catharsis96

#include <iostream>
using namespace std;

catharsis96

#include <iostream>
#include <conio.h>
using namespace std;

void main( void )
{
 const int CharCount=80; //зададим размерность массива через константу
 char arr[CharCount]; //объявление символьного массива

 //Предупредим пользователя, что ввод ограничен размерностью массива

catharsis96

//туц туц туц тыц тыц тыц
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <conio.h>
using namespace std;

int main ()
{
  char str[ ] ="123-234-456.789";
  char * pch;

catharsis96

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>

struct tree {
	int k, n;
	tree **son;
};
tree *root = NULL;
tree *node;

catharsis96

#include <iostream>
using namespace std;

struct CNode
{
        int number; // number of node
        int data; // some node data
        unsigned int nChildCount; // amount of chidren
        CNode* pChildren; // pointer to array of child nodes
};

catharsis96

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

int ComputeFactorial(int number) {
  int fact = 0;

  for (int j = 1; j <= number; j++) {
    fact = fact * j;

catharsis96

#include <stdio.h>

void main()
{
	char *temp = "Paras";

	int i;
	i=0;

	temp[3]='F';

catharsis96

{
  "projects": [ "src", "test" ],
  "sdk": {
    "version": "1.0.0-preview2-003131"
  }
}

catharsis96

import java.sql.*;
import java.util.logging.*;

public class JDBCtest {

    public static void main(String[] args) {

        Connection connection = null;
        //URL к базе состоит из протокола:подпротокола://[хоста]:[порта_СУБД]/[БД] и других_сведений
        String url = "jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/test";

catharsis96

'''
This script perfoms the basic process for applying a machine learning
algorithm to a dataset using Python libraries.

The four steps are:
   1. Download a dataset (using pandas)
   2. Process the numeric data (using numpy)
   3. Train and evaluate learners (using scikit-learn)
   4. Plot and compare results (using matplotlib)