मान लीजिए कि हमारे पास एक संख्या n है, और हमारे पास एक और इनपुट c है। हमें यह जांचना है कि n को 7-सेगमेंट डिस्प्ले का उपयोग करके प्रदर्शित किया जा सकता है या नहीं। अब यहाँ एक बाधा है। हमें केवल एल ई डी की अधिकतम संख्या में चमकने की अनुमति है। इसलिए, यदि इनपुट n =315 c =17 जैसा है, तो आउटपुट सही होग

मान लीजिए हमारे पास एक संख्या है जो या तो अष्टाधारी या दशमलव रूप में है। अगर यह अष्टाधारी रूप में है तो जांच लें कि यह पैलिंड्रोम है या नहीं। यदि दशमलव में संख्या है, तो इसे अष्टाधारी में परिवर्तित करें फिर जांचें कि यह पैलिंड्रोम है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट संख्या =178 की तरह है, तो आउटपुट सही हो

मान लीजिए कि हमारे पास दो संख्याएँ x और y हैं। हमें यह जांचना है कि इन दो संख्याओं में से एक संख्या 1 की दूसरी का पूरक है या नहीं। हम सभी जानते हैं कि बाइनरी नंबर का 1 का पूरक सभी बिट्स को 0 से 1 या 1 से 0 तक फ़्लिप कर रहा है। इसलिए, यदि इनपुट x =9, y =6 जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि बाइनरी प

मान लीजिए कि हमारे पास सभी अभाज्य संख्याओं के साथ एक सरणी संख्या है। हमें यह जांचना है कि अंकों में मौजूद सभी संख्याओं का गुणनफल एक पूर्ण वर्ग है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट nums =[3,3,7,7] जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि अंकों में सभी तत्वों का गुणनफल 441 है जो 21^2 =441 के रूप में एक पूर्ण वर्ग

मान लीजिए कि हमारे पास एक संख्या n है। हमें यह जांचना है कि विषम अंकों और सम अंकों का गुणनफल समान है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट n =2364 जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि विषम संख्याओं का गुणनफल 2 * 6 =12 है और सम संख्याओं का गुणनफल 3 * 4 =12 है जो समान हैं। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन

मान लीजिए कि हमारे पास एक संख्या n है। हमें जांचना है कि (1*2*...*n) का गुणनफल (1+2+...+n) से विभाज्य है या नहीं इसलिए, यदि इनपुट संख्या =5 की तरह है, तो आउटपुट सही होगा (1*2*3*4*5) =120 और (1+2+3+4+5) =15, और 120 विभाज्य है 15. . तक इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - यदि संख्या + 1

मान लीजिए हमारे पास संख्याओं से भरी एक कतार है। हमें यह जांचना होगा कि कतार में क्रमागत अवयव जोड़ीवार क्रमागत हैं या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट que =[3,4,6,7,8,9] जैसा है, तो आउटपुट ट्रू होगा। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - q :=एक क्यू को परिभाषित करें और दी गई सूची से सभी तत्वों को

Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनीकें हैं

Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के संयोजन में एल्गोरिदम, गहन शिक्षण अनुप्रयोगों और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकन

Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। कोड की निम्न पंक्ति का उप

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Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनीकें हैं

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Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। Tensor एक डेटा संरचना है

Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनीकें हैं

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Tensorflow एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Google द्वारा प्रदान किया जाता है। यह एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग पायथन के साथ एल्गोरिदम, डीप लर्निंग एप्लिकेशन और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जाता है। इसका उपयोग अनुसंधान और उत्पादन उद्देश्यों के लिए किया जाता है। इसमें अनुकूलन तकनीकें हैं

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