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1.为什么需要列表 a=10 #变量存储的是一个对象的引用 lst=['hello','world',98] print(id(lst)) print(type(lst)) print(lst) 2.列表的创建 '''创建列表的第一种方式，使用[]''' lst =['hello','world',98] print(lst) �
spring batch简介 spring batch是spring提供的一个数据处理框架。企业域中的许多应用程序需要批量处理才能在关键任务环境中执行业务操作。这些业务运营包括： 无需用户交互即可最有效地处理大量信息的自动化，复杂处理。这些操作通常包括基于时间的事件（例如月末计算，通知或通信）。
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飞桨常规赛：PALM眼底彩照中黄斑中央凹定位-9月第1名方案 （1）比赛介绍 赛题介绍 榜首个人主页，戳此处查看 PALM黄斑定位常规赛的重点是研究和发展与患者眼底照片黄斑结构定位相关的算法。该常规赛的目标是评估和比较在一个常见的视网膜眼底图像数据集上定位黄斑的自动算法。具体目
MAHAKIL: Diversity Based Oversampling Approach to Alleviate the Class Imbalance Issue in Software Defect Prediction论文解读 摘要 高度不平衡的数据通常会使准确预测变得困难。不幸的是，软件缺陷数据集往往有缺陷的模块比无缺陷的模块少。合成过采样方法通过创建新的
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//el：谁要做运动； target：运动到哪； step：运动步长； fn：回调 var time = null; function lineamove(el, target, step, fn) { var startLift = el.offsetLeft; // 当前位置与目标位置一致则停止不动 if (startLift == targe
https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805362341822464 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5+10; vector<int>ve[N]; int n,cnt,deep=1e9; double p,r; void dfs(int u,int fa,int step) { if(ve[u].si
1.overview 论文地址 pintersert推荐第一部分–pinsage kdd18 这是pinterest推荐系统的第二部分。这也是pinsage中随机游走的原型。 一个基于随机游走的召回方案，这里的图不是协同过滤中的物品-用户交互图，而是pin和board之间的关联图。pin是指图片，board可理解为收藏夹，详细背景
前言 简单的学习下怎么在 Spring Boot 中使用 Docker 进行构建，发布一个镜像，现在我们通过远程的 docker api 构建镜像，运行容器，发布镜像等操作。 这里只介绍两种方式： 远程命令 api （需要知道 Docker 命令）maven 插件 （不需要了解 Docker 命令） 开启 Docker api 远程访问 开启 docke
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problem solution codes #include<cstdio> #include<queue> #include<set>//set判重防MLE using namespace std; const int dx[4] = {-1, 0, 1, 0}; const int dy[4] = {0, 1, 0, -1}; int r, c, c1, r1, n, go[1010]; char a[55][55]; struct node{ i
文章目录LIGHTNINGMODULE Minimal Example 一些基本方法 Training Training loop Validation loop Test loop Inference Inference in research Inference in production LightningModule API（略）LI
题目传送门 正解 思路 n 的特殊值： \(n=0\) 此时，只有一个数，所以 k 是多少并不能对它造成限制，直接输出即可。 \(n=1\) 此时，有两个数，且这两个数是 0 和 1 ，所以 k 只能等于 1 。 此后，不妨假设 \(n \ge 2\) 无解情况 事实上，它有解当且仅当 \(n>k\) 且 \(k \mod 2 =1\) （也就是 k 为
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//Author:PanDaoxi #include <iostream> using namespace std; int a[11],book[11],n; void dfs(int step){ //深搜函数 if(step==n+1){ for(int i=1;i<=n;i++){ //注意从1~n cout<<a[i]; } cout<<endl; return; } for(int i=1;i<=n;i++){
常见offset系列属性作用 常见client系列属性作用 常见scroll系列属性作用 封装简单动画函数 写出网页轮播图案例 offset 偏移量，使用offset相关属性可以动态的得到该元素的位置、大小等 获得元素距离带有定位父元素的位置 获得元素自身的大小 注意：返回的数值不带单位 offsetParen
Python 当中的 itertools 模块的存在感一直不高，可能是大家真正用到的时候并不多。然而，最近它却成功引起了我的注意，它在时大放异彩，所以，不妨再来学一学，不求别的，只求在解决问题的过程当中至少能成功想到它一次。 itertools.combinations 求列表的 k 阶子列 import itertools inpu
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debug 相关操作 打断点： 断点当前行不执行step over： 逐行执行代码step into： 跳转进入当前行调用的函数，不论函数是否在当前脚本文件内，都跳转step into my code： 只跳转当前脚本文件内的函
Fixed-step size(Solver中)、Sample time(模块中)、Sample time(powergui中)三者的辨析 因为未找到官方的解释可以清晰的解释三者之间的关系，本文尝试设计一些环节尝试辨析三者关系，利用Simulink模型界定三者的作用范围。 Simulink中三者的位置 Fixed-step size——Simulink中
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