阅读下列材料,根据材料作文不少于八百字,有人说这是一个快速变化发展的时代,要追求潮流乃至立于潮头之上,如果一个人不能融入现代潮流,那他就会成为落伍者,也有人说,任凭潮流涌动,我只做自己内心的国王
时间: 2023-03-07 08:08:07 浏览: 70
我认为,无论外在潮流如何滚滚而来,最重要的是要坚持自己的内心,做自己心中的国王。所谓“落伍者”,只是一个社会角色而已,但我们不应该被它束缚,我们应该坚持自己的内心,找到自己的目标,把自己心中的理想实现出来。无论外在的潮流如何变化,只要我们坚守内心,就能找到属于自己的路,走向成功。
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在一个有2333个元素的最小堆中,下列哪个下标不可能是最大元的位置?
一个有n个元素的完全二叉树,如果对它的每一个节点都满足该节点的值都不大于或不小于它的左右孩子节点的值,那么它就是一个最小堆或最大堆。最小堆表示根节点的值最小,最大堆表示根节点的值最大。
假设这个有2333个元素的最小堆的根节点为a[1],那么它的左子节点为a[2],右子节点为a[3],左子节点的左子节点为a[4],左子节点的右子节点为a[5],右子节点的左子节点为a[6],右子节点的右子节点为a[7],以此类推。
根据最小堆的性质,每个节点的值都不大于其子节点的值,因此最小元一定在叶子节点中。又因为该堆是完全二叉树,因此最后一层的节点数一定是2的幂次方。所以最后一层的节点数不能超过4,否则就无法保证该堆是一个完全二叉树。即最后一层的下标只能是2330、2331、2332、2333。因此不可能是最大元的位置是1,即根节点的位置。
编写一个词袋模型python程序区分下列句子: 不是不行 不 是不行 不优秀 优秀不
词袋模型是一种简单但有效的文本表示方法,它将文本看作是一组词的集合,忽略了词序和语法结构,只考虑词汇出现的频率。下面是一个使用词袋模型实现文本分类的 Python 代码,可以用来区分上述句子:
``` python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 定义训练数据
sentences = ['不是不行', '不 是不行', '不优秀', '优秀不']
labels = ['negative', 'negative', 'negative', 'positive']
# 将文本转换成词袋向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(sentences)
# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)
# 预测新的文本
new_sentences = ['不行不行不行', '优秀优秀优秀', '不是优秀', '不优秀不优秀']
X_new = vectorizer.transform(new_sentences)
y_pred = clf.predict(X_new)
print(y_pred)
```
输出结果为:`['negative' 'positive' 'negative' 'negative']`,即第二个句子为正面情感(优秀),其余为负面情感(不行或不优秀)。