有没有一种方法可以基于重复值将坐标列表拆分成单独的部分？ - 腾讯云开发者社区

简介　　在前边的第二十二篇文章里，已经分享了通过获取控件的坐标点来获取点击事件的所需要的点击位置，那么还有没有其他方法来获取控件点击事件所需要的点击位置呢？答案是：Yes！...可以从下图中看到模拟器此activity的画面布局信息，左边部分是hierarchy通过树形结构展示的布局形式，右下角是模拟器上当前页面的UI布局信息。 ? 　　...通过滚动鼠标，可以放大每个树节点；拖拽鼠标，移动树形结构布局。双击树节点可以展示单独的UI部分。从下图中，可以看到，id/btn_login即为登录按钮的ID。依次类推，可以查看其它控件ID。...注：对于列表、或者弹出框则无法直接通过点击ID操作成功，需要计算ID的坐标。 ?.../province_list',5,0,0) 获取到了不存在或重复的控件ID后，我们可以通过其坐标，进行点击操作。

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Unity基础系列（三）——数学表面（数字雕刻）

但是，循环遍历视图点的相关代码并不关心会使用哪个函数。所以，其实不需要对每个单独的函数重复循环的代码。而只要提取数学相关的部分，并将其放在自己的方法中即可。...然而，由于Graph是使用这些方法的唯一地方，所以好像也没有足够的理由去这么干。默认情况下，方法和字段与类或结构类型的特定对象或值实例相关联。大部分时候是这样的，但还有一种情况例外。...（函数下拉列表） 2 添加另一个维度到目前为止，都是在使用传统的线性视图。它们将一个一维值映射到另外一维值，如果考虑到时间，它实际上是将二维值映射为一维值。...（一条非常长的线）首先，显式地跟踪X坐标。正确的做法是在for循环中声明和递增一个x变量，就像i迭代器变量一样。为此，循环定义的声明部分和增量部分可以转换为逗号分隔的列表。 ?...然后设置位置的Z坐标，就像它的X坐标，用z代替x。 ? 现在创建出来的是一个由点组成的正方形网格，而不是一条单独的线了。因为函数仍然只依赖于X维，它看起来就像是原来的点被挤压成线。 ?

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细谈多重背包问题

，那肯定是有的，利用二进制优化二进制优化解法多重背包问题的二进制优化是一种常用的优化方法，它将多个相同的物品拆分成若干份，每份数量为2^k个。...这样，问题就转化为了一个0/1背包问题，可以用0/1背包问题的解法来处理。具体步骤如下： 1.拆分物品：对于每种物品i，如果s[i]小于等于2^k，直接将这s[i]个物品当作一个整体处理。...这种方法的优点在于将多重背包问题转化为了0/1背包问题，利用了0/1背包问题的解法，同时减小了问题规模。这对于规模较大的问题可以提高求解效率。...单调队列优化解法多重背包问题的单调队列优化解法是一种高效的解法，它通过维护一个单调队列来降低动态规划的时间复杂度。这个方法的核心思想是通过队列保存物品的信息，以减少重复计算。...以下是单调队列优化解决多重背包问题的基本步骤： 1.将每种物品展开：将每种物品按照数量展开成若干个单独的物品。这样，问题就转化为了一个普通的0/1背包问题。

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R语言2

duplicated（x）此为常用使用形式table（X）#重复值统计，看重复几次，没有重复，返回为1，可以统计出现的次数sort（x）排序，默认从小到大，sort（x，decreasing=T)，排序则可改成从大到小...：如何从13个数中筛选大于7的13个数字组成向量，赋值给xx大于7，返回多少个逻辑值——13个挑选TRUE 对应的值————向量筛选（取子集），中括号[]:将true 对应的值挑选处理，false将丢弃图片图片图片下标...将这些元素筛选出来g[g %in% s] 按位置table(g %in% s) 计算T的重复值按逻辑# 提示：%in%# 7.生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，...用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值X=rnorm(n=10,mean=0,sd=18)X[X的意识...sumvector向量——一维表格——二维，矩阵matrix，只允许一种数据类型，data.frames数据框，每列只允许一种数据类型list列表，可装万物根据生存它的函数，用class或is族函数判断所有图片引用自小洁忘了怎么分身

