男性：BMI值低于20，属于过轻；BMI值20-25,属于适中；BMI值25-30,属于过重；BMI值30-35,属于肥胖；BMI值高于35,属于非常肥胖；
前面的内容讲的是简单的流程判断，这里我们来说说如何使用if语句实现多重判断，在实际应用中会出现多种情况只执行一个结果的场景，比如下面我们来演示一个体重标准测试工具。
本周我们主要学习Java的流程控制语句，主要是分支语句和循环语句。语句是Java的最小执行单位，语句间以；作为分隔符，语句分为简单语句以及复合语句，简单语句即一条单语句，而复合语句是一对花括号{ }括起来的语句组，也称为块，块后没有分号。话不多说，上知识！
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目录 一、编写T-SQL程序，计算 1 + 2 − 3 + 4 − 5 … − 99 + 100 =? 二、写一个求三个数最大值的函数，输入为三个整数，输出为其中的最大值。 三、写一个T-SQL函数
public static void main(String[] args) {
体重指数 = 体重 (kg) / ( 身高 (m) × 身高 (m) )，小于18.5属于偏瘦，介于18.5和20.9之间（左闭右开）属于苗条，介于20.9和24.9之间（左闭右闭）属于适中，超过24.9属于偏胖。下面由你来编写一段逻辑，算出输入了身高和体重的用户的体重指数，并返回他们的身材状态。(体重指数请使用double类型)
近期作业: 1.判断闰年: 闰年判定：能被400整除。或者能被4整除但不能被100整除。其余的年份都为平年。 看起来挺简单的,一个if语句即可. import java.util.Scanner; public class leap_year { public static void main(String[] args) { //创建扫描器 Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.printl
有三个数字：1、2、3，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？ 思路：用for循环嵌套和range函数结合取出三位数所有可能的结果，再用if判断符合条件的可能性
T-SQL 即 Transact-SQL，是 SQL 在 Microsoft SQL Server 上的增强版，它是用来让应用程序与 SQL Server 沟通的主要语言。T-SQL 提供标准 SQL 的 DDL 和 DML 功能，加上延伸的函数、系统预存程序以及程式设计结构(例如 IF 和 WHILE)让程式设计更有弹性
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系，然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系，这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。就比如我们上一个章节在讲数据相关性的时候讲到的孩子身高和体重的数据，孩子的身高和体重是一个正相关的关系，在我们的数据图表中我们记录了1-12岁的孩子的身高和体重的数据，如果我们对这组数据做一个回归分析，我们就可以预测出12岁以后任意一个身高所对应的体重数据，比如我想知道160CM对应的标准身高，我就可以根据回归函数计算对应的体重
回归的数据分析是已知X和Y数据之间的关系，然后未来发生的X来预测Y值数据的这样一种关系，这种以过去数据为依据来预测未来数据的方式就叫做回归分析。
Python if语句 格式：注意不要漏写：这是容易犯错的地方。 if语句包含两部分，判断部分和执行部分，只有在判断部分得到的布尔值为True时，才会执行执行部分否则转向下一行语句。 if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4> 这个给两个例子想必大家就能懂了 #BMI指数（即身体质量指数，简称体质指数又称体重，英文为Body Mass Index，简称BMI） #BMI是用体重
题目要求： 国家给出了 8 岁男宝宝的标准身高为 130 厘米、标准体重为 27 公斤；8 岁女宝宝的标准身高为 129 厘米、标准体重为 25 公斤。
一直对技术有很强的兴趣，终于，决定要写自己的语言（m语言）。那就先从最简单的开始：解释执行器。
今天刚入门python，对于有c和java基础的我，学习起来还是比较容易的，我并没有用PyCharm写，而是最基础的IDLE，学习python比java容易的地方就是不要写分号，不要打包，不要定义等等，可能是我还学习的不够深入吧。
可能经常你会听到一些很主观的评价比如“你太瘦了”或者“你怎么那么高”，但这里瘦或者高都是基于评价者的主观判断和视觉记忆做出的评述，并没有严格的参照。
今天老师特意讲了异常处理，所以这题加入try except语句 首先要摸清楚Python里的常见异常，以该题为例，如果用户输入的身高体重不合法时，对用户进行提示
在Android里面，从一个Activity跳转到另一个Activity、再返回，前一个Activity默认是能够保存数据和状态的。但这次我想通过利用startActivityForResult达到相同的目的，虽然看起来变复杂了，但可以探索下startActivityForResult背后的原理和使用注意事项。
