x = 10、y = 20,( )。 A max = x >y ? x : y B if(x>y) print(x) C while True: pass D min = x if x < y else y

时间: 2024-04-21 14:26:17 浏览: 173
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用程序求10+20，并输出结果

根据题目的描述，正确的选项是 D。 选项 D 中的代码使用了一个三元表达式判断了 x 和 y 的大小关系，如果 x 小于 y，则将 x 的值赋给 min 变量；否则将 y 的值赋给 min 变量。最终，min 变量的值就是 x 和 y 中的较小值。 选项 A 中的代码使用了一个 C 语言风格的三目运算符，但是代码有误，应该将 max 定义为一个变量，而不是使用关键字 max。 选项 B 中的代码使用了一个 if 语句，但是代码不完整，缺少了对 y 的处理。 选项 C 中的代码使用了一个死循环，程序会一直执行下去，无法跳出循环。
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max_value = x if x > y else y # 如果x大于y，则max_value为x，否则为y print(max_value) # 输出: 20 此外，Python中的is和is not运算符用于检查两个对象是否是同一个实例。is运算符返回True，当且仅当两个...
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Python123 练习7

这段代码会根据用户输入的区间和段数，计算sin(x)在(a, b)上的积分近似值。 【哥德巴赫猜想】 哥德巴赫猜想是数论中的一个未解决问题，它指出每一个大于2的偶数都可以表示为两个素数的和。在Python中，我们可以...

try: n=int(ingut('n=:')) m=eval(input('m=:')) except ValueError: print('输入错误!') else: x,y=max(n,m),min(n,m) while x-y>=0: if x==y: print(x) break x=x-1 y=y+1 else: print(x)

循环体中有一个 if 语句，当 x 和 y 相等时会输出 x 的值并结束循环。如果 x 和 y 不相等，则会将 x 减 1，y 加 1，继续执行下一次循环。如果循环结束后仍未输出 x 的值，则会将 x 的值输出。 换句话说，这段代码...

帮我用C语言且借助yacc设计一个三地址代码生成器，对于while (a3+15)>0xa do if x2 = 07 then while y<z do y = x * y / z; c=b*c+d;可以输出L1: t1 := a3 + 15 if t1 > 10 goto L2 goto L0 L2: if x2 = 7 goto L3 goto L1 L3: if y < z goto L4 goto L1 13 L4: t2 := x * y t3 := t2 / z y := t3 goto L3 goto L1 L0: t4 := b * c t5 := t4 + d c := t5

sprintf(instruction, "%s := %d", $1, $3); emit(instruction); set_symbol($1, $3); } ; if_statement: IF LPAREN expression RPAREN THEN { char *label = new_label(); char instruction[80]; sprintf...

38、下列Python语句正确的是哪个 A、min = x if x < y else y B、max = x > y ? x : y C、if (x > y) print x D、while True : pass

正确的语句是 A、min = x if x < y else y。在这个语句中，使用了三目运算符，如果 x < y，则将 x 赋值给 min，否则将 y 赋值给 min。B 选项中使用了错误的三目运算符语法。C 选项中应该将 print x 放入代码块中，...

优化这段python代码：n=int(input()) x=input().split() y=0 while 1: y+=1 a=int(x[0])-y for i in range(1,n): if a<int(x[i])-y: a=int(x[i])-y elif a>=int(x[i])+y: a=-1 break else: a+=1 if a==-1: continue else: break print(y)

4. 在for循环中使用min和max函数，避免使用if语句。 下面是优化后的代码： n = int(input()) x = list(map(int, input().split())) left = 0 right = max(x) while left < right: mid = (left + right) // ...

