大一python基础编程题列表,大一python基础编程题库

最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-06 10:12:53 发布 · 63 阅读 · 0 ·
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#人工智能

本文分享了适合大一学生学习的Python基础编程题目，涵盖了列表操作等核心概念，旨在帮助初学者巩固基础知识并提升编程能力。

本篇文章给大家谈谈大一python基础编程题列表，以及大一python基础编程题库，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

 

chatgpt002
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大一python基础编程题点菜,大一python基础编程题库
aifans_bert的博客
02-10 1438
上面给的是可行的，没有限制-10~40，也没有限制只可三个数（多少数都可以计算出来），用的是列表的方式，提示用的a,b,c是元组的方式。printf("我的出生日期是%d年%d月%d日\n", year, month, day);printf("末速度Vt是：%.2lf 米/秒\n", vt);printf("距离S是：%.2lf 米\n", s);printf("圆的面积为：%.2lf\n", s);printf("圆的周长为：%.2lf\n", c);printf("请输入圆的半径：");
大一python编程题库和答案,大一python基础编程题库
chatgpt002的博客
03-30 670
文章提供的十二道编程题，大家都可以自己研究研究，有不理解的地方也是可以点击文章末尾名片 进行交流学习的哦刚开始学习python的朋友，或者对python感兴趣还没开始学习的宝子，也可以点击名片领取大量的学习资料以及部分案例的源码哦希望我们可以一起学习，一起进步~
大一python编程题库和答案_Python编程练习题
weixin_39700215的博客
11-24 3177
1 求可用被17整除的所有三位数for num in range(99,1000):if num % 17 == 0:print numps:下面的写法和上面的写法性能的差距,上面好吧?for num in range(99,1000):if num % 17 == 0:print numelse:continue2 连续整数之合>>> sum = 0>>> x = int (raw_input ...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1071
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1162
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 578
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 570
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1065
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 267
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
算法透明化与算法信任！
m0_65595995的博客
12-05 545
算法透明化指的是公开算法的设计、逻辑、数据和决策过程，使其可被理解、审查和质疑。代码透明：公开源代码。这是最底层的透明，但对非专业人士毫无意义。逻辑透明：解释算法的整体目标、工作原理和关键参数。例如，“本推荐系统主要基于用户的协同过滤和内容特征”。数据透明：公开使用了哪些数据、数据的来源和基本特征。这对于发现数据偏见至关重要。决策过程透明/可解释性：针对单个决策，给出可理解的解释。例如，银行拒绝贷款时告知用户：“因为您的信用历史较短且负债率过高”。流程透明。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
sxwuyanzu的博客
12-04 659
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
【模式识别与机器学习（16）】惰性学习kNN（聚类分析）【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
12-02 1065
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
智慧养老|基于springboot+小程序社区养老保障系统设计与实现(源码+数据库+文档)
最新发布
伟庭的博客
12-06 770
本文介绍了一个基于SpringBoot和小程序的社区养老保障系统设计与实现。系统针对传统养老信息管理难题，采用Java技术开发，包含老人家属、老人用户、管理员和服务商四大功能模块。系统实现了养老保险缴费、生活服务预约、老人信息管理等核心功能，并通过ER图进行数据库设计。文章详细展示了各功能界面截图，包括登录注册、保险缴费、服务预约等操作流程，并提供了核心代码示例。该系统有效提升了社区养老信息管理效率，为智慧养老提供了信息化解决方案。
建模步骤 2 ：收集数据 — 上篇
weixin_39204333的博客
12-06 935
本文介绍了数据科学项目的基础工作流程：1）数据来源包括数据文件和数据库两类常见形式；2）数据选择需考虑实际需求，记录假设并排除无关数据；3）创建工作空间的Python实现方法；4）显示设置包括库版本查看、Pandas/Numpy/Matplotlib的常用配置选项。文章提供了详细的代码示例，涵盖项目目录创建、数据格式设置、可视化参数调整等实用技巧，为数据科学项目的前期准备工作提供了系统指导。
【分布式利器：大厂技术】4、字节跳动高性能架构：Kitex+Hertz+BytePS，实时流与AI的极致优化
专注AI工程化与架构实战。分享：1）如何将Java大型系统经验迁移至AI项目，2）企业级AI服务的性能调优与架构设计，3）主流AI框架与Java生态的融合实践。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。
12-04 1038
字节跳动分布式技术架构以Kitex、BytePS和ByteHTAP为核心，针对实时流与AI场景进行极致优化。Kitex作为高性能RPC框架，实现毫秒级延迟和百万级并发；BytePS专注AI训练加速，提升大模型训练效率30%以上；ByteHTAP融合OLTP/OLAP能力，支持秒级实时查询。该架构具有性能极致、轻量云原生和场景聚焦三大优势，已成功应用于抖音、剪映等亿级流量产品，为实时数据处理和AI应用提供强力支撑。
Pixel level fusion techniques for SAR and optical images A review
2503_91659649的博客
12-05 752
合成孔径雷达与光学图像像素级融合技术：综述
AI 项目如何避免“烂尾”？怎么选择才能让AI项目长期奔跑
Coovally_AI的博客
12-03 951
当选择模型不再是令人头疼的“赌博”，而变为有数据支撑、有平台赋能的科学决策时，更多的AI项目才能驶离“烂尾”的险滩，抵达价值创造的彼岸。例如在工业质检中，某企业采用基于YOLOv5的方案，但并非照搬，而是针对PCB板上的小目标缺陷，专门修改了模型的anchor尺寸并增加了浅层检测头，使mAP从78.2%提升至91.5%。从工业质检到医疗影像，从智慧交通到农业监测，那些能长期跑下去的CV项目，正在向我们证明：系统化的选型方法、工程化的落地能力与持续的成本效能优化，远比追逐单个模型的SOTA（最先进）更重要。
python大一基础题库编程题
01-04
Python是一门非常适合初学者的编程语言，因为它语法简洁明了。针对大一学生的基础编程题库可能会包含以下几个方面的题目： 1. **变量和数据类型**：比如定义并操作整数、浮点数、字符串、列表、元组和字典等基本数据结构。 ```python # 示例代码 name = "Alice" # 字符串 age = 20 # 整数 scores = [95, 88] # 列表 ``` 2. **控制结构**：条件语句（if...else），循环（for和while），函数的定义和调用。 ```python # 示例代码 if age >= 18: print("成年了") else: print("未成年") # for循环遍历列表 for score in scores: print(score) ``` 3. **函数和模块**：如何编写和调用自定义函数，以及导入和使用内置模块如math、os等。 ```python # 示例代码 def greet(name): return f"你好，{name}!" import math print(math.sqrt(16)) ``` 4. **文件操作**：读取和写入文本文件的基本操作。 ```python with open("file.txt", "r") as file: content = file.read() print(content) with open("output.txt", "w") as file: file.write("这是新的内容") ``` 5. **面向对象编程**：理解类、对象、属性和方法的概念，并能创建简单的类实例。 ```python class Student: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age student = Student("Bob", 21) print(student.name) ```
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