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Python 的例子

于 2023-05-27 发布 文件大小:2.00 kB
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代码说明:

BOARD_SIZE = 8 def under_attack (col,女王/王后) ︰ 左 = 右 =,c 在 reversed(queens) col ︰ 左、 右左-= 1,右 + 1 如果 c 中 (左,col,右): 返回 True 返回 False def solve(n) ︰ 如果 n = = 0 ︰ 返回 [[]] smaller_solutions = 解决 (n-1) 返回 [solution+[(n,i+1)] 为我解决的 smaller_solutions,如果不是 under_attack xrange(BOARD_SIZE) (i + 1, solution)] 在 solve(BOARD_SIZE) 的回复 ︰ 打印答案

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  • HexRaysCodeXplorer
    IDA插件HexRaysCodeXplorer. Hex-Rays Decompiler plugin for easier code navigation. Right-click context menu in the Pseudocode window shows HexRaysCodeXplorer plugin commands(HexRaysCodeXplorer ================== Hex-Rays Decompiler plugin for better code navigation :octocat: __Authors and Contributors__: Aleksandr Matrosov ([@matrosov](https://github.com/matrosov)) Eugene Rodionov ([@rodionov](https://github.com/rodionov)) __HexRaysCodeXplorer__- Hex-Rays Decompiler plugin for easier code navigation. Right-click context menu in the Pseudocode window shows HexRaysCodeXplorer plugin commands: )
    2014-09-15 14:39:20下载
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  • Harmony Search
    2022-07-03 06:25:16下载
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  • 颜色识别二维码
    说明:  专门用来识别红色的aruco码,区分blob(Special recognition of red aruco codes)
    2019-08-07 18:36:38下载
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  • mechine-learning
    本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,...( U672C u4E66 u7B2C u4E00 u90E8 u5206 u5206 u4E3B u8991 u4ECB u7ECD u673A u5668 u5B66 u4E60 u57FA u7840 uFF0C u4EE5 u53CA u5982 u4F55 u5229 u7528 u7B97 u6CD5 U8FDB u883C u5206 u7C7B uFF0C u5E76 u9010 u6B65 u4ECB u7ECD u4E86 u591A U90BB u6CD2 u3001 u6734 u7D2 u8D1D u53F6 u65AF u7B97 u6CD5 u3001Logistic u56DE u5F52 u7B97 u6CD5 u3001 u652F u6301 u5411 u91CF u673A u3001AdaBoost u96C6 u6210 U65B9 u6CD5 u3001 u57FA u4E8E u6811 u7R4 u5F52 u7B97 u6CD2 u5286 u5206 u7C7B u56DE u5F52 u6811 uFF08CART uFF09 u7B97 u6CD5 u7B49 u3002 u7B2C u4E09 U90E8 u5209 u5109 u91A u0312 u4E9B u8E1B u8981 u7B97 u6CD5 uFF1Ak u5747 u503C u805A u7B7B U7B97 u6CD3 u30011 by default for uppercase and uupstr U4E9B u9644 u5C5E u5DE5 u5177 u3002 u5168 u4E66 u901A u8FC7 u7CBE U5FC3 u7396 u7392 u7B09 u5B09 u5B09 u5B09 u5B03 U7528 u9184 u5R4 u5904 u7403 u7R03 u7 U5206 u6790 u53CA u53EF u89)
    2017-05-24 16:06:49下载
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  • K邻近算法应用
    计算模型: 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),是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字,是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。主要用于统计用途,当我们需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时,BMI值是一个中立而可靠的指标。 BMI值原来的设计是一个用于公众健康研究的统计工具。当我们需要知道肥胖是否为某一疾病的致病原因时,我们可以把病人的身高及体重换算成BMI值,再找出其数值及病发率是否有线性关连。不过,随着科技进步,现时BMI值只是一个参考值。要真正量度病人是否肥胖,体脂肪率比BMI更准确、而腰围身高比又比体脂肪率好、但是最好的看法是看内脏脂肪(若内脏脂肪正常,就算腰围很大及体脂肪率很高,健康风险不高,日本相扑很多都是这种胖法)。因此,BMI的角色也慢慢改变,从医学上的用途,变为一般大众的纤体指标。BMI是Body Mass Index 的缩写,BMI中文是“体质指数”的意思,是以你的身高体重计算出来的。BMI是世界公认的一种评定肥胖程度的分级方法,世界卫生组织(WHO)也以BMI来对肥胖或超重进行定义。身高体重指数这个概念,是由19世纪中期的比利时通才凯特勒最先提出。它的定义如下: 体质指数(BMI)=体重(
    2022-06-21 02:04:14下载
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  • python人脸表情识别​
    人脸表情识别
    2020-02-21下载
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  • Helloword
    说明:  本文件为《简明Python教程》中的部分代码及重要备注,可方便入门Python的新手学习(This file is part of the code and important notes in the Concise Python Tutorial. It is easy to get started with Python.)
    2020-06-22 10:20:02下载
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  • 巡线4.py
    说明:  基于视觉的巡线代码,用于直线跟踪以及检测,并输出预测的角度(this is used to follow a fixed line in openmv)
    2020-06-18 08:00:02下载
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  • 《Python学习手册》
    python学习手册,这本书每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个独特的“练习题”部分,其中带有实际的练习和测试,以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表,它们将帮助你开始学习Python 3.0。(python learing book)
    2020-06-25 10:40:01下载
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  • 最佳抓取网站
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