python作业2

一.

a=10
b=2
a=a^b
b=a^b
a=a^b
print(a,b)

二.

n=int(input("输入一个数"))
if n&(n-1) == 0:
    print("是二的指数")
else:
    print("不是二的指数")

三.

grade =int(input("请输入成绩:"))

if grade == 100:
    print("满分")
elif grade >= 90 and grade < 100:
    print("优秀")
elif grade >= 80 and grade < 90:
    print("良好")
elif grade >= 70 and grade < 80:
    print("还可以,多多努力")
elif grade >= 60 and grade < 70:
    print("合格")
elif grade >= 0 and grade < 60:
    print("不合格")
else:
    print("鸡蛋")

四.

有1、3、5、7、9组成的所有不重复的四位数之和是多少?(666600 )

可以组成5×4×3×2个数
组成的四位数 个位为1(或3,5...)的数有4×3×2个
那么所有的四位数个位数字之和为(1+3+5+7+9)×4×3×2
则所有数的和为1111×(1+3+5+7+9)×4×3×2=666600

五.一个会议有12个员工,假设已有8个员工是女性,求所有员工都是女性的概率(1/8 )

六.

a=[1,2,3]
for b in a:
    print(b,b*b,b*b*b)

七.

下列哪一项是“4是奇数或-9为正数”的否定(C )
        A、4是偶数或-9不是负数
        B、4是奇数或-9不是负数
        C、4是偶数和-9是负数
        D、4是奇数和-9不是负数

八.如果A是“10110110”,B是“11100000”,C是“10100000”,下面成立的是( D)
        A、    C=A|B
        B、    C=~A
        C、    C=~B
        D、    C=A&B

九.判断一个整数是奇数还是偶数,至少有两种方式实现(位运算已经讲解的话)

第一种:

 

第二种:

 十.

a=int(input("输入矩形的长"))
b=int(input("输入矩形的宽"))
c=2*(a+b)
s=a*b
print("矩形的周长和面积分别是是%d %d"%(c,s))

十一.

day=int(input("输入天数"))
week=a/7
remain days=a%7
print("周数和剩余的天数是%d %d"%(week,remain days))

十二.

r=float(input("输入圆的半径"))
c=2*3.14*r
s=3.14*r*r
print("圆的周长和面积分别是%f %f"%(c,s))

