7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,

django 1.8 官方文档翻译：7-2 管理操作

简而言之，Django管理后台的基本流程是，“选择一个对象并改变它”。在大多数情况下，这是非常适合的。然而当你一次性要对多个对象做相同的改变，这个流程是非常的单调乏味的。

【PTA】7-2 字符串逆序 (15分)

输入格式： 输入在一行中给出一个不超过80个字符长度的、以回车结束的非空字符串。

砥砺前行 共建开源新生态

7月16日，“软件铸魂·专家沙龙”系列活动之“数据库产业发展座谈会”由国家工业信息安全发展研究中心组织召开，本次座谈会邀请了包括腾讯在内的十余家行业内优秀的厂商共同参加，腾讯云数据库副总经理王义成受邀参会，并在会上分享了对于数据库行业商业模式演进、国产化数据库布局困难和未来国内生态的思考。 *国家工业信息安全发展研究中心作为工业和信息化部的直属事业单位，一直致力于维护和支撑我国工业信息安全发展。 会议现场 1 Part1 数据库行业商业模式演进 目前数据库行业的商业模式已经发生了较大的变化，逐渐从曾

「研发共建」提升中台效能初探

研发共建 以上尝试大多只是改变了「协作流」，故均未能解决当时中台卡点的问题。 关于研发共建的系统思考 四、实践效果 通过采用共建（v1）的尝试，需求的整体交付周期（= 等待周期 + 处理周期）缩短了 10%。其中，等待周期缩短了 30%。 图6. 等待周期缩短了 30% 后来，随着核心问题通过共建（v1）方式得以解决之后，协同中台的过程中，又出现了新问题，包括：业务技术对编码质量（如：单测覆盖率）等工程化的要求和门禁条件与中台不同、底层代码改动的回归质量未做收口控制 于是，我们后续又把共建继续往前推进到了 v2 阶段。如果读者想知道我们在共建（v2）阶段具体做了哪些改进来提升中台效能的，那就烦请坐等下回分解吧。

为什么欧盟呼吁共建 AI 伦理准则？

下面这些问题，可能在我们不久的将来（一年或者两年？）就会出现在我们身边： 1.目前人工智能正逐渐大规模地应用于医疗行业，许多疾病的诊断已经可以通过机器学习的方法来完成。但是我们设想，如果人工智能诊断出现医疗误判，最终导致医疗事故，那么谁将来承担事故责任呢？是提供技术的公司，还是医院，或者医生个人？ 2.自动驾驶正逐渐上路，据各方估计在2020年之前自动驾驶汽车将进入消费市场。不可避免的，自动驾驶汽车在不熟悉的环境中可能会导致交通事故（例如2016年的特斯拉自动驾驶汽车事故），那么在这种情况下谁将承担法律