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7-6 A-B
点这里 7-6 A-B 本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。
68220发布于 2019-11-08 - 来自专栏Java
7-6 连续因子
7-6 连续因子 题目 7-6 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。
28810编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 出生年 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99697104 7-6 出生年 (15 分) ?
93130发布于 2019-11-08 - 来自专栏携程技术
干货 | 浅谈携程大住宿研发效能提升实践
这是大住宿在敏捷转型前遇到最频繁的问题。团队成员视角割裂导致各角色只关注于自己熟悉的领域，而忽略目标价值的交付，最终会产生非必要的浪费。 3. 如何透明化组织、团队的目标，暴露重复、多余、无价的任务，节省成本 面对挑战，大住宿正在持续不断的探索改进中： 1. 为了更好的达到上下和左右对齐目标，提高协作效率，大住宿从今年Q1开始试行部门级产研一体的季度规划和复盘活动。 大住宿从2014年开始推行敏捷转型，敏捷让团队实现价值驱动管理。传统开发模式除了瀑布接力开发外，还有一个是任务驱动管理。 大住宿在去年接入公司统一产品研发管理平台IDEV后，不仅提高了产品研发过程的透明性，也率先实现了需求数字化管理。
1.4K20编辑于 2022-12-14 - 来自专栏刷题笔记
7-6 部分排序 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473028 7-6 部分排序 (15 分) 对于一组数据，我们可以只对原先处在中间位置的那些元素进行排序
1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 统计字符出现次数 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97867095 7-6 统计字符出现次数 (20 分) 本题要求编写程序，统计并输出某给定字符在给定字符串中出现的次数
4.3K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-6 整除光棍
7-6 整除光棍 这里所谓的“光棍”，并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字，比如1、11、111、1111等。传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除。
50210发布于 2020-06-23 - 来自专栏携程技术
干货 | StarRocks在携程大住宿智能数据平台的应用
作者简介 Wenjun，携程资深软件工程师，负责大住宿数据智能平台的研发与维护，对于大数据领域技术有浓厚兴趣。 一、平台现状 大住宿数据智能平台（简称HData）是一个为携程大住宿业务提供数据可视化的平台。 在大住宿内部，每个部门关心的指标侧重点不同，权限控制不一样，所以数据展示的方式也是多样化。 HData每天有将近2200左右的UV，10w左右的PV访问，而节假日期间的访问量基本会翻2到3倍。
2.1K20发布于 2021-11-02 - 来自专栏机器学习AI算法工程
python数据挖掘：能不能找出吃货最佳住宿点？
这次我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨的TOP等等等等，在地图上显示，规划热点，再用聚类算法计算下能不能找出吃货最佳的住宿点，能够距离吃的各个地方行程最近，吃货们 可能是住宿的最佳点把，因为离各个好吃的距离是比较近的，这本来就是kmeans的核心。 ---- ? 可以从图像自带缓冲区看重叠部分，看包子热点 所以综上所述，喜欢吃包子的吃货，可以选择以上的点当做中转点或者住宿点，到哪个包子铺都是比较近的，但是！！！谁会一天三餐加夜宵都吃包子？？ 总结 最终住哪，这不是我能决定的，主要还是靠交通，住宿环境和个人心情，推荐住在地铁附近，吃货可以选择在中央大街附近，最繁华，也里老道外很近，好吃的很多~诶，等等，我不是在做学术研究么。。
1.2K50发布于 2018-03-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA
sklearn封装的PCA与前几个小节我们自己封装的PCA，虽然他们大体流程基本一致，但是他们之间还是有很多不同的地方。
1.1K30发布于 2019-11-13 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-6 求最大公约数 (40point(s))
求两个整数的最大公约数。 输入格式: 输入两个整数，以空格分隔。 输出格式: 输出最大公约数。 输入样例: 9 18 输出样例: 9 # include # include int gys(int a,int b){ if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } while(b!=0){ int i=a%b; a=b; b=i; } return a; } int main(){ int a,b; scanf("%d %d",&a,&b
80530发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-6 随机输一次 (20分)
现要求你编写一个控制赢面的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！为了不让对方意识到你在控制结果，你需要隔 K 次输一次，其中 K 是系统设定的随机数。
52410发布于 2020-06-23 - 来自专栏云微的一点分享
数据结构与算法题目集（中文）7-6 列出连通集 (25分)题解
给定一个有N个顶点和E条边的无向图，请用DFS和BFS分别列出其所有的连通集。假设顶点从0到N−1编号。进行搜索时，假设我们总是从编号最小的顶点出发，按编号递增的顺序访问邻接点。
32330编辑于 2023-02-11 重构大住宿业运营链路：绿云科技基于企点大模型落地高ROI场景
构建智能化业务闭环：底层引擎成功融合了结构化数据（如账务记录）与非结构化数据（如语音指令、文本对话），深度发挥算法优势，构建起涵盖“感知-分析-行动”的完整闭环，从根本上重塑了大住宿业的数字生态。
16310编辑于 2026-04-15- 来自专栏linux 自动化运维
自动统计出差费用-shell 脚本自动统计， 计算车费，餐补，住宿补。并且转换金额大写
# 60元/天 20 # 20 天 ) zslist=( # 住宿费标准 170 # 住宿 170元/天 19 # 19 天 ) zslist[1]} ; zssum=`echo "" | awk -v x="$x" -v y="$y" '{printf "%.2f", x*y}' ` zssumstr=`echo "住宿补为
59800编辑于 2023-06-09 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
np.diff函数
np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7- diff_x3 \n",diff_x3) # diff_x3 # [[[ 5]] [6-1] # # [[ 1]] [8-7] # # [[-11]] [1-12] # # [[ 1]] [7-
96110发布于 2020-08-14 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题7-6 统计大写辅音字母
习题7-6 统计大写辅音字母 英文辅音字母是除A、E、I、O、U以外的字母。本题要求编写程序，统计给定字符串中大写辅音字母的个数。
1.9K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏往期博文
数学建模学习笔记（十八）SIER模型灵敏度分析(matlab求解)
(idx) + a*E(idx) - y*I(idx); R(idx+1) = R(idx) + y*I(idx); end for j=1:26 zi(j)=I(j*7)-I(j*7- 6); kf(j)=R(j*7)-R(j*7-6); y(j)=zi(j)+kf(j);
1.8K20编辑于 2022-06-14 绿云科技融合腾讯企点大模型：驱动3.5万家大住宿企业向“算法驱动”转型
应对长服务链路断点，驱动大住宿业向算法驱动转型 大住宿业（涵盖酒店、公寓、邮轮、文旅综合体等）的数字化进程正面临从“系统记录”向“自主决策”跨越的拐点。 绿云科技选择接入腾讯企点大模型及其大型机器人管理平台，构筑了高确定性的技术底座： 通过调用腾讯企点任务型/加模型选择（如餐饮iPOS、商务版机器人），绿云能够在封闭或半封闭的企业级环境中训练和调度AI，确保核心运营数据和会员隐私“不上公网”，满足大住宿业对数据安全的高度关注
14110编辑于 2026-04-08
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