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不屈：锁定技：当你受到伤害后你摸1+x张牌（x为你本局游戏发动不屈的次数）写代码（523点数解答 | 2025-05-05 16:24:56）
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不屈：锁定技：当你受到伤害后你摸1+x张牌（x为你本局游戏发动不屈的次数）（169点数解答 | 2025-05-05 16:23:39）
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使用 JavaScript 生成生成无名杀技能代码；技能名：回魂，技能效果：锁定技， 当你体力值减少时回复一点体力（212点数解答 | 2025-05-05 15:37:00）
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#include <stdio.h> #include <string.h> #include <windows.h> #include <conio.h> // 假设 Schedle.h 中包含了所有未定义的常量和数组声明，如 dwlKey_PC_1、dwlKey_PC_2 等 #include "Schedle.h" // 定义 DWORDLONG 类型，这里假设它是 unsigned __int64 或等效的 64 位无符号整数类型 typedef unsigned __int64 DWORDLONG; class CShift { public: DWORDLONG mask[16]; int step[16]; CShift() { for (int i = 0; i < 16; i++) { step[i] = 2; mask[i] = 0xc000000; } step[0] = step[1] = step[8] = step[15] = 1; （861点数解答 | 2025-05-05 14:03:01）
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陈述在思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养和劳动与社会实践等五方面的成长历程、收获及认识。 （143点数解答 | 2025-05-05 11:38:23）
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陈述在思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养和劳动与社会实践等五方面的成长历程、收获及认识。（161点数解答 | 2025-05-05 11:37:01）
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@{ Layout = null; } <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width" /> <title></title> <link rel="stylesheet" href="../layui/css/layui.css" media="all"> <script src="../layui/layui.js"></script> <script src="~/Scripts/encrypt.js"></script> <style type="text/css"> html { background-image: url('../../img/7.jpg'); display: flex; justify-content: center; align-items: center; （354点数解答 | 2025-05-05 02:54:04）
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任务描述 本关任务：编写一个对未完成的任务重新定价效果从两个方面评估：成本增加额和新增任务完成量。请给出具体程序计算实现，其中成本增加额=新定价总和-原定价总和，新增任务完成量=8.5模型输出为1的数量*模型准确率小程序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.任务完成增加量，2.成本增加额 任务增加量 根据前面的分析，首先构造支持向量机分类模型所需的训练和测试数据，示例代码如下： xx=xx.as_matrix() #转化为数组 yy=A4.reshape(len(A4),1) #任务执行情况，因变量 #对自变量与因变量按训练80%、测试20%随机拆分 from sklearn.model_selection import train_test_split xx_train, xx_test, yy_train, yy_test = train_test_split(xx, yy, test_size=0.2, random_state=4) 其次，导入支持向量机模型，并利用随机拆分的训练（578点数解答 | 2025-05-04 22:36:52）
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任务描述 本关任务：编写一个对未完成的任务重新定价效果从两个方面评估：成本增加额和新增任务完成量。请给出具体程序计算实现，其中成本增加额=新定价总和-原定价总和，新增任务完成量=8.5模型输出为1的数量*模型准确率小程序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.任务完成增加量，2.成本增加额 任务增加量 根据前面的分析，首先构造支持向量机分类模型所需的训练和测试数据，示例代码如下： xx=xx.as_matrix() #转化为数组 yy=A4.reshape(len(A4),1) #任务执行情况，因变量 #对自变量与因变量按训练80%、测试20%随机拆分 from sklearn.model_selection import train_test_split xx_train, xx_test, yy_train, yy_test = train_test_split(xx, yy, test_size=0.2, random_state=4) 其次，导入支持向量机模型，并利用随机拆分的训练（612点数解答 | 2025-05-04 22:31:18）
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帮我生成一段无名杀代码：准备阶段，你可以将牌堆顶两张牌置于武将牌上称为“兵”；每回合限一次，你可以选择一项:1.使用一张“兵”；2.将一张“兵”当［闪］或［杀］使用或打出（214点数解答 | 2025-05-04 21:31:28）
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高三自我陈述艺术素养（357点数解答 | 2025-05-04 21:14:52）
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身心健康（87点数解答 | 2025-05-04 21:13:22）
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