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Python必知坑(2):嵌套列表

(准确说是其他对象引用),列表对象可以称为列表元素,很明显我们可以把列表作为列表元素,这就是所谓嵌套列表。...嵌套列表可以模拟出现实中表格、矩阵、2D游戏地图(如植物大战僵尸花园)、棋盘(如国际象棋、黑白棋)等。 2 识别坑 在使用嵌套列表时要小心,否则很可能遭遇非常尴尬情况,下面是一个小例子。...3 区分两个概念 要想把这个坑填平,我们首先要区分对象对象引用这两个概念,而要区分这两个概念,还得先说说内存中堆。 我们经常会听人说起“堆栈”这个词,但实际上“堆”“栈”是两个不同概念。...知道了这一,我们可以回过头看看刚才程序,我们对列表进行[[0]* 3] * 5操作时,仅仅是将[0, 0, 0] 这个列表地址进行了复制,并没有创建新列表对象。...所以,容器中虽然有5个元素,但是这5个元素引用了同一个列表对象。这一可以通过id函数检查scores[0]scores[1]地址得到证实。在此我们举一个小例子,读者朋友们可以敲一敲加深印象。

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    MSYS2下:unix路径window路径之间转换

    今天在写MYSYS2脚本(bash shell)遇到一个问题:MSYS2环境下获取到路径都是’/'开头unix路径,需要把它转为’C:\Windows\system’这样windows路径。...万能google给了我答案,找到stackflow上这篇文章: 《msys path conversion (or cygpath for msys?)》 。...由文中可知,MSYS提供了一个程序cygpath用于unix pathwindows path之间转换, convert unix path to windows style 使用cygpath转将...unix路径转为window路径很简单,使用-w参数将指定路径转为windows路径,示例如下: # 当前路径(pwd)转为windows路径 $ cygpath -w $(pwd) J:\facelog-install...cygpath所做不仅是这些,还可以输出系统路径信息 比如-S显示系统文件夹(system32) $ cygpath -S /c/Windows/System32 # 如果要显示windows路径就加上

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    Linux下安装Oracle过程涉及知识-系列2

    /index.html 需要说明是当前官方网站仅提供Oracle 11g R2以后安装文件,若是需要之前版本,可以利用MOS提交SR方式让Oracle提供下载链接。...3、检查系统内存空间 11g R2要求RAM至少1G,建议2G或更多。 可以使用grep MemTotal /proc/meminfo命令查看当前系统内存大小。...官方文档建议swap空间分配大小: RAM Swap空间 1GB-2GB 1.5倍RAM 2GB-16GB RAM一样 大于16GB 16GB 可以使用free命令查看当前可用RAMswap空间...知识3:RAMROM 经常听到有RAMROM内存,关于他们之间区别: RAM-Ramdom Access Memory易挥发性随机存取存储器高速存取读写时间相等且与地址无关计算机内存等。...、输入输出数据、间结及与外存交换信息等我们常说内存主要指RAM。

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    高效多维空间索引算法 — Geohash Google S2

    越接近通常目标点 Geohash 字符串公共前缀越长(但是这不一定,也有特殊情况,下面举例会说明) Geohash 也有几种编码形式,常见2种,base 32 base 36。...并且 Z 阶曲线还具有局部保序性。 Z 阶曲线通过交织坐标值二进制表示来简单地计算多维度中z值。...皮亚诺对区间[0,1]上正方形上映射作了详细数学描述。实际上,正方形这些对于 ?...分形方式有很多种,这里有一个列表,可以查看如何分形,以及每个分形分形维数,即豪斯多夫分形维(Hausdorff fractals dimension)拓扑维数。...从侧面看,其中一个球面投影到正方体其中一个面上,边缘与圆心连线相互之间夹角为90°,但是x,y,z轴角度是45°。我们可以在球6个方向上,把45°辅助圆画出来,见下图左边。 ?

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    2D – 3D 4 轴加工零件之间差异

    数控编程、车铣复合、普车加工、行业前沿、机械视频,生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦 在本文中,我们将详细介绍了 2.5/2D、3D 4 轴加工零件之间差异。...CNC 铣削刀具路径大致分为 2D、3D、4 轴 5 轴,具体取决于所涉及轴数量及其移动方式。...因为 2.5/2D 是一个术语,所以本书使用棱柱形 2D 来描述具有三个可控轴 (XYZ) CNC 铣床上零件。XY 轴垂直于机床主轴,Z 轴仅用于将刀具定位到深度(进给或快速运动)。...该部分典型之处在于它同时包含 3D 2D 特征。2D 特征是顶面 (1) 外部轮廓 (2)。 旋转曲面 (3) 圆角 (4) 等 3D 特征需要更复杂机器运动。...即使是平面 (5) 型腔粗加工(尽管技术上是平面的)也需要 3D 刀具路径,因为必须考虑相邻旋转表面圆角以防止过切或欠切零件。计算这些刀具路径所需计算非常复杂。