下列Python语句正确的是【】。 Amin=xifx<yelsey Bmax=x>y?x:y if(x>y) print(x) while True : break

max = x if x > y else y 同理，表示如果 x > y 成立，则 max 等于 x，否则等于 y。 C. if(x>y) print(x) 语法错误，应该去掉括号，变为 if x > y: print(x)。 D. while True : break 是一个死...

def max(a,b): if a>b: return a else: return b x,y,z=eval(input()) print('最大值=',max (z,max(x,y)))为啥运行不了

if a > b: return a else: return b x, y, z = map(int, input("请输入三个数字，用逗号分隔：").split(",")) print('最大值=', max_num(z, max_num(x, y))) 这里使用了 map() 函数将输入的字符串转换为...

修改这段代码，使其能够正常运行def func(mylist): n = 1 while max(mylist) >=10**n: n+=1 for i in range(n): dict = {} for x in range(10): dict.setdefault(x,[]) for y in mylist: radix = (y/(10**i))%10 dict[radix].append(y) index = 0 for x in range(10): if dict[x] !=[]: for y in dict[x]: mylist[index] = y index +=1 return mylist mylist = eval(input()) print(func(mylist))

while max(mylist) >= 10**n: n += 1 for i in range(n): dict = {} for x in range(10): dict.setdefault(x, []) for y in mylist: radix = (y//(10**i))%10 dict[radix].append(y) index = 0 for x in ...

解释dic={} while True: s=input() if s=="q": break dic[s]=dic.get(s,0)+1 m=max(dic.values()) for x,y in dic.items(): if y == m: print(x,y)

然后，使用for x,y in dic.items():遍历字典dic中的每一项，找到出现次数等于最大值的字符串，并输出该字符串及其出现次数。注意，如果有多个字符串出现次数相同且都是最大值，for循环会依次输出它们。 需要...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist

这段代码是一个简单的 PyTorch 训练和测试循环。训练循环使用给定的数据加载器、模型、损失函数和优化器来训练模型；测试循环使用给定的数据加载器、模型和损失函数来评估模型在测试集上的性能。...

def fitness(self, ind_var): X = X_train y = y_train """ 个体适应值计算 """ x1 = ind_var[0] x2 = ind_var[1] x3 = ind_var[2] if x1==0:x1=0.001 if x2==0:x2=0.001 if x3==0:x3=0.001 clf = xgb.XGBRegressor(max_depth=int(x1),learning_rate=x2,gamma=x3) clf.fit(X, y) predictval=clf.predict(X_test) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)

具体来说，该函数接收一个个体的变量值作为输入，包括三个变量：max_depth、learning_rate和gamma。然后，该函数根据这三个变量值构建一个XGBoost回归模型，并使用模型对测试数据进行预测。最后，该函数返回预测值的...

def fitness(self, ind_var): X = X_train y = y_train """ 个体适应值计算 """ x1 = ind_var[0] x2 = ind_var[1] x3 = ind_var[2] if x1==0:x1=0.001 if x2==0:x2=0.001 if x3==0:x3=0.001 clf = xgb.XGBRegressor(max_depth=int(x1),learning_rate=x2,gammma=x3) clf.fit(X, y) predictval=clf.predict(X_test) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)

具体来说，该函数接受一个个体的变量值作为输入，其中包括三个变量：max_depth、learning_rate 和 gammma。然后该函数根据这三个变量值构建一个XGBoost回归模型，并使用模型对测试数据进行预测。最后，该函数返回...

img=cv2.threshold(image,90,255,cv2.THRESH_BINARY) #调整裁剪效果 阈值算法速度优于canny算法 # img = cv2.Canny(image,100,20) # cannyb = cv2.resize(b,None,fx=0.25,fy=0.25) # cv2.imshow('Canny', cannyb) # cv2.waitKey(0) binary_image=img[1] #二值图--具有三通道 # binary_image = img # binary_image=cv2.cvtColor(binary_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # print(binary_image.shape) #改为单通道 x = binary_image.shape[1] print("宽度x=", x) y=binary_image.shape[0] print("高度y=",y) x_min = 0 y_min = 0 x_max = 0 y_max = 0 count = 0 for r in range(y): if 255 in binary_image[r][:]: if count == 0: y_min = r count += 1 y_max = r

int x_min = 0, y_min = 0, x_max = 0, y_max = 0, count = 0; for (int r = 0; r < y; r++) { bool has_object = false; for (int c = 0; c ; c++) { if (binary_image.at<uchar>(r, c) == 255) { has_object =...

