即使使用也需要注意。 同时stoi函数。 二、参考代码 #include<iostream> #include<string> using namespace std; bool isPrime(int x){ if(x == 0 || x == 1) return false; for(int i = 2; i * i <= x; i++){
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MVC项目实践

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pytest learn 文档

文档地址: https://learning-pytest.readthedocs.io/zh/latest/doc/test-function/assert.html
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google scholar vs baidu scholar-what is your problem

百度学术 百度学术的搜索做得跟三岁的小孩子一样的智商,具体看下图吧,说多了都是泪 谷歌学术 谷歌学术对于学术这个业务是及其的人性化,我瞬间就能理解,中国人为什么能在讲座上倒水了,是一种无奈而又愤怒的最真实的表达 期望 希望中国能够出现其他能够与百度搜索竞争的公司,这样可能会改变这个局面
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“人工智能”前景:只有人工,没有智能

这一套智能的流程里面,仿人智能是一个重要的因素,仿人智能是人工智能的高级形态,也就是说用计算机来模仿人的智能,用计算机来模仿人的思维能力和推算、以及逻辑推演能力,这种也是人工智能的高级形态,目前人工智能的水平可以是说还处于比较低级的阶段,应该是处于细胞阶段,基本没有人的智能,只能在某一方专业领域方面做到极致,比如图像识别领域的人脸识别。 以目前人工智能发展的趋势来看,真正的仿人智能式的人工智能离我们还很遥远。 计算能力限制了人工智能的发展,现在一般的深度学习算法也是需要高性能计算机的处理才能有
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Selecting Courses

Selecting Courses Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10627 Accepted: 4803 Description It is well known that it is not easy to select courses in the college, for there is usually conflict among the time of the courses. Li Ming
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harbor部署,包括正式证书的使用

准备工作 jdk docker docker-composer 下载离线包 wget https://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2.0.0/harbor-offline-installer-v2.0.0.tgz 解压到 /app/harbor 证书配置 自签名、免费证书网上有很多,这里说一下自己的证书 放到一个地方 eg: /app/harbor/ssl 修改配置 修改 harbor.yml 主要配置以下,其
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.NET Core请求控制器Action方法正确匹配,但为何404?

前言 有些时候我们会发现方法名称都正确匹配,但就是找不到对应请求接口,所以本文我们来深入了解下何时会出现接口请求404的情况。 匹配控制器Action方法(404) 首先我们创建一个web api应用程序,我们给出如下示例控制器代码 [ApiController] [Route("[controller]/[action]")] public class WeatherController : ControllerBase { [HttpGet] string Get()
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用直方图和箱线图理解数据

作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Data Science 了解如何从直方图和箱线图中提取信息 理解这些数据并不意味着只得到平均值、中位数和标准差。很多时候,了解数据的可变性、传播或分布是很重要的。直方图和箱线图都有助于提供有关数据集的大量额外信息,有助于理解数据。 直方图 直方图只从数据集中获取一个变量,并显示每次出现的频率。我将使用一个简单的数据集来学习直方图如何帮助理解数据集。我会用python来制作图片。导入数据集: import pan
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[记录点滴] 一个解决Lua 随机数生成问题的办法

[记录点滴] 一个解决Lua 随机数生成问题的办法 0x00 摘要 本文是开发中的简略记录,具体涉及知识点有:Lua,随机数。 0x01 背景 Lua语言生成随机数需要用到两个函数: math.randomseed(n) : 用法是 接收一个整数n作为随即序列的种子。 math.random([n [,m]]) : 用法有三种: random(),产生[0, 1)之间的浮点随机数。 random(n),产生[1, n]之间的整数。 .random(m, n),产生[n, m]之间的整数。 0x
分类: 其他 发布时间: 06-24 20:46 阅读次数: 0