<think>嗯,用户现在需要写一篇综述,但完全没有头绪,而且所在校区没有实验条件,只能依赖线上学习。首先,我得理解用户的处境。他们可能是一个刚开始学术研究的学生,可能是在硕士或博士阶段,但缺乏写综述的经验,又没有实验资源,所以需要依赖文献和线上资源。 用户之前询问过计算生物学的学习计划,现在转向写综述,可能是因为他们的研究方向涉及该领域,需要整合现有知识。但写综述对新手来说确实有挑战,尤其是如何高效阅读文献、组织结构和确保内容全面。 用户提到没有实验条件,所以综述可能需要更侧重理论、方法学或现有数据分析,而不是实验结果的整合。这需要明确综述的范围,可能需要选择不依赖实验数据的主题,比如算法比较、数据库工具评估,或者理论模型的进展。 接下来,用户需要系统的步骤指导,包括如何选题、搜索文献、管理文献、撰写结构等。可能还需要推荐一些工具,比如文献管理软件(Zotero, EndNote)、学术搜索引擎(PubMed, Google Scholar)以及如何访问资源(比如学校图书馆的在线访问权限)。 另外,用户可能对如何批判性阅读文献、识别研究空白、综合不同研究结果感到困惑。这时候需要提供具体的方法,比如制作文献矩阵表,记录每篇文献的研究问题、方法、结论和不足,帮助发现模式和趋势。 还要考虑时间管理和分解任务,避免被大量文献压垮。建议分阶段进行,比如确定主题、初筛文献、深度阅读、撰写大纲、逐步填充内容等。每个阶段设定小目标,逐步推进。 可能存在的误区是用户一开始就想读遍所有文献,导致效率低下。应该教他们如何高效筛选文献,比如先找几篇高质量的综述作为起点,利用它们的参考文献,再通过数据库的引用追踪找到最新研究。 此外,用户可能需要心理支持,比如如何保持动力,处理写作障碍。可以建议加入学术写作小组,定期与导师或同行交流进度,获得反馈。 最后,确保推荐的资源和工具都是可在线获取的,适合没有实验条件的用户。例如,开放获取的期刊、预印本平台、在线数据库和学术社区论坛。</think>以下是为没有实验条件的综述撰写者定制的**系统化解决方案**,包含文献获取路径、线上工具链与结构化写作框架,特别强化理论型综述的产出效率: --- ### **第一阶段:精准定位(1-2周)** **核心任务**:确立理论型综述的可行方向(规避实验数据依赖) 1. **领域扫描**: - 使用 **ResearchRabbit**(https://www.researchrabbit.ai/)输入3-5篇已知关键论文,生成可视化文献网络图谱 - 关注 **arXiv q-bio** 板块(https://arxiv.org/)的预印本,捕捉最新理论突破 *示例*:若选"深度学习在蛋白质结构预测中的算法演进",可聚焦AlphaFold2、RoseTTAFold等纯计算方法 2. **问题聚焦**: - 制作 **"5W1H"提问矩阵** 筛选有价值议题: $$ \begin{cases} \text{What: 该领域核心矛盾是什么?(如传统MD模拟与AI预测的精度差异)} \\ \text{Why: 哪些理论瓶颈尚未突破?(如蛋白质折叠的能垒计算问题)} \\ \text{How: 现有解决方案如何分类?(第一性原理计算/机器学习混合方法等)} \end{cases} $$ --- ### **第二阶段:智能文献攻防战(3-4周)** **采用工具组合拳提升筛选效率**: 1. **批量获取**: - 通过 **Connected Papers**(https://www.connectedpapers.com/)获取种子文献的关联论文 - 使用 **Zotero + Sci-Hub** 自动抓取PDF(需配置浏览器插件) 2. **快速甄别**: - **TLDR插件**(https://www.tldrthis.com/)一键生成论文核心结论 - 在Excel中建立 **文献价值评分表**: | 论文ID | 创新性(1-5) | 方法普适性(1-5) | 被引量 | 是否精读 | |---|---|---|---|---| | PMID123 | 4 | 3 | 158 | √ | | PMID456 | 2 | 1 | 27 | × | 3. **深度解析**: - 用 **ChatPDF**(https://www.chatpdf.com/)上传重点论文,直接提问: *"请总结本文提出的新算法与传统方法相比的优势项"* - 在MarginNote中构建 **概念脑图**,自动提取论文中的术语关系 --- ### **第三阶段:理论型综述写作框架** **创新结构设计(规避实验数据短板)**: ```latex \section*{理论演进驱动的四段式结构} \begin{enumerate} \item \textbf{基础范式层}:用数学公式对比不同时期的理论框架 $$ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \theta} \text{(梯度下降)} \quad VS \quad \Delta G_{\text{fold}} = RT\ln K \text{(热力学模型)} $$ \item \textbf{算法创新轴}:制作时间线图标注里程碑算法(使用TimelineJS工具) \item \textbf{收敛性分析}:通过LaTeX表格统计不同方法的误差收敛速率 \begin{tabular}{ccc} \hline 方法类型 & 时间复杂度 & 空间复杂度 \\ \hline 分子动力学 & $O(N^2)$ & $O(N)$ \\ GNN预测 & $O(N\log N)$ & $O(N^2)$ \\ \hline \end{tabular} \item \textbf{未来计算瓶颈}:用控制论框图展示理论冲突点 \begin{tikzpicture} \node[draw] (A) at (0,0) {采样不足}; \node[draw] (B) at (3,0) {维度灾难}; \draw[->] (A) -- (B); \end{tikzpicture} \end{enumerate} ``` --- ### **无实验条件下的替代方案** 1. **计算模拟验证**: - 使用 **Google Colab Pro** 运行开源代码(如AlphaFold的简化版实现) - 在 **Rosetta@Home**(https://boinc.bakerlab.org/)参与分布式计算,获取蛋白折叠案例数据 2. **理论矛盾可视化**: - 用 **Manim数学动画引擎** 制作算法对比视频(需Python基础) - 在 **Obsidian笔记软件** 中建立矛盾点双向链接网络 --- ### **关键资源包** 1. **文献管理**: - Zotero + Better BibTeX插件(自动同步参考文献) - Paper Digest(https://www.paperdigest.org/)每日推送领域摘要 2. **写作辅助**: - Overleaf在线LaTeX平台(含Springer/Nature模板) - Grammarly Academic版(优化学术表达) 3. **理论工具**: - Wolfram Alpha(解微分方程验证公式推导) - 中国知网《全球学术快报》(中文理论综述参考) --- ### **风险控制清单** - **文献过载**:启用 **Pareto法则**,20%高被引文献投入80%精力 - **逻辑混乱**:每周用 **Mermaid语法** 重绘一次理论关系图 - **写作卡顿**:采用 **反向写作法**,先完成所有图表再填充文字 建议先从"小综述"练手,例如在GitHub创建个人知识库,用Markdown撰写单点技术演进分析(如《从NW到BLAST:序列比对算法40年》),逐步扩展到完整论文。每完成一个章节即上传至Preprints.org(https://www.preprints.org/)获取同行反馈。
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