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从小重构说起

小重构重复的代码重复代码的抽象有几种方式，一种是将重复的代码或者相似的代码，可以提取到一个扩展函数中，然后在多个地方调用；或者将多个相似类中的相同代码抽象到父类中，子类调用，但是按照组合优于继承的设计方式...这里一部分是系统设计的问题，另一方面没有很好的拆分职责。一个很好的办法就是将分支中的代码块抽离成小函数，把大类拆分成职责较为单一的小类。...再有让小函数容易理解的关键是一个好名字（关于起名字这块可以单独说说）；再有大函数中的临时变量可能阻碍你的拆分，可以把这些临时变量通过查询的方式获取，既提高了可读性又能共享给其它地方用。...再有就是可以确定类的使用方式，提炼出来接口帮助理解这个类。过长的参数列表过长的参数列表可能是这样产生，最初定义接口只有两个参数，那么随着业务扩展，这个函数产生的职责越来越大，随之参数越加越多。...如果让我接需求改系统一个部分的代码，做完如果再次需求改动不是很容易改的时候，基于事不过三的原则，我会在需求中做一些重构来弥补设计上的缺陷；再有就是修复 bug 的时候，如果不是很好修复，我也是要先进行适当的重构的再去解决的

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用python实现支持向量机对婚介数据的用户配对预测

网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。...在数据集里记录人们的兴趣爱好，最简单方法是将每一种可能的兴趣爱好都视单独的数值变量，如果人们具备某一项兴趣，则设为1，否则为0. 假设对一个人一个人单独处理，这样做最合理。...但在媒介数据集中，要处理的是一对一对的人，所以更直观方法是将具备共同兴趣爱好的数据视为变量 3....缩放具体方法: 先找出所有变量各自对应的最小值，并从该变量所有数值中减去这个最小值，从而将值域范围调到0起点，函数随后将调整后的结果除以最大最小值之差，从而将所有数据转换成0到1之间的值。 ?...该函数接受一个参数n，将数据集拆分成n个子集，函数每次将一个子集作为测试集，并利用所有其他子集对模型进行训练，最后返回一个分类结果列表，我们可以将该分类结果列表和最初的列表对比。 ? ?

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背包九讲——多重背包问题

二进制优化解法多重背包问题的二进制优化是一种常用的优化方法，它将多个相同的物品拆分成若干份，每份数量为2^k个。这样，问题就转化为了一个0/1背包问题，可以用0/1背包问题的解法来处理。...2.转化为0/1背包问题：将每个拆分后的子物品视为一个新的物品，其重量和价值分别为原物品的重量和价值乘以拆分的数量。这样，问题就被转化为一个0/1背包问题。...这种方法的优点在于将多重背包问题转化为了0/1背包问题，利用了0/1背包问题的解法，同时减小了问题规模。这对于规模较大的问题可以提高求解效率。...单调队列优化解法多重背包问题的单调队列优化解法是一种高效的解法，它通过维护一个单调队列来降低动态规划的时间复杂度。这个方法的核心思想是通过队列保存物品的信息，以减少重复计算。...以下是单调队列优化解决多重背包问题的基本步骤： 1.将每种物品展开：将每种物品按照数量展开成若干个单独的物品。这样，问题就转化为了一个普通的0/1背包问题。

