目录 切片 作用：处理列表的部分元素 用切片复制列表 Python可切片对象的索引方式 切片的参数 step：正负数均可，其绝对值大小决定了切取数据时的‘‘步长”，而正负号决定了“切取方向”，正表示“从左往右”取值，负表示“从右往左”取值。当step省略时，默认为1，即从左往右以步长1取值
random_walk.py from random import choice class RandomWalk: """一个生成随机漫步数据的类。""" def __init__(self, num_points=5000): """初始化随机漫步的属性。""" self.num_points = num_points
使用 pip 安装 tensorflfow（必须） 下载慢的可以用 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 使用 pip 安装 ensorboardX 下载慢的可以用 pip install ensorboardX -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 数字 (scalar) 使用 add_scalar
前言 是时候写点东西了，我时常这样对自己说。 每当我打开电脑，开始写一点的时候，仿佛有一道屏障，无非以下： 文笔太差，对描述的东西总是不满意。 想的太多，思考时常飘过主线，总想先说明白主线的依赖，再回到主线上，最后导致，没有一个能说明白。 技术深度不够，上大学时候写过博客，零零散散也有10
题前碎语 月考结束，年级50，心情愉悦，来写代码。 （建议无视这段b话 总之，月考终于结束了，排名比段考进了一大步，非常开心 （原本还以为会考得很差来着，没想到大家比我还烂，哈哈哈） 笔记内容 本笔记含有大步小步算法。 大步小步算法 大步小步算法（英文名\(Baby\) \(Step\) \(Giant\) \(Step\)，又名
简介：Jenkins Pipeline能够将多个项目中的配置信息整合在一起，即将多个任务连接在一起，实现当个任务难以完成的复杂操作，形成流水线式作业。 一、入门 1. 概念 A. node(节点)：一个node就是一个jenkins节点，是执行step的具体运行期环境； B. stage(阶段)：一个pipeline
发表时间：2019 文章要点：文章分析了Dyna这种model based方法，用model去生成one-step的transition和n-step的transition的区别，得出的主要结论是one-step的transition基本上没有任何帮助，还不如直接用现有的buffer多更新几次网络（similar sample efficiency gains could be obtained sim
给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ，请输出一个大小相同的矩阵，其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/01-matrix 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载
range() 函数 ——返回的是一个可迭代对象（类型是对象），而不是列表类型， 所以打印的时候不会打印列表。 函数语法 range(stop) range(start, stop，step) 参数说明： start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）; stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如
前言： 情感分析（Sentiment Analysis）—机器学习自我提炼 情感分析（Sentiment Analysis）是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。在自然语言处理中，情感分析属于典型的文本分类问题
2106. 摘水果 1 const int N=2e6; 2 int lt[N],rt[N]; 3 class Solution { 4 public: 5 int maxTotalFruits(vector<vector<int>>& fruits, int startPos, int k) { 6 memset(rt,0,sizeof(rt)); 7 memset(lt,0,sizeof(lt)); 8
动画效果 当我们想做类似轮播图这种动画效果时，可以先封装好一个函数，如果想让谁拥有动画效果，直接调用就可以。 function aimate(obj, target, callback) { // obj为动的盒子，target为滑动的目标距离 clearInterval(obj.timer); obj.timer = setInterval(function() {
前期准备： 靶机下载地址：https://www.vulnhub.com/entry/vikings-1,741/ kali攻击机ip：192.168.11.129 靶机ip：192.168.11.185 一、信息收集 1.使用nmap对目标靶机进行扫描 发现开放了22和80端口。 2. 80端口 访问80端口： 检查 site 目录下的内容： 检查了一下没发现什么，扫一下目录：
文章目录 如果不设置断点 Console控制台 Debugger区 Frames区 Variable区 变量 Show Execution Point Step Over Step into Force Step into Step out 并发修改异常 回退 运行到光标处 Execute New Watch 断点设置 多线程调试 跳到下一个断点 管理断点 断点哑音 Resum
容器化编排部署mall-swarm 1.1实战案例——容器化部署mall-swarm商城 1.1.1 案例目标 （1）了解Mariadb服务的容器化部署。 （1）了解Redis服务的容器化部署。 （2）了解RabbitMQ服务的容器化部署。 （3）了解Nacos服务的容器化部署。 1.1.2 案例分析 1.规划节点 节点规划，见表1-1-1。 表1-1-1节点
实测 框架：tp3 环境：mamp搭建本地环境 mackbook pro 时间：8秒 public function excel(){ //让程序一直运行 set_time_limit(0); //设置程序运行内存 // ini_set('memory_limit', '128M'); ini_set("memory_limit", "-1");
容器化编排部署mall-swarm 1.1实战案例——容器化部署mall-swarm商城 1.1.1 案例目标 （1）了解Mariadb服务的容器化部署。 （1）了解Redis服务的容器化部署。 （2）了解RabbitMQ服务的容器化部署。 （3）了解Nacos服务的容器化部署。 1.1.2 案例分析 1.规划节点 节点规划，见表1-1-1。 表1-1-1节
一只青蛙想要过河。 假定河流被等分为若干个单元格，并且在每一个单元格内都有可能放有一块石子（也有可能没有）。 青蛙可以跳上石子，但是不可以跳入水中。 给你石子的位置列表 stones（用单元格序号 升序 表示）， 请判定青蛙能否成功过河（即能否在最后一步跳至最后一块石子上）。 开始时， 青蛙
Step:
循环神经元和层 到目前为止，我们只关注前馈神经网络，其中激活仅在一个方向上流动，从输入层流向输出层。循环神经网络看起来非常像前馈神经网络，除了它还具有指向反向的连接。最简单的RNN由一个神经元接收输入，产生输出并将该输出返送回自身组成。在每个时间步长\(t\)（也称为帧），该循环神经
public class a{ //我的文件名为a你们可以创建别的文件名 public static void main(String[] args) {int h=10; //猴子的数量int t=3; //每三次踢一个猴子int arr[]=new int[h]; //声明数组for(int i=0;i<arr.length;i++){arr[i]=i+1;} /
洛谷：飞行路线 跟Acwing的 通信线路 一样，数据小一点，也是可以二分做的（具有单调性质） 只有部分一致，一个求最小路径花费、一个求路径上最大的边权的最小值 对路径上最大边权二分答案，不能保证路径花费（所有小于最大边权的边加起来）就最小 所以此题二分是错解（x） 分层图做法： 根据 k 次
目录1. 你可能遇到的问题：2. 解决方案Step 1：安装Xcode Command Line Tools，Apple Developer下载安装即可。Step 2：安装arm版本miniforge。Step 3： 从Mac-optimized TensorFlow2.4 and TensorFlow Addons下载ARM64版本的TensorFlow2.4，具体的安装要求是macOS 11.0+， Python3.8.Step 4：路
时间复杂度：由于希尔排序的时间复杂度依赖于增量序列的函数，时间复杂度分析起来比较困难。当n在某个特定范围内的时候，希尔排序的时间复杂度约为O（）。 空间复杂度：O（1） 算法稳定性：不稳定 算法原理：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放
1005. K 次取反后最大化的数组和 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组： 选择某个下标 i 并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。 重复这个过程恰好 k 次。可以多次选择同一个下标 i 。 以这种方式修改数组后，返回数组 可能的最大和 。 思路是这样的，一个简单的
