↑关注置顶 有趣的不像个技术号昨天在【凹凸数读】发了一篇关于创业公司的文章，原文链接如下：今天我来写一写它的python版本。前段时间老罗和王校长都成为自己的创业公司成了失信人，小五打算上IT桔子看看他们的公司。意外发现IT桔子出了个死亡公司库（https://www.itjuzi.com/deathCompany），统计了20

题目：一个整数，它加上100后是一个完全平方数，再加上168又是一个完全平方数，请问该数是多少？（该数小于100）【提示：如果一个整数是另外一个整数的平方，那么该数被称为完全平方数。】packagetest;publicclassPratice2publicstaticvoidmain(Stringargs)//TODOAu

总所周知，Spark在内存计算领域非常强势，是未来计算的方向。Spark支持类Sql的语法，方便我们对DataFrame的数据进行统计操作。但是，作为初学者，我们今天暂且不讨论Spark的用法。我给自己提出了一个有意思的思维游戏：Java里面的随机数算法真的是随机的吗？好，思路如下：1\.取样，利用Java代码随机生成2000万条01

查看CPU数量总核数物理CPU个数X每颗物理CPU的核数总逻辑CPU数物理CPU个数X每颗物理CPU的核数X超线程数查看物理CPU个数：cat/proc/cpuinfo|grep"physicalid"|sort|uniq|wcl

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Python打牢基础练习练习题答案练习题（持续更新中）练习答案练习题（持续更新中）1、打印1000之内的三位数“水仙花数”，“水仙花数”是指组成这个数的每一位数的立方和等于其数，称为”水仙花数”例：153是一个水仙花数，1531_1_15_5_53_3_32、

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

作者：京东零售刘仲伟一、开篇引言京东零售从9月开始对技术风险系统性地跟踪汇报，以故障数、监控发现率、故障发现时间、故障恢复时间等多个指标进行统计和跟踪汇报，相比于之前线上小故障杖责二十、大故障发配宁古塔，有了向惩前毖后、治病救人方向的转变。我也有机会参与到