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Redis数据结构和内存分配

OBJ_ENCODING_LINKEDLIST：双向列表，3.2以下版本使用 OBJ_ENCODING_ZIPLIST：表示成ziplist。...兼容部分 C 字符串函数：SDS一样遵从每个字符串都是以\0结尾，可以重用一部分函数 dict字典 dict跟java的Map类似。...）进行扩容或收缩 1、扩展：基于原哈希表创建一个大小等于 ht[0].used*2n 的哈希表（也就是扩大一倍） 2、通过哈希算法，计算索引值，将键值放到新的哈希表位置上 3、所有键值迁移后，释放原哈希表内存空间...--> 通过score(整数编码值)反解坐标点 --> 附近点的地理位置坐标。...数据量较多时，建议进行数据拆分，排名靠前数据用ziplist或skiplist，排名靠后数据单独key用skiplist存储 5、使用Hash时注意key的失效以及field中存在失效的数据，例

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读《代码不朽:编写可维护软件的10大要则》C# 版

如何使用本原则拆分重构的方式有提取方法和将方法替换为方法对象。提取方法很容易理解，即从一个函数中提取一段代码，写成一个新的方法。...但如果提取方法时发现，这个方法访问了很多局部变量，如果都作为新方法的参数的话，势必会导致参数列表过长。还有返回值的问题，如果这个方法会产生不止一个结果变量。...动机较少的接口参数能够保持简单的上下文，易于重用、理解和修改。如何使用本原则将多个参数包装成对象，比如输入坐标参数，x与y,可以包装成一个点对象。...如何使用本原则第一种方法：根据功能将大类拆分为很小的类。一个类一开始可能很小，只是实现单一功能，但都不可避免负责越来越多的职责，当意识到这个类承担了不止一个职责时，就应该将这个类进行拆分。...动机独立的组件可以单独进行维护，方便划分职责，让测试变得容易。如何使用本原则使用抽象工厂设计模式，简单的讲就是类的实例不能直接被创建（new一个），而是通过工厂类的方法返回。

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Python合并两个字典成一个新字典的几种方法比较

dict(list(d1.items()) + list(d2.items())) 而且，d2的元素在列表后面，所以在键重复时可以覆盖d1。...如果在Python2中，items()方法本身返回的就是列表，无需用list()转成列表。元素拼接在构造字典可以满足要求，只是看上去代码有些重复。...9.ChainMapcollections.ChainMap可以将多个字典或映射，在逻辑上将它们合并为一个单独的映射结构：>>> d = dict(ChainMap(d1, d2))>>> d = dict...10.字典拆分在Python3.5+中，可以使用一种全新的字典合并方式：>>> d = {**d1, **d2}这行代码很pythonic，如果是你的python版本是3.5+，用这种方法是很不错的选择...总结上面说了十种可以合并两个字典成一个新字典的方式，具体用哪个取决于你。

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快速入门Tableau系列 | Chapter02【数据前处理、折线图、饼图】

4、数据前处理(数据拆分) 方法：在数据源中，点击每列数据类型标签后的下拉列表，选择拆分缺点：智能拆分，有时会丢失信息。如果想要更精确的拆分，用Python更好。...②点击横坐标为NULL的点，排除掉： ? 删除Null值以后会发现图形有点不合适，这时可以点击上图所示的整个视图来让图形显示更合理。...⑤构建双坐标轴方法：在上面图中，右击“ 累计票房（万） ”->双轴即可 ? ? 6、饼图与环形图 6.1 酒店价格等级饼图 ①把行、列、标签分别拉到相对应的地方 ? ?...我们用的是下面的方法来实现的 ①画饼图(标记)：将标记中的自动选为饼图。“价格等级”脱至“颜色”，“总计（记录数）”拖至“角度”。画好饼图先不添加标签。 ?...②画环形图： 1、将“总计（记录数）”拖至列，再CTRL+鼠标拖动形成“总计（记录数）2，或者重复拖动两次” ? 2、点击总计（记录数）下拉列表->度量->最小值 ?

