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RSS订阅原创 初识JavaScript和DOM
跑马灯<span id="txt">欢迎中国联通领导莅临指导</span>// 让每次展示的时候都//1、去html中找到某个标签并获取它的内容(DOM)//2、动态起来，// 3、在HTML中更新内容//定时器，每秒钟执行一次这个函数</script>
2025-07-19 16:34:59
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原创 【刷题日记：noob50 矩阵转置】
接下来 nn 行，每行输入 mm 个整数 ai,1,ai,2,…,ai,mai,1,ai,2,…,ai,m (−109≦ai,j≦109)(−109≦ai,j≦109)，用空格分隔。本来是想在定义一个s矩阵让它等于w[j][i]，但之后还要在输出s，空间和时间复杂度会大幅增加，于是直接输出就行。在一行中输入两个整数 n,mn,m (1≦n,m≦10)(1≦n,m≦10)，分别表示矩阵的行数和列数。牛牛有一个矩阵 an,man,m，他想编写一个程序，计算转置后的矩阵 an,m⊤an,m⊤。
2025-07-10 14:07:33
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原创 【刷题日记：noob49 上三角矩阵判定】
ai,nai,1,ai,2,…,ai,n (−109≦ai,j≦109)(−109≦ai,j≦109)，用空格分隔。之后在判断下半部分(i<j)是不是都是0，如果是0，就跳出这次循环continue再判断下面的，如果不是就跳出所有循环break，但没有通过全部用例。如果输入的方阵是上三角矩阵，则输出 "YES""YES" （不含双引号）并换行；否则输出 "NO""NO" （不含双引号）并换行。for j in range(i):这样，如果元素不为0则输出NO，exit()跳出所有循环，就成功了。
2025-07-10 13:11:24
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原创 【刷题日记：noob48 单组_二位数组】
给定一个 nn 行 mm 列的二维正整数数组 {ai,j}{ai,j}，其中 1≦i≦n1≦i≦n，1≦j≦m1≦j≦m，且 1≦ai,j≦1091≦ai,j≦109。二维数组可以转换成n行的list，w=list(map(int,input().split()))，而且sum()函数只能应用于list。在一行上输入两个整数 n,mn,m (1≦n,m≦103)(1≦n,m≦103)。
2025-07-09 16:50:49
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原创 【刷题日记：noob47 校门外的树】
建立一个一维数组代表坐标轴，1代表有树，一共L+1棵树，然后M行中l表示施工区左端，r代表施工区右端，(l,r+1)之间的所有都设置为0，代表去除树，之后遍历数组看有几个1。接下来 MM 行，每行输入两个整数 li,rili,ri，用空格隔开，表示第 ii 个施工区域的起始点和终止点的坐标，满足 0≦li≦ri≦L0≦li≦ri≦L。第一行输入两个整数 L,ML,M，用空格隔开，表示马路的长度和地铁施工区域数，满足 1≦L≦100001≦L≦10000，1≦M≦1001≦M≦100。
2025-07-09 16:32:15
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原创 【刷题日记：noob46约瑟夫环】
有 n 个人（编号 0∼n−1）围成一圈，从编号为 k 的人开始报数，报数依次为 1,2,…,m，报到 m 的人出队。下次从出队者的下一个人开始重新报数，循环往复，直到队伍中只剩最后一个人，该人即"大王"。给定三个正整数 n,k,m，请输出最后剩下的"大王"编号。
2025-07-09 16:00:58
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原创 【刷题日记：noob45计数问题】
查了一下，将所有的元素转成一个字符串是"".join，需要将join后面的转成str才可以。在一行中输入两个整数 n,x，用空格隔开。其中 n表示区间上界，x 表示要统计的数字。l="".join(l)是将里面的所有元素转成一个字符串，最终也是成功了。输出一个整数，表示数字 x 在区间 [1,n]中出现的次数。本来想的是遍历然后看x出现的次数，但要根据每个数字来看情况。所以需要转变思路，将所有的数字存成一个字符串。#下面这个就是错误的，只能弄成一个list。
2025-07-09 13:32:39
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原创 #学习笔记4--自动化测试框架的编写
只需要编写一个测试用例，对应一个框架，自动化地执行用例，判断用例的结果、自动化生成测试报告，不需要每个用例都维护一套代码。
2025-07-03 16:45:37
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原创 Django的安装、创建和运行
manage.py [项目的管理，启动项目，创建app、数据管理]不需要编辑asgi.py [异步式的接受网络请求，发展不成熟]不需要编辑wsgi.py【同步式的网络请求，通常使用同步式的】不需要编辑urls.py【URL和函数的对应关系】常常操作settings.py【项目的配置】常常操作return HttpResponse("欢迎使用")3.定义url与函数的对应关系。
2025-04-28 16:24:30
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原创 学习笔记1：癌症的组学数据半监督生成图对比分类任务
通过最大化不同视图中的对比“节点-图”对的表示之间的MI来学习节点级和图级表示。在对比学习中，使用图像增强的方法能够增强图像的质量，使组学数据生成网络之间的相似关系得到相应的增强与削弱，提升数据的相关性，提升分类性能。首先将癌症的每种组学数据根据Similarity Networks Fusion（SNF）生成以患者为节点，相似性为边的神经网络图，之后将组学数据进行迭代融合生成一张的患者相似性网络（融合原则是使用基于消息传递理论的非线性方法，弱相似性消失，强相似性添加到其他的网络中）
2023-05-24 22:04:05
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空空如也
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