题目描述 传说fans是一个数学天才。在他五岁那年,从一堆数字卡片中选出了4张 卡片:5,7,6,8。这4个数字有什么神秘之处呢?如果把这4张卡片自左往右的排成:5,6,7,8。...当年 fans选出了n组卡片,据说都能够构成等差数列。但是事实真的是这样吗?fans真的有这么神奇吗? n组数据就是fans选出的n组卡片,请你判断每一组卡片是否能构成等差数列.
既然圈粉无数,作为粉圈专属域名的.fans又怎么能被大家放过呢!鸿星尔克拼音首字母的hxek.fans也借着这股热潮在米友第一时间抢注到手! 不知道大家喜欢的国产运动品牌是什么呢?...专属的.fans域名可在等你淘哦~拼手速!
= driver.find_element_by_class_name('fans-count').text return int(fans_data.replace('粉丝数:', '')....replace('万', '0000')) tiktok_id = '123456789' # 替换为实际的抖音ID fans_data = get_fans_data(tiktok_id) print...python import pandas as pd def save_fans_data(fans_data, file_name='fans_data.csv'): df = pd.DataFrame...(file_name), index=False) save_fans_data(fans_data) 数据处理 对数据进行预处理,包括数据清洗和格式化。...10, 5)) plt.plot(data['Date'], data['Fans'], label='Fans') plt.title('Fans Growth Trend')
= driver.find_element_by_class_name('fans-count').text return int(fans_data.replace('粉丝数:', '').replace...pythonimport pandas as pddef save_fans_data(fans_data, file_name='fans_data.csv'): df = pd.DataFrame...(file_name), index=False)save_fans_data(fans_data)数据分析对处理后的数据进行分析,以了解粉丝增长趋势。...) plt.plot(data['Date'], data['Fans'], label='Fans') plt.title('Fans Growth Trend') plt.xlabel...('Date') plt.ylabel('Fans') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()plot_fans_growth(growth_data
提示方法以下所有代码,都有上下2部分,它们的运行结果都是一致的,主要区别是:上:未使用类型提示的代码下:使用了类型提示的代码1、变量未使用类型提示的name = '程序员晚枫'fans = 24使用了类型提示的...name: str = '程序员晚枫'fans: int = 242、方法未使用类型提示的def info(name, fans): return f'我的小破站是:{name},粉丝数是:{fans...}'使用了类型提示的def info(name: str, fans: str) -> str: return f'我的小破站是:{name},粉丝数是:{fans}'3、集合未使用类型提示的dict_of_users...},粉丝数是:{account.fans}'使用了类型提示的class Account: def __init__(self, name: str, fans: int): self.name...:{account.fans}'写在最后最后要提醒一下大家,以上所有提示,只是为了更好的编写和维护程序,而不是真正实现了数据类型定义的功能。
integer) 1 改: #将小迷妹从 zls_fans 移到 bgx_fans 127.0.0.1:6379> SMOVE zls_fans bgx_fans xiaomimei (integer)...> sdiff zls_fans bgx_fans lidao_fans 1) "bgx" #3个集和比较,获取独有的元素,并存入diffkey 关联的Set中 127.0.0.1:6379> sdiffstore...diffkey zls_fans bgx_fans lidao_fans (integer) 1 #获得3个集合中都有的元素 127.0.0.1:6379> sinter zls_fans bgx_fans...zls_fans bgx_fans lidao_fans 1) "bgx" 2) "xiaomimei" 3) "zls" 4) "lidao" 5) "0" #把并集存入unionkey 关联的Set...中 127.0.0.1:6379> sunionstore unionkey zls_fans bgx_fans lidao_fans (integer) 5 Sorted-Set(有序集合)类型操作
by fans desc; 对多个列降序排列 #按fans降序排列Article信息,再对articles排序 select * from Article order by fans desc,articles...>400 order by fans desc; #查询粉丝数不是450的Article信息 select * from Article where fans!...by articles desc; is null(查询某个列的值为空) #查询fans为空的Article信息(没有则返回空表) select * from Article where fans is...Article where (fans=300 or fans =400 )and articles>10; in操作符(值由逗号分隔,括在圆括号中) #查询粉丝数在400和500的Article信息...,降序排列 select * from Article where fans in(400,500) order by fans desc; not操作符与in操作符结合 #查询粉丝数不是300和400
fans1 = new Fans("张三"); Fans fans2 = new Fans("李四"); Fans fans3 = new Fans("杨五");...wechatServer.attach(fans1); wechatServer.attach(fans2); wechatServer.attach(fans3);...public class Fans implements Observer { private String name; public Fans(String name) {...fans1 = new Fans("张三"); Fans fans2 = new Fans("李四"); Fans fans3 = new Fans("杨五");...wechatServer.attach(fans1); wechatServer.attach(fans2); wechatServer.attach(fans3);
public String getName(){ return name; } } package principles.Dimite; public class Fans...{ private String name; //提供一个有参构造方法 public Fans(String name) { this.name = name;...fans; private Company company; //提供获取对象的get方法 public void setStar(Star star) {...this.star = star; } public void setFans(Fans fans) { this.fans = fans; } public...fans = new Fans("Aileen"); agent.setFans(fans); Star star = new Star("易烊千玺");
获取粉丝数据代码如下get_fans()方法。...# 获取符合抽选规则的粉丝 def get_satisfied_fans(commentUsers, fanId): fanId, fansList = get_fans(fanId)...)) return satisfiedFans # 抽选粉丝 def select_fans(): try: fans = satisfied_fans()...if len(fans) >= selectCount else len(fans))+1): luckfans = weighted_random_choice(list(fans.keys...()), list(fans.values())) # 移除该粉丝 fans.pop(luckfans) print("恭喜第{}
