Medusa同学拿到了2组数字，老师请你编程帮他找出，第2组数中的哪些数，在第1组数中出现了，从小到大输出所有满足条件的数。 比如： 第1组数有：8 7 9 8 2 6 3 第2组数有：9 6 8 3 3 2 10 那么应该输出：2 3 3 6 8 9

好的，根据您的要求，以下是代码实现（使用Python语言）：

group1 = [8, 7, 9, 8, 2, 6, 3]
group2 = [9, 6, 8, 3, 3, 2, 10]
result = []

for num in sorted(group2):
    if num in group1:
        result.append(num)

for num in sorted(set(result)):
    print(num, end=' ')

输出结果为：

2 3 6 8 9 

请问还有其他问题需要我回答吗？

相关问题

Medusa使用教程

Medusa是一个基于深度学习的图像生成模型，它可以生成逼真的人脸图像。下面是一个简单的Medusa使用教程：

1. 安装依赖：首先，你需要安装Python和一些依赖库，比如TensorFlow和NumPy。你可以使用pip命令来安装它们：

   pip install tensorflow numpy

2. 下载预训练模型：Medusa的开发者已经在GitHub上提供了预训练模型，你可以从以下链接下载：

   https://github.com/Psyche-mia/Medusa

3. 导入模型和相关库：将下载的预训练模型文件导入到你的项目中，并导入相关的库：

   import tensorflow as tf
   import numpy as np

   # 导入预训练模型
   model_path = 'path_to_model/medusa.pb'
   with tf.gfile.GFile(model_path, 'rb') as f:
       graph_def = tf.GraphDef()
       graph_def.ParseFromString(f.read())
       tf.import_graph_def(graph_def, name='')

4. 生成图像：使用Medusa生成图像的过程涉及到向模型输入噪声并获取输出图像。以下是一个简单的函数来执行这个过程：

   def generate_image():
       with tf.Session() as sess:
           input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0')
           output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('output:0')

           # 生成噪声
           noise = np.random.randn(1, 512)

           # 输入噪声并获取输出图像
           generated_image = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: noise})

           # 将图像从[-1, 1]范围转换为[0, 255]范围
           generated_image = (generated_image + 1) * 127.5

           # 显示生成的图像
           plt.imshow(generated_image[0].astype(np.uint8))
           plt.show()

5. 调用生成函数：调用上述生成函数来生成图像：

   generate_image()

这只是一个简单的Medusa使用教程。你可以根据自己的需要对其进行更多的定制和扩展。希望对你有所帮助！

medusa 命令手册

Medusa是一个开源的、强大的MongoDB备份恢复工具，它提供了一套简洁的命令行界面来管理和处理MongoDB的数据备份、迁移和还原操作。medusa支持多种存储选项，包括本地文件系统、S3、Swift、Google Cloud Storage等云存储服务。

以下是medusa的基本使用命令概览：

1. **安装**:

   pip install medusa-mongodb

2. **创建配置文件** (config.yaml) 或者指定现有配置文件:

   medusa init [path/to/config]

3. **备份数据库**:

   medusa backup [options] <database> [collections]

可选参数有 -t (时间戳), -d (保留副本集数量), -f (覆盖已有备份)

4. **恢复数据**:

   medusa restore [options] <backup_path>

5. **列出备份**:

   medusa list

6. **查看帮助文档**:

   medusa --help
   medusa <command> --help