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    高效多维空间索引算法 — Geohash Google S2

    文章很长,如果来不及看完,只需要记得,如果你需要一种高效空间索引算法来处理海量空间查找需求,那么GeohashGoogle S2可以帮助到你。...并且 Z 阶曲线还具有局部保序性。 Z 阶曲线通过交织坐标值二进制表示来简单地计算多维度中z值。...分形方式有很多种,这里有一个列表,可以查看如何分形,以及每个分形分形维数,即豪斯多夫分形维(Hausdorff fractals dimension)拓扑维数。...从侧面看,其中一个球面投影到正方体其中一个面上,边缘与圆心连线相互之间夹角为90°,但是x,y,z轴角度是45°。我们可以在球6个方向上,把45°辅助圆画出来,见下图左边。...对,折线多边形集合进行快速内存索引。 针对测量距离查找附近物体算法。 用于捕捉简化几何稳健算法(该算法具有精度拓扑保证)。 用于测试几何对象之间关系有效且精确数学谓词集合。

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    vue2知识:箭头函数普通函数this指向问题

    @toc摘要记录此文章是因为本人是vue初学者,刚看完尚硅谷教学视频,到现在为止对箭头函数普通函数this指向问题直接弄混了,所以特意查阅相关博客并记录下自己总结。...详细说明注意1:不被vue所管理函数(定时器回调函数、ajax回调函数等、Promise回调函数=》JS引擎帮忙调用)那么请使用箭头函数,因为箭头函数中this指代vm或者vc。...注意2:所有被Vue管理函数(Vue帮忙调用),最好写成普通函数(普通函数中this代表它直接调用者,如obj.fn(),fnthis指向就是obj。...计算属性使用同步操作普通函数,this => vue,2. 计算属性使用同步操作箭头函数,this => window3. 监视属性使用同步操作普通函数,this => vue,4....计算属性computed监视属性watch直接用普通函数除上述2种情况外,所有方法都在methods中定义好,不要在$on配置项中去定义函数;另外如果你怕this指向混乱,你直接在外部定义个变量去存储当前

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    基于MetronicBootstrap开发框架经验总结(2)--列表分页处理插件JSTree使用

    1、列表展示分页处理 1)数据列表展示 在很多页面里面,我们一般都需要对数据库记录进行列表展示并进行分页。 ?...,是在页面准备完成后,通过Search脚本函数进行处理,处理时候,先序列号表单条件分页条件信息,传入MVC控制器,获取对应列表数据,在界面上进行动态绑定即可完成整个处理过程了。...2)数据分页处理 我们页面显示数据一般不是固定记录,因此分页也是很必要处理,可以提高性能,也可以提高用户友好体验,其中数据分页是采用了Bootstrap插件Bootstrap Paginator...2、插件JSTree 前面小节也提高列表展示,在一般情况下,如果数据有层次,那么通过树列表展示,可以很直观显示出它们结构,因此树列表在很多情况下,可以辅助我们对数据分类展示。...那么我们在初始化树列表后,就需要清空选择项,然后设置我们所需要选择项即可,具体代码如下所示,注意其中uncheck_allcheck_node事件处理。

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    HTML h1h2区别

    HTML中h1h2HTML中,h1h2都是标题元素,二者关系可以说是递进或递减关系,如何理解呢?...,HTML文档定义网页一般会被设计成具有一定结构,而且通常是具有清晰结构,比如都具有一个主题,也就是说该网页主要内容是什么,这不仅是告诉浏览网页用户,也是告诉抓取网页搜索引擎,有一个明确主题对这二者来说都是友好...二者区别可以参考如下三:h1h2默认样式不同,h1字体更大一些,这也是将二者区别开来,让网页结构更清晰一个因素;h1h2在当前网页中权重(相对于搜索引擎而言)是不一样,h1要比h2高...h1h2实例代码,及在线编辑器注意,下方运行之后,h1h2样式并不是默认样式,而是经过网站样式表设置样式,当大小关系类似:这是h1一次标题这是h2二次标题...原文:HTML h1h2区别免责声明:内容仅供参考。