name=name;} string getName(){return name;} private: string name; }; //粉丝类 class Fans...{ public: Fans(){} Fans(string name){this->name=name;} string getName(){...Agent(){} void setStar(Star *myStar){this->myStar=myStar;} void setFans( Fans...*myFans=new Fans(); Commpany *myCommpany=new Commpany(); }; 第三步:主函数实现 int main() {...*myFans=new Fans("李一一"); Commpany *myCommpany=new Commpany("中国传媒公司"); agent->setStar(myStar
评论内容,一定要区分属于哪个微博的,所以在这使用了map ,map的key表示的是微博的编号 // value 表示具体的评论内容 Comments map[int][]*PostContent Fans...func (b *Blogger) Notify(wbid int) { // 1: 对切片进行遍历,获取每个粉丝数据 for _, fan := range b.Fans { fan.Update...(b, wbid) } // 2: 发送通知 } // 粉丝关注博主 func (b *Blogger) Attach(bFans FansInterfacer) { b.Fans = append...(b.Fans, bFans) } // 粉丝取消对博主的关注 func (b *Blogger) Detach(bFans FansInterfacer) { // 1: 将要移除的粉丝数据传递过来...,然后在切片中查询 for i := 0; i Fans); i++ { if b.Fans[i] == bFans { b.Fans = append(b.Fans[:i]
: 照片宽为多少 # # fans_h: 照片高为多少 line_num =100#一行放多少张照片 col_num = 100#一列放多少张照片 fans_w = 20#照片宽为多少 fans_h...):((j + 1) * fans_h), (i * fans_w):((i + 1) * fans_w)] un = uniform_size(random.choice(list_img...), fans_w, fans_h)#随机获得一张图片,并控制大小 res = numexpr.evaluate("ex+un*0.7")#加快运算速度 expr[(j * fans_h...):((j + 1) * fans_h), (i * fans_w):((i + 1) * fans_w)] = res Image.fromarray(expr.astype(numpy.uint8...)).save("fans_logo.png") if __name__ == "__main__": create_img()
String> getTwoFollow(String id) { Set follows = getFollows(id); Set fans...= getfans(id); follows.retainAll(fans); return follows; } // 判断from - > to...上面几条数据的存储格式为: follow_A: B-ds1 C-ds2 fans_A: null follow_B: C-ds3 fans_B:...String> getTwoFollow(String id) { Set follows = getFollows(id); Set fans...= getfans(id); follows.retainAll(fans); return follows; } // 判断from - > to
这个小程序一开始的后端逻辑是用douchat框架写的,使用框架自带的dc_mp_fans表存储微信端授权登录的用户信息,使用dc_mp_tempmsg表存储formid。...迁移过程 在源数据库中导出数据文件 select * from dc_mp_fans into outfile '/data/fans.txt'; 复制数据文件到目标服务器 zip fans.zip.../data/fans.txtscp fans.zip root@ip:/data/ 在目标数据库导入文件 unzip /data/fans.zip load data infile '/data.../fans.txt' into table wxa_fans(id,appid,openid,unionid,@dummy,created_at,@dummy,nickname,gender,avatar_url...导入导出的数据表字段不对应 上面示例的从源数据库的dc_mp_fans表迁移数据到目标数据库的wxa_fans表,两个数据表的字段分别为:- dc_mp_fans ? img wxa_fans ?
迁移过程 在源数据库中导出数据文件 select * from dc_mp_fans into outfile '/data/fans.txt'; 复制数据文件到目标服务器 zip fans.zip.../data/fans.txtscp fans.zip root@ip:/data/ 在目标数据库导入文件 unzip /data/fans.zip load data infile '/data.../fans.txt' into table wxa_fans(id,appid,openid,unionid,@dummy,created_at,@dummy,nickname,gender,avatar_url...导入导出的数据表字段不对应 上面示例的从源数据库的dc_mp_fans表迁移数据到目标数据库的wxa_fans表,两个数据表的字段分别为: dc_mp_fans ? wxa_fans ?
比如: > bf.add one-more-filter fans1 (integer) 1 > bf.add one-more-filter fans2 (integer) 1 > bf.add one-more-filter...fans3 (integer) 1 > bf.exists one-more-filter fans1 (integer) 1 > bf.exists one-more-filter fans2 (integer...) 1 > bf.exists one-more-filter fans3 (integer) 1 > bf.exists one-more-filter fans4 (integer) 0 > bf.madd...one-more-filter fans4 fans5 fans6 1) (integer) 1 2) (integer) 1 3) (integer) 1 > bf.mexists one-more-filter...fans4 fans5 fans6 fans7 1) (integer) 1 2) (integer) 1 3) (integer) 1 4) (integer) 0 上面的例子中,没有发现误判的情况
这里提供详细步骤: 克隆这个github仓库到本地目录/opt:https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public cd /opt git clone...https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public 在这个仓库包括上图几个文件,主要起作用的是cool_gpu这个文件,我们把文件夹克隆下来之后...2.修改文件夹名字为set-gpu-fans,因为作者疏忽,在cool_gpu代码中此文件夹被命名为“set-gpu-fans”,然而git clone下来的文件夹名字是“set_gpu_fans_public...sudo mv set_gpu_fans_public set-gpu-fans 3.创建一个符号链接,让系统知道这个代码在哪里: ln -sf ~/set-gpu-fans /opt/set-gpu-fans...4.定位到set-gpu-fans文件夹,输入以下命令: cd /opt/set-gpu-fans sudo tcsh .