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算法训练 斜率计算 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 输入两个点的坐标，即p1 = (x1, y1)和p2=(x2, y2)，求过这两个点的直线的斜率。如果斜率为无穷大输出“INF”。
Ascend平台提供了Tensorflow 1.15网络迁移工具，该工具适用于原生的Tensorflow训练脚本迁移场景，AI算法工程师通过该工具分析原生的TensorFlow Python API和Horovod Python API在昇腾AI处理器上的支持度情况，同时将原生的TensorFlow
算法训练 阿尔法乘积 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 计算一个整数的阿尔法乘积。
算法训练 新生舞会 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 新生舞会开始了。n名新生每人有三个属性：姓名、学号、性别。
试题 算法训练 阶乘 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 一个整数n的阶乘可以写成n!，它表示从1到n这n个整数的乘积。阶乘的增长速度非常快，例如，13!就已经比较大了，已经无法存放在一个整型变量中；而35!
算法训练 输出米字形 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 根据输入的正整数n (1 米字形由一个(2n-1)*(2n-1)的矩阵组成，矩阵包含从大写A开始的n个字母 例如:n=3时，包含A,B,C；n=4时，包含A,B,C,D。
**混合精度训练方法**是通过混合使用单精度和半精度数据格式来加速深度神经网络训练的过程，同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。即在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数加速训练。
问题描述 Anagrams指的是具有如下特性的两个单词：在这两个单词当中，每一个英文字母（不区分大小写）所出现的次数都是相同的。例如
问题描述 有一个n个结点m条边的有向图，请输出他的关联矩阵。 输入格式 第一行两个整数n、m，表示图中结点和边的数目。n<=100,m<=1000。 接下来m行，每行两个整数a、b，表示图中有(a,b)边。
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问题描述 输入两个矩阵，分别是m*s，s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行，空格隔开的三个正整数m,s,n（均不超过200）。 接下来m行，每行s个空格隔开的整数，表示矩阵A（i，j）。 接下来s行，每行n个空格隔开的整数
问题描述 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字，那么我们就说这个数是K好数。求L位K进制数中K好数的数目。例如K =4，L = 2的时候，所有K好数为11、13、20、22、30、31、33共7个。由于这个数目很大
问题描述 给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多个，输出第一次出现最早的。 输入格式 第一行一个数字L。 第二行是字符串
算法训练 送分啦 问题描述 这题想得分吗？
算法训练 黑色星期五 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 有些西方人比较迷信，如果某个月的13号正好是星期五，他们就会觉得不太吉利，用古人的说法，就是“诸事不宜”。
一、环境及准备工作 CPU/GPU复现使用华为云ModelArts-CodeLab平台 Ascend复现使用华为云ModelArts-开发环境-Notebook 原始Lenet代码链接：https://gitee.com/lai-pengfei/LeNet 二、在CPU/GPU
对于这种方式，在云上只需要进行数据处理和模型训练就可可以。下面讲解一下云上训练云下部署需要如何实现。 2 数据处理 ModelArts标注平台支持图像、音频、视频、文本、表格，5种图像标注。
问题描述 编写一个程序，输入3个整数，然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式：输入只有一行，即三个整数，中间用空格隔开。 输出格式：输出只有一行，即排序后的结果。 输入输出样例 样例输入 9 2 30 样例输出 30 9 2 import
PyTorch分布式训练 PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch的一大优势就是它的动态图计算特性。
问题描述 给定一个序列，每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个。 输入格式 第一行包含一个数n，表示序列长度。 第二行包含n个正整数，表示给定的序列。 第三个包含一个正整数m，表示询问个数。 接下来m行，每行三个数l,r,K，表示询问序列从左往右第
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