它最初由Netscape的Brendan Eich设计。JavaScript是甲骨文公司的注册商标。Ecma国际以JavaScript为基础制定了ECMAScript标准。JavaScript也可以用于其他场合，如服务器端编程。完整的JavaScript实现包含三个部分：ECMAScript，文档对象模型，浏览器对象模型。 [8] Netscape在最初将其脚本语言命名为LiveScript，后来Netscape在与Sun合作之后将其改名为JavaScript。JavaScript最初受Java启发而开始设计的，目的之一就是“看上去像Java”，因此语法上有类似之处，一些名称和命名规范也借自Java。但JavaScript的主要设计原则源自Self和Scheme。JavaScript与Java名称上的近似，是当时Netscape为了营销考虑与Sun微系统达成协议的结果。为了取得技术优势，微软推出了JScript来迎战JavaScript的脚本语言。为了互用性，Ecma国际（前身为欧洲计算机制造商协会）创建了ECMA-262标准（ECMAScript）。两者都属于ECMAScript的实现。尽管JavaScript作为给非程序人员的脚本语言，而非作为给程序人员的脚本语言来推广和宣传，但是JavaScript具有非常丰富的特性。 [9] 发展初期，JavaScript的标准并未确定，同期有Netscape的JavaScript，微软的JScript和CEnvi的ScriptEase三足鼎立。1997年，在ECMA（欧洲计算机制造商协会）的协调下，由Netscape、Sun、微软、Borland组成的工作组确定统一标准：ECMA-262。
度量驱动改进活动中最大的痛点，就是搜集了一堆数据后，发现无法精确地识别哪些数据是改进信号，哪些数据是可以获取经验的经验信号。对所有数据进行根因分析，又会给团队成员增加负担，使得大家搜集度量数据的热情大打折扣，让度量驱动改进难以为继。
与Java类似，所有类都是继承自object类，但是在继承父类的时候有一些不一样的地方，Python是使用参数来建立继承关系的，而Java是使用extend关键字。
package homework; import java.util.Scanner; public class week03 { public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in); while(sc.hasNextInt()){ int weight=sc.nextInt(); double height=sc.nextInt(); double bmi=weight/Math.pow(height,2); if(bmi<18.5){ System.out.println("过轻"); } else if(bmi>18.5&&bmi<25){ System.out.println("正常"); } else if(bmi>25&&bmi<28){ System.out.println("过重"); } else if(bmi>28&&bmi<32){ System.out.println("肥胖"); } else { System.out.println("严重肥胖"); } } } }
作者：夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/4129 在R语言中，对数据进行回归建模是一件很简单的事情，一个lm()函数就可以对数据进行建模了，但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是，对回归模型进行诊断，判断这个模型到低是否模型的假定；如果不符合假定，模型得到的结果和现实中会有巨大的差距，甚至一些参数的检验因此失效。 因为在对回归模型建模的时候我们使用了最小二乘法对模型参数的估计，什么是最小二乘法，通俗易懂的来说就是使得估计的因变量和样本的离差
基本概念 要比较两个对象是否相等时需要调用对象的equals() 方法: 判断对象引用所指向的对象地址是否相等 对象地址相等时, 那么对象相关的数据也相等,包括: 对象句柄 对象头 对象实例数据 对象类型数据 可以通过比较对象的地址来判断对象是否相等 Object源码 对象在不重写的情况下使用的是Object中的equals() 方法和hashCode() 方法 equals(): 判断的是两个对象的引用是否指向同一个对象 hashCode(): 根据对象地址生成一个整数数值 Object的hash
行对齐或者列队齐，列与列之间的空格，以及float型的数据，这时候，我们用到的是Formatter的format方法
小明身高1.75，体重80.5kg。请根据BMI公式（体重除以身高的平方）帮小明计算他的BMI指数，并根据BMI指数：
每天长时间坐在电脑前，缺乏运动，小腹渐渐长出赘肉，你是否为自己的健康感到过担心呢？ 为了监控体重变化，我这两天写了一个简易的"标准体重和饮食控制计算器"。只需要输入体重和身高，就可以得到你的标准体重和健康饮食的数据。 比如说，有一个身高165厘米、体重50公斤的女生，她的相关数据就是如下： image.png 这个网页程序写得比较匆忙，欢迎大家试用，指出不足。 ================================ 下面我简单介绍一下用到的计算公式： 标准体重的计算公式 我使用的是针对亚洲人体形
推理是一种精确的数据预测方式。在数据没有期望的那么多，但却想毫无遗漏地，全面地获取预测信息时非常有用。