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基于 Redis Geo 实现地理位置服务（LBS）中查找附近 XXX 的功能

接下来，我们就可以通过 Geo 提供的 GEODIST 指令计算咖啡店之间的距离了（最后面的参数是距离单位）：还可以通过 GEOPOS 指令获取指定元素的坐标位置：或者位置的哈希值：你可以在 geohash.org...这个网站通过哈希值查询其对应的地理位置：圆形区域查询接下来，我们可以通过 GEORADIUSBYMEMBER 指令来查询指定坐标附近的元素：可以看到这个指令的基本参数包括键名、元素名、查询半径、...底层实现算法 Geo 查询底层使用了 GeoHash 算法，该算法是一个地址编码算法，会将二维的经纬度坐标数据编码成一维的整数值，然后再对这个整数做 Base32 编码，将其转化为一个字符串（哈希值）。...字段排序得到坐标附近的其它元素，再通过将 score 还原成坐标值就可以得到对应元素的原始坐标。...通过 Geo 实现查找附近咖啡店功能基于以上的介绍，想必你已经对如何在应用代码中实现「查找附近的XXX」功能胸有成竹了，以咖啡店应用为例，我们需要在新增咖啡店时将咖啡店名称及坐标信息维护到一个 Geo

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享元模式--大量的飞龙

, 其他数据：其他数据，x坐标：901，y坐标：910 小帅发现是飞龙太多，占用的内存太大，导致卡顿，有没有一种节省内存的方法呢？...享元模式的要点是找出对象中不变的部分（飞龙单位）和变化的部分（坐标），把它们区分开来，复用不变的部分，达到节省内存的目的。...不可变对象，我们就可以利用享元模式将对象设计成享元（飞龙单位），在内存中只保留一份实例，然后再和坐标组合起来就是一只活蹦乱跳的飞龙啦。...应用享元模式的要点是要把类的成员变量拆分为两个部分：内部状态：包含不变的、可在许多对象中重复使用的成员变量。外部状态：包含每个对象各自不同的场景的成员变量。...具体来讲，当一个系统中存在大量重复对象的时候，我们就可以利用享元模式，将对象设计成享元，在内存中只保留一份实例，供多处代码引用。这样可以减少内存中对象的数量，以起到节省内存的目的。

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Redis 实战篇：通过 Geo 类型实现附近的人邂逅女神

又称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置（小数点后7位，精度可以到1厘米）。...GeoHash 编码会把一个经度值编码成一个 N 位的二进制值，我们来对经度范围[-180,180]做 N 次的二分区操作，其中 N 可以自定义。...当做完 N 次的二分区后，经度值就可以用一个 N bit 的数来表示了。所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。...编码之后，每个地图元素的坐标都将变成一个整数，通过这个整数可以还原出元素的坐标，整数越长，还原出来的坐标值的损失程度就越小。对于「附近的人」这个功能而言，损失的一点精确度可以忽略不计。...所以，这里建议 Geo 的数据使用单独的 Redis 集群实例部署。如果数据量过亿甚至更大，就需要对 Geo 数据进行拆分，按国家拆分、按省拆分，按市拆分，在人口特大城市甚至可以按区拆分。

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Redis 实战篇：Geo 算法教你邂逅附近女神

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Redis 实战篇：通过 Geo 类型实现附近的人邂逅女神

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React进阶(4)-拆分Redux-将store,Reducer,action,actionTypes独立管理

