有50个学生，要求输出成线在80 分以上的学生的学号和成线。 不街达方使，可以统一用口表不学生学号，用下标：代表第几个学生，口 代表第一个学生的学号：m代表第i个学生的学号，统一用。 表示学生的成锁，三，代表第1个学生的成锁， §代表第i个学生的成绩

好的，您的要求已经记录下来了。根据您的要求，我可以给出以下代码来解决您的问题：

scores = [83, 76, 89, 95, 62, 70, 87, 80, 78, 91, 85, 79, 94, 72, 88, 81, 90, 77, 84, 68, 73, 86, 69, 92, 75, 82, 67, 71, 93, 66, 97, 61, 96, 60, 74, 64, 98, 65, 63, 99, 59, 58, 100, 57, 56, 55, 54, 53, 52, 51, 50]

for i in range(len(scores)):
    if scores[i] >= 80:
        print("学生{}的学号是{}，成绩是{}".format(i+1, "m"+str(i+1), scores[i]))

以上代码中，我们首先定义了一个包含所有学生成绩的列表 `scores`，然后使用循环遍历整个列表，并通过判断成绩是否大于等于 80 来确定是否输出该学生的学号和成绩。最后，我们使用 `format` 方法将学号、成绩等信息格式化输出。

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能给我一个STM32F103的I2C通信IO口表吗

当使用STM32F103系列的I2C总线时，需要配置相关的GPIO口为I2C功能。以下是常用的I2C通信IO口表：

| I2C引脚 | I2C功能 | GPIO口 |
| ------- | ------- | ------ |
| SCL | I2C时钟 | PB6 |
| SDA | I2C数据 | PB7 |

当然，具体使用哪个GPIO口还需要根据实际情况来确定。在使用I2C总线前，还需要对GPIO口进行相应的初始化和配置。

用python将hdfs里的csv文件中的数据写入到Hive的卡口表中

以下是用Python将HDFS中的CSV文件写入Hive卡口表的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Write CSV to Hive") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

# 读取HDFS中的CSV文件
csv_df = spark.read \
    .option("header", True) \
    .option("inferSchema", True) \
    .csv("/path/to/csv/file.csv")

# 将数据写入Hive卡口表
csv_df.write \
    .mode("overwrite") \
    .insertInto("your_hive_database.your_kakou_table")

其中，`/path/to/csv/file.csv`是HDFS中CSV文件的路径，`your_hive_database`是你的Hive数据库名，`your_kakou_table`是你的卡口表名。

在使用此代码之前，需要确保已经正确配置了Spark和Hive环境，并且Hive数据库和卡口表已经创建好了。