起床后我走进卫生间，称了一下自己的体重。这个数据会从中国制造的体重秤上同步到我手机中的 App 里面，并且最终进入苹果的数据库，我的体重数据将永久地存放在云端。
和其它程序设计语言(如 Java、C 语言)采用大括号“{}”分隔代码块不同，Python 采用代码缩进和冒号( : )来区分代码块之间的层次。
BMI（Body Mass Index，身体质量指数），也称为体重指数，是一种常用的衡量成人人体肥胖程度的指标。它通过身高和体重之间的数值关系来评估一个人的体重是否适中。
据说一个人的标准体重应该是其身高（单位：厘米）减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材（即 | 真实体重 − 标准体重 | < 标准体重×10%）。已知市斤是公斤的两倍。现给定一群人的身高和实际体重，请你告诉他们是否太胖或太瘦了。
最近在做数据统计学相关的一些课程，看到数据相关性的时候，想可以找一些实际的案例可以再课程中作为案例给学员操作，于是我找了 儿童升高和体重的数据，来做相关性的数据分析，我们来看原始的数据
输出： {'a': 4, 'b': 1, 'c': 1, 's': 2, 'd': 2, 'f': 3, 'g': 4, 'e': 4}
和其它程序设计语言（如 Java、C 语言）采用大括号“{}”分隔代码块不同，Python 采用代码缩进和冒号（ : ）来区分代码块之间的层次。
作者：司明 【新智元导读】视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等人工智能前沿技术和养猪会碰撞出什么火花？AI落地养殖业的具体过程是怎样，散养-集中养殖-IT技术零星使用-全流程的人工智能技术的应
#「笔耕不辍」–生命不息，写作不止# 首先我们一起来了解一下牛郎织女的故事： 传说古代天帝的孙女织女擅长织布，每天给天空织彩霞。她讨厌这枯燥的生活，就偷偷下到凡间，私自嫁给河西的牛郎，过上男耕女织的生活。此事惹怒了天帝，把织女捉回天宫，责令他们分离，只允许他们每年的农历七月七日在鹊桥上相会一次。 织女因为厌烦了每天织布的枯燥生活，选择下到凡间。 在我们的生活中，也经常要做大大小小的各种决策。影响我们做出决策的因素有很多，一般是当某些条件满足时，我们会做出决策 A；条件不满足时，做出决策 B。就比如像织女一样，因为感觉到每天织布，生活枯燥乏味，做出了下到凡间的决策；如果生活不枯燥，织女做的决策可能就是还留在天宫快乐地生活。
1写在前面 之前我们介绍的基于发生率或者均值进行样本量计算的方法，但都是在组间进行计算。🤔 有的时候我们需要获取组内变化，进行样本量计算。🤫 常见的就是配对样本，比如相同受试者进行多个时间点的观察，如下图：👇 本期我们就介绍一下如何估算配对样本的样本量吧。🥰 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 还是假设我们正在进行一项前瞻性研究，测量一组开始节食患者的体重变化。🧐 我们先提出研究假设， 和 :👇 : 该组患
国家给出了 8 岁男宝宝的标准身高为 130 厘米、标准体重为 27 公斤；8 岁女宝宝的标准身高为 129 厘米、标准体重为 25 公斤。
设计一个装备类 Equipment，该类有两个属性，一个是名字 name，类型为字符串类型，另一个是价格 price，类型为 int。然后实例化 3 件具体装备并打印其名字和价格。
Java Scanner 类是 Java 中一个用于读取用户输入的类，它可以从标准输入、文件、字符串等多种输入源中读取数据，并将数据转换为 Java 中的各种数据类型。
教材描述问题首先要考虑的就是严谨，不能有错误，但是正是因为严谨，导致语义晦涩难懂，所以往往成了劝退教材。有些看上去高大上，让人摸不着头脑的词，一旦你理解了，发现也就那么回事，并没有什么深不可测的东西，下面我们来揭开他们的神秘面纱吧。
简单介绍一下SVM分类的思想，我们看下面这张图，两种分类都很不错，但是我们可以注意到第二种的决策边界与实例更远（它们之间的距离比较宽），而SVM分类就是一种寻找距每种实例最远的决策边界的算法
char类型参与算术运算，使用的是计算机底层对应的十进制数值。需要我们记住三个字符对应的数值：
我来自越南，在新加坡上高中，目前在美国上大学。我经常听到身边的人取笑我看起来很“娇小”，我应该怎样做运动，去健身房增重，然后才能有“更好的体格”... ...然而我对这些评论却是怀疑的，对于身高1.69米（5’6）和体重58kg（127lb）的人来说，我有接近完美的 BMI 指数（20.3）。
【导读】为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，人工智能头条为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目实践达到学以致用的目的，相信大家对贝叶斯统计的理解和掌握都可以更深入，提炼出更精炼的内容。
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式，形象地展示中心极限定理是什么，是如何发挥作用的。
据说一个人的标准体重应该是其身高（单位：厘米）减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。已知市斤是公斤的两倍。现给定某人身高，请你计算其标准体重应该是多少？（顺便也悄悄给自己算一下吧……）
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