def maxnum(x,y): if len(y)==0: return x #当只有一个数时，该数即为返回值 else: max=点击在此输入代码 for n in y: if max<n: max=n return max #返回多个数中的最大值 print("最大值是：",maxnum(6,36,9,12)) #调用maxnum函数，显示出结果 print("最大值是：",maxnum(12))

print("最大值是：", maxnum(6, 36, 9, 12)) # 调用maxnum函数，显示出结果 print("最大值是：", maxnum(12)) # 调用maxnum函数，显示出结果 这样就可以接收任意个参数，并且在只传入一个参数时直接返回该参数...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.train() train_loss, correct = 0, 0 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) #print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") train_loss /= num_batches correct /= size print(f"train Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {train_loss:>8f} \n")

2. 迭代数据加载器中的每个批次，其中X是输入图像，y是对应的标签。 3. 将数据和标签移动到设备（如GPU）上进行计算。 4. 计算模型对输入图像的预测，并使用损失函数计算预测误差。 5. 将优化器的梯度置零，然后...

n = int(input()) max_area = 0 for x in range(1, n//2 + 1): y = (n - 2*x) // 2 area = x * y if area > max_area: max_area = area print(max_area) 转成c++语言

if (area > max_area) { max_area = area; } } std::cout << max_area << std::endl; return 0; } Please note that the C++ code assumes that the input value for n is provided by the user.

def vkaibot_ar_marker_callback(self, data): global is_detected_ar global ar_1 global pick_flag global find_id global count_4 global count_1 global count_3 global count_6 global kk if count_1== 0: msg=data.markers kk=len(msg) print("正在识别!") if kk<=0 and pick_flag==0: print"开始旋转,寻找二维码！" twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = change_z_max_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk>0: for j in range(0,kk,1): kk1=data.markers[j] find_id=kk1.id if count_6==1: if find_id==1 or find_id==0: break; else : if find_id==12 or find_id==4 or find_id==11: break; if kk1.pose.pose.position.x>pick_safe_y_proper_dis : print"开始接近正中间，往左走......" twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = change_z_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk1.pose.pose.position.x<(-pick_safe_y_proper_dis): print'开始接近正中间，往右走......' twist = Twist() twist.linear.x = 0; twist.linear.y = 0; twist.linear.z = 0 twist.angular.x = 0; twist.angular.y = 0; twist.angular.z = -change_z_vel self.cmd_vel_pub.publish(twist) if kk1.pose.pose.position.x<=pick_safe_y_proper_dis and kk1.pose.pose.position.x>=(-pick_safe_y_proper_dis): ####制度 if pick_flag ==0:

这是一个Python程序段，用于控制机器人进行二维码识别和移动。程序中设置了一些全局变量和计数器，以及一些判断条件。当条件满足时，程序会执行不同的动作，如旋转寻找二维码、接近二维码并往左或右走等。...

def fitness(self, ind_var): X = X_train y = y_train """ 个体适应值计算 """ x1 = ind_var[0] x2 = ind_var[1] x3 = ind_var[2] if x2==0:x2=0.001 if x3==0:x3=0.001 clf = xgb.XGBRegressor(max_depth=x1,learning_rate=x2,gammma=x3) clf.fit(X, y) predictval=clf.predict(X_test) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)

然后，该函数将训练数据 X_train 和 y_train 用于模型的训练，在使用测试数据 X_test 进行预测，并计算预测结果与真实值之间的 R2 分数。最后，该函数返回 R2 分数作为个体适应值。 需要注意的是，在代码中对...

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