ochilab

using Amazon.DynamoDBv2;
using Amazon.DynamoDBv2.DocumentModel;

AmazonDynamoDBClient client = null;
Table table = null;

client = new AmazonDynamoDBClient();
//目的のテーブルを取得
table = Table.LoadTable(client, tableName);

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import asyncio
from bleak import discover
import time 

async def run():
    while True:
        devices = await discover()
        for d in devices:
            print(d.address,d.metadata,d.name,d.rssi)

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DynamoDBMapper mapper = new DynamoDBMapper(client);
List list = new ArrayList();
list.add(item);
list.add(item);
mapper.batchSave(list);

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void heap (int array[], int left, int right) {
  int target;
  int parent;
  for(parent=left;2*parent<=right;parent=target){
    int cl = 2* parent; //左の子
    int cr=cl+1;// 右の子
    //比較対象の選定
    if ((cl < right) && (array[cl] > array[cr])) {
       target=cr;// 右の子の方が小さい 
    }

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Bucket *SearchOpenBucket(Hash *h, Data x){
	int　i;
	int　key = hash(x.no);	/* 探索するデータのハッシュ値 */
	Bucket	*p = &h->table[key];	/* 着目ノード */
	for (i = 0; p->stat != Empty  &&  i < h->size; i++) {
		if (p->stat == Occupied  &&  p->data.no == x.no)
			return (p);
		key = rehash(key);
		p = &h->table[key];
	}

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Node *SearchChainNode (Hash *h, Data x){
	int  key = hash(x.no);/* 探索するデータのハッシュ値 */
	Node  *p = h->table[key];	/* 着目ノード */
	while (p != NULL) {
		if (p->data.no == x.no)	/* 探索成功 */
			return (p);
		p = p->next;	/* 後続ノードに着目 */
	}
	return (NULL);		/* 探索失敗 */
}

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(a):
  return ((1-a/2)/(1-a))

x = np.arange(0.0, 0.9, 0.01)
y=f(x)
plt.plot(x, y);

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#reshapeする
x = df.iloc[:, i] 
x=x.values.reshape(-1,1)   

#または、np.arrayで変換する
x = np.array(df.iloc[:, i])

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int test[10]={3,23,5,8,32,6,50,7,4,13};
int target = 50; 
for(int i=0;i<10;++i){
  if(target==test[i]){
    printf("見つかりました\n");
    return 0;
    }
  } 
  printf("見つかりませんでした\n");
return 0;

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int test[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};

//探索範囲左端  
int left=0;  
//探索範囲右端  
int right=9;  
//中央の位置  
int mid;         
//検索値     
int target =3