मान लीजिए कि हमारे पास एक पहचानकर्ता का प्रतिनिधित्व करने वाला एक स्ट्रिंग है। हमें यह जांचना होगा कि यह वैध है या नहीं। कुछ मानदंड हैं जिनके आधार पर हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि यह मान्य है या नहीं। यह अंडरस्कोर _ या किसी बड़े या छोटे अक्षर से शुरू होना चाहिए इसमें कोई खाली जगह नहीं है पहले के ब

मान लीजिए कि हमारे पास एक लिंक की गई सूची है, हमें यह जांचना है कि इसकी लंबाई विषम है या सम है। इसलिए, यदि इनपुट हेड =[5,8,7,4,3,6,4,5,8] जैसा है, तो आउटपुट विषम होगा। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - जबकि सिर शून्य नहीं है और सिर का अगला भाग शून्य नहीं है, करें सिर :=अगले सिर के

मान लीजिए कि हमारे पास एक संख्या n है। हमें यह जांचना है कि संख्या 1 के साथ जोड़कर एक पूर्ण वर्ग संख्या हो सकती है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट n =288 जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि 1 जोड़ने के बाद यह 289 हो जाता है जो 17^2 के समान होता है। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - res_n

मान लीजिए कि हमारे पास दो संख्याएँ x और y हैं। हमें उन्हें जोड़ना है और जांचना है कि परिणामी संख्या पूर्ण वर्ग है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट x =2 y =89 जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि संयोजन के बाद संख्या 289 होगी जो कि 17^2 है। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - first_num :=x स्

मान लीजिए कि हमारे पास एक संख्या n है। हमें यह जांचना होगा कि संख्या में केवल दो सेट बिट्स हैं जो पहली और आखिरी स्थिति में हैं या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट n =17 की तरह है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि n का बाइनरी प्रतिनिधित्व 10001 है, पहली और अंतिम स्थिति में केवल दो 1 हैं। इसे हल करने के लिए, हम इन

मान लीजिए कि हमारे पास y =mx + b के रूप में एक सीधी रेखा है, जहाँ m ढलान है और b y-अवरोधन है। और एक और निर्देशांक बिंदु (x, y) है। हमें यह जांचना है कि यह निर्देशांक बिंदु उस सीधी रेखा पर है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट m =3 b =5 बिंदु =(6,23) जैसा है, तो आउटपुट सही होगा जैसे कि हम दिए गए x और y निर्द

मान लीजिए कि हमारे पास एक संख्या n है। हमें यह जांचना है कि आसन्न अंकों के जोड़े के पूर्ण अंतर का योग अभाज्य है या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट n =574 जैसा है, तो आउटपुट ट्रू होगा |5-7| + |7-4| =5, यह प्राइम है। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - num_str :=n स्ट्रिंग के रूप में कुल :=0 i

मान लीजिए कि हमारे पास एक सरणी संख्या है। हमें यह जांचना है कि दिए गए सरणी में सभी अभाज्य तत्वों का योग भी अभाज्य है या नहीं इसलिए, यदि इनपुट अंकों की तरह है =[1,2,4,5,3,3], तो आउटपुट सही होगा क्योंकि सभी अभाज्य संख्याओं का योग है (2+5+3+3) =13 और 13 भी है प्रधान। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों क

मान लीजिए कि हमारे पास दो संख्याएँ x और y हैं। हमें यह जांचना होगा कि ये दोनों संख्याएं एक-बिट स्थिति में भिन्न हैं या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट x =25 y =17 जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि बाइनरी में x =11001 और y =10001। केवल एक-बिट स्थिति अलग है। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे -

मान लीजिए कि हमारे पास एक स्ट्रिंग s है। हमें यह जांचना होगा कि s में मौजूद स्वर वर्णानुक्रम में हैं या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट s =helloyou जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि स्वर e, o, o हैं, आप सभी वर्णानुक्रम में हैं। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - चरित्र:=ऐसा वर्ण जिसका ASCI

मान लीजिए कि हमारे पास तीन पक्ष हैं। हमें यह जांचना है कि ये तीनों भुजाएँ त्रिभुज बना रही हैं या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट पक्षों की तरह है =[14,20,10], तो आउटपुट 20 <(10+14) के रूप में सही होगा। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - सूची पक्षों को क्रमबद्ध करें यदि पहली दो भुजाओं का योग

मान लीजिए कि हमारे पास दो तार हैं s और t हमें यह जांचना है कि वे एक दूसरे के विपर्यय हैं या नहीं। इसलिए, यदि इनपुट s =bite t =biet जैसा है, तो आउटपुट सही होगा क्योंकि s ad t समान वर्णों से बने हैं। इसे हल करने के लिए, हम इन चरणों का पालन करेंगे - यदि s का आकार t के आकार के समान नहीं है, तो झूठी व

मान लीजिए कि हमारे पास समान आकार के दो तार s और t हैं। हमें जांचना है कि s और t समतुल्य हैं या नहीं। जाँच करने के लिए कुछ शर्तें हैं: वे दोनों बराबर हैं। या, यदि हम s को समान आकार के दो सन्निहित सबस्ट्रिंग में विभाजित करते हैं और सबस्ट्रिंग s1 और s2 हैं और t को समान, s को t1 और t2 में विभाजित करते

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। केरस को प्रोजेक्ट

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 तकनी

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 तकनी

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 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। ग्रीक में केरस का अर्थ सी

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 तकनी