static void Main(string[] args) {     //心形     int i, j, k, l, m; char c = (char)3;  //ASCII码里面 3 就是一个字符小爱心     for (i = 1; i = 3; i++)     {         for (j = 1; j = 32 - 2 * i; j++)             Console.Write(" ");         for (k = 1; k = 4 * i + 1; k++)             Console.Write(c);         for (l = 1; l = 13 - 4 * i; l++)             Console.Write(" ");         for (m = 1; m = 4 * i + 1; m++)             Console.Write(c);         Console.Write("\n");     }     for (i = 1; i = 3; i++)     {         for (j = 1; j = 24 + 1; j++)             Console.Write(" ");         for (k = 1; k = 27; k++)             if (k == 6) Console.Write("L");             else if (k == 8) Console.Write("O");             else if (k == 10) Console.Write("V");             else if (k == 12) Console.Write("E");             else if (k == 18) Console.Write("程");             else if (k == 20) Console.Write("序");             else if (k == 22) Console.Write("员");             else Console.Write(c);         Console.Write("\n");     }     for (i = 7; i >= 1; i--)     {         for (j = 1; j = 40 - 2 * i; j++) Console.Write(" ");         for (k = 1; k = 4 * i - 1; k++) Console.Write(c); Console.Write("\n");     }     for (i = 1; i = 39; i++) Console.Write(" ");     Console.Write(c);     Console.Write("\n");     string content = @" 　　　　　　　　　　坚持做程序员的理由:在不断的踩坑中学习！ 　　　　　　　　　　通过AI程序改变世界，让AI变成“爱(ai)” ";     Console.WriteLine(content);     Console.ReadKey(); }

华为云ID: motozilog

1、语言：C#2、祝福语：华为云给您拜年啦：祝您猪事顺利！猪事大吉！猪福永远！3、编程语言using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Drawing; namespace hw2019NewYear {     class Program     {         static int len = 56;         static void Main(string[] args)         {             fu();             Console.WriteLine();             string zf = "华为云给您拜年啦：祝您猪事顺利！猪事大吉！猪福永远！";             for (int i = 0; i  len / 2 - zf.Length / 2; i++)             {                 Console.Write("　");             }             Console.Write(zf);             Console.WriteLine();             string sign = "By motozilog ";             for (int i = 0; i  (len - (sign.Length / 2)); i++)             {                 Console.Write("　");             }             Console.Write(sign);             Console.ReadKey();         }         private static void fu()         {             Bitmap bmp = new Bitmap(len, len);             Graphics g = Graphics.FromImage(bmp);             g.DrawLine(new Pen(Brushes.Black), 0, len / 2, len / 2, 0);             g.DrawLine(new Pen(Brushes.Black), len / 2, 0, len, len / 2);             g.DrawLine(new Pen(Brushes.Black), len, len / 2, len / 2, len);             g.DrawLine(new Pen(Brushes.Black), len / 2, len, 0, len / 2);             g.DrawString("福", new Font("黑体", 24), Brushes.Black, new PointF(5, 11));             bmp.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate270FlipX);             for (int w = 0; w  bmp.Width; w++)             {                 for (int h = 0; h  bmp.Height; h++)                 {                     Color color = bmp.GetPixel(w, h);                     if (color.ToArgb() == 0)                     {                         Console.Write("　");                     }                     else                     {                         Console.Write("福");                     }                 }                 Console.WriteLine();             }         }     } }4、微信号：liangyixin1984 (欢迎加我微信交流机器学习、深度学习、NLP)   华为云用户名：motozilog

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学习学习，看看

1、讲讲你工作中有哪些系统是开源软件还是商业软件（包含商业版本开源软件）？S系统：全开源软件为主，当然也要为社区贡献代码L系统：核心组件商业软件，辅以开源软件IoT的系统，也是商业软件，人家做好**了2、讲讲分享一下你所接触过或者工作上使用开源软件或者商业软件的典型应用场景？大数据系统、NLP，必定用开源，天然的生态优势但业务系统考虑到稳定、最关键是可以有人来背锅，就用商业3、讲讲你所知道的，简单说一下开源软件和商业软件的各自优点，开源软件优点：1.成本优势2.招聘容易3.不合适或者发现有bug时，直接看源代码，然后改。改完后扔回社区，很有成就感商业软件优点：1.有问题找厂家2.一整套解决方案，不用试错4、讲讲你所用过的开源软件或者商业软件，以及对TA不满意的地方？开源缺点：1.版本混乱，互不兼容。2.出问题自己解决......(当然也不能说是缺点，可以提升自己的源码阅读能力)商业软件缺点：1.验收后，甭想再找他们改2.心有余力而不足，你想让人家加需求？哼..........

见到大神写，我也写写我的懒人做法，虽然准确率不高1.数据观察将6个训练集，全部合并到一个csv中。然后按rawdata（觉得这个是某个接口的输入数据）排序。并且计算output与rawdata的比例和取对数，看看是否存在明显差异观察发现0（正常）与其它的异常差异比较大既然差别这么大，并且只有2维的数据，直接用随机森林2.训练和预测clf=RandomForestClassifier() grid = GridSearchCV(estimator = clf, param_grid = param_grid, cv=None, scoring='accuracy',verbose=7) data=features grid.fit(data, label)CV3次，都有80多%正确率，可以了。直接上吧，参数都懒得调了......(也真够懒了......)fited=clf.fit(features,label)   for i in range(1,57):            print(i)            testCsv = pd.read_csv(str(i)+'.csv')            test_features = testCsv.iloc[:,1:199]            pred=fited.predict(test_features)            pred            from pandas.core.frame import DataFrame            dfPred = DataFrame(pred)            dfPred.to_csv("pred"+str(i)+".csv",index=False)3.最后对每个文件计算出现的label数，取最多的Dictionary count = new Dictionary();//key为label，value为计次 for (int c = 1; c  lines.Length; c++) {     int k = Convert.ToInt32(lines[c]);     if (count.ContainsKey(k))     {         count[k]++;     }     else     {         count.Add(k, 1);     } } int lb = count.OrderByDescending(x => x.Value).Take(1).ToArray()[0].Key;搞定

华为云账号ID：motozilog采用技术栈：C#