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    SaaS、S2BB2B,产业互联网创业三个切入

    那么,作为一个典型ToB投资人,他都有哪些干货总结? 产业互联网创业关键 产业互联网创业有三个关键:场景、赋能交易。...产业互联网创业切入 产业互联网创业三个切入是:SaaS、S2BB2B。 投企业级服务时有两个关键——开源与节流、数据与交易。...最后,交易,对应着B2B。中国B2B交易平台非常多,特性很不一样,毛利、分散度、周转程度、标准化非标层都不一样,甚至中间层级多少也都不一样。...主要是SaaS服务费、B2B通道费、金融服务费B2B自营。 第三,产业互联网创业天时、地利、人和。 天时,指市场。...还有很重要,不管是投资人还是创业者,都要追随自己内心热情,也就是找到自己擅长、长期做,不管对创业或投资来说都会有最好回报。

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    Python列表常用函数方法(2)_Python自学第二十一节

    append()方法 append()只能向列表尾部追加一个元素,无论是什么类型数据追加过来只是一个元素。且覆盖源列表进行原地操作。...,在源列表里只是一个元素 >>> a [10, 20, 30, 40, ['Pyhon', 50, 60]] extend()方法 extend()方法可以将另一个列表所有元素追加至当前列表尾部,追加多少元素即为多少元素...>>> a.extend([70,80,90]) >>> a [10, 20, 30, 40, ['Pyhon', 50, 60], 70, 80, 90] 利用运算符 + 号也可以实现在列表中增加元素目的...+ 号 * 号速度较慢,在添加大量元素时采用append()extend()方法。 ---- 假如从列表a中找出以“.py”作为后缀元素,存放到新列表b中。...>>> a ['test1.py', 'test2.sh', 'test3.txt', 'test4.exe', 'test5.py'] >>> b = [] >>> for i in a: #让i

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    用 RSocket 解决响应式服务之间通讯-Part 2:负载均衡可恢复性

    本文是《用 RSocket 解决响应式服务之间通讯》微型系列第二篇文章,它将帮助你熟悉 RSocket——一种可能会彻底改变机器之间通讯新二进制协议。...高可用性负载平衡是企业级系统重要能力 类似银行保险等许多业务领域,可用性可靠性是应用程序核心能力。...该方法好处是不需要任何额外资源,但是必须确保请求者具有响应者所有实例 IP 地址。客户端负载平衡模式主要优点是其性能(可以减少一个额外“网络跃”),进而可以显着减少延迟。...而且,它为每个 RSocket 计算统计信息,以便能够估计每个实例负载,并在特定时间根据该负载选择性能最佳实例。 该算法考虑了多个参数,例如延迟,保持连接数以及未处理请求数。...无效连接恢复机制 在云环境中,进行机器之间通信,实时流数据交互一般不会出现什么网络问题,但是试想一下,如果我们将物联网设备放置在无法稳定、可靠地通过网络连接访问区域中,问题就比较复杂了。

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    一文了解智能驾驶架构平台ROS2自适应AUTOSAR之间区别

    ,因此用户群规模较小,自适应AUTOSAR使用面向服务SOME/IP,而ROS2使用面向数据DDS,前者只能在UDPTCP之间切换,而后者具有QoS(服务质量)。...然而,平台健康管理与其他功能集群之间接口只具有信息性质,没有进行标准化。在ROS2中,默认情况下没有实现这些功能。然而根据ROS2开源文档,可以实现平台健康管理。...Adaptive Autosar使用基于服务SOME/IP,ROS2使用基于数据DDS。前者只能在UDPTCP之间切换,而后者具有QoS(服务质量)。 5....AUTOSAR规定API出发解释了ROS2架构与AUTOSAR平台自适应功能集之间对应程度,自适应AUTOSAR比ROS2更加标准化,还提供了开发过程标准,它满足了行业内互操作性一致规范...,但可以通过添加软件包自定义设置进行调整,另一方面,自适应AUTOSAR具有部分由ROS2实现特性,但并不清楚是否有额外软件包来填补差距,另外,根据分析自适应AUTOSAR提供了一些API,而ROS2

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    混合线性模型如何检测固定因子随机因子显著性以及计算R2

    很多朋友写信问我, 像要知道固定因子显著性随机因子显著性如何计算,他们使用是lme4这个R包, 但是这个包使用anova时没有P值,还要手动计算, 随机因子也需要自己计算loglikehood值...软件包介绍 lme4 R语言中最流行混合线性包 结果不太友好, 所以才有下面两个包作为辅助 安装方法 install.packages("lme4") lmerTest 主要是用于检测lme4对象固定因子随机因子...,它有两个函数: lmerTest::anova.lmerModLmerTest用于检测固定因子显著性, 方差分析表采用III平方形式. lmerTest::ranova用于检测随机因子显著性,...可以看到Spacing Rep都达到极显著 随机因子显著性检验 ranova(fm1) # 随机因子显著性检验,LRT ?...(fm1) anova(fm1) # 固定因子显著性检验 ranova(fm1) # 随机因子显著性检验,LRT r2(fm1) # 计算R2 p_value(fm1) # 计算每个水平显著性

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