_0x543f58 = _0x543f58 || function(_0x443a42, _0xb13c7a)

时间: 2024-02-01 14:03:12 浏览: 19
C知道 :这段代码是一个简单的 JavaScript 代码片段,它定义了一个函数 `_0x543f58`。这个函数接受两个参数 `_0x443a42` 和 `_0xb13c7a`。如果 `_0x543f58` 已经被定义了,那么就使用它自己,否则就将一个新的函数赋值给 `_0x543f58`。这个函数可能用于初始化某些变量或执行一些特定的逻辑。
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python如何将一个已知4×2矩阵A 表示为另外一个未知的4×2矩阵B乘以2×2的矩阵C

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ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

用C语言解决下列问题:Kirill wants to weave the very beautiful blanket consisting of n×m of the same size square patches of some colors. He matched some non-negative integer to each color. Thus, in our problem, the blanket can be considered a B matrix of size n×m consisting of non-negative integers. Kirill considers that the blanket is very beautiful, if for each submatrix A of size 4×4 of the matrix B is true: A11⊕A12⊕A21⊕A22=A33⊕A34⊕A43⊕A44, A13⊕A14⊕A23⊕A24=A31⊕A32⊕A41⊕A42, where ⊕ means bitwise exclusive OR Kirill asks you to help her weave a very beautiful blanket, and as colorful as possible! He gives you two integers n and m . Your task is to generate a matrix B of size n×m , which corresponds to a very beautiful blanket and in which the number of different numbers maximized. Input The first line of input data contains one integer number t (1≤t≤1000 ) — the number of test cases. The single line of each test case contains two integers n and m (4≤n,m≤200) — the size of matrix B . It is guaranteed that the sum of n⋅m does not exceed 2⋅105 . Output For each test case, in first line output one integer cnt (1≤cnt≤n⋅m) — the maximum number of different numbers in the matrix. Then output the matrix B (0≤Bij<263) of size n×m . If there are several correct matrices, it is allowed to output any one. It can be shown that if there exists a matrix with an optimal number of distinct numbers, then there exists among suitable matrices such a B that (0≤Bij<263) .

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