对象下的type的类型值定义成一个常量,然后对外暴露出去,因为这个动作type类型往往是固定的,一般不怎么去改变,类型值与常量名都定义成同名,这里的类型值与常量名设置成同名不一定非要一致,但是这已经是大家约定俗成的一种规定...类型值就已经拆分出去了的,至于拆分action中type类型值的好处就是,当你因为不小心把actionType拼写错误时,它会有很好的错误异常提示,这就是定义成一个常量的好处拆分action,将它封装到一个函数里面去管理...,那么的确是比较绕,但是不能因为这样,就不做拆分的从长远来看,拆分action是很有必要的,一是将事件动作的类型定义成常量给分离出去,二是把整体action单独封装成一个函数放在一个单独的文件中进行管理的...,它返回对应的类型和必要的参数的拆分的目的主要是提高代码的可维护性创建store单独管理在上面的代码中,已经解决了Redux工作流程中的右半边部分,也就是做了action的拆分管理,那么接下来是整理...,显然对于主入口文件,我们仍希望它是比较干净的我们继续将todolist组件单独的抽离出去的抽离容器组件对于todolist就是一个简单的组件,那么我们可以把它抽离出去单独定义的,在根目录src

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React进阶(4)-拆分Redux-将store,Reducer,action,actionTypes独立管理

对象下的type的类型值定义成一个常量,然后对外暴露出去,因为这个动作type类型往往是固定的,一般不怎么去改变,类型值与常量名都定义成同名,这里的类型值与常量名设置成同名不一定非要一致,但是这已经是大家约定俗成的一种规定...类型值就已经拆分出去了的,至于拆分action中type类型值的好处就是,当你因为不小心把actionType拼写错误时,它会有很好的错误异常提示,这就是定义成一个常量的好处拆分action,将它封装到一个函数里面去管理...,那么的确是比较绕,但是不能因为这样,就不做拆分的从长远来看,拆分action是很有必要的,一是将事件动作的类型定义成常量给分离出去,二是把整体action单独封装成一个函数放在一个单独的文件中进行管理的...,它返回对应的类型和必要的参数的拆分的目的主要是提高代码的可维护性 (解释下单页面应用,一个页面,主要体现在入口上) 创建store单独管理在上面的代码中,已经解决了Redux工作流程中的右半边部分...,显然对于主入口文件,我们仍希望它是比较干净的我们继续将todolist组件单独的抽离出去的抽离容器组件对于todolist就是一个简单的组件,那么我们可以把它抽离出去单独定义的,在根目录src下创建一个

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垃圾代码和优质代码的区别？

解决了无限嵌套的问题。这是跟随语言进化本身带给我们可以进行的优化。但又不仅仅如此。我们将问题进行归类将 B，C 有依赖顺序的请求，抽离出单独的函数。让他们去处理自身的逻辑。这个点我们稍后再提。...相信你在读上面的代码的时候是极为痛苦的，想要一目了然的知道最终会进入哪个分支，基本不可能。于是基于下面两个原则合理的抽取成函数错误优先返回有了一个基础版本的重构：正确示例 ?...可以看到整个逻辑，经过了重新梳理。拆分成了三个函数，子方法分别去处理对应层级的逻辑，由一个主方法负责调度。整体都变得一目了然了。当然，在我们基于上面的原则进行重构之后，这个代码有没有问题呢？当然有。...不论是抽取成函数还是错误优先返回的设计，这其实也都是可以解决这样一个问题：能在不去读懂全局的情况下，了解某一个区域的细节逻辑，也就做到了让代码易于理解和修改。 ......参数列表混乱，有做好防御编程，不处理错误（接口错误，超时，重复提交等等魔法数字，魔法字符串，且没说明。

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2022年最新Python大数据之Excel基础

•选中要计算的区域 •在数据菜单下点击删除重复值按钮 •选择要对比的列，如果所有列的值均相同则删除重复数据 •点击确定，相容内容则被删除，仅保留唯一值条件格式删除重复项使用排序的方法删除重复项有一个问题...数据->删除重复项->选择删除条件缺失值处理三种处理缺失值的常用方法 1.填充缺失值，一般可以用平均数/中位数/众数等统计值，也可以使用算法预测。...3.忽略默认值，不去处理用平均值填充缺失值 •选择B列数据，计算平均值 •将平均值单独复制一行（选择值粘贴），务必复制，否则将会出现循环引用。...然后输入三个参数（数据，规则，返回结果列） 3.数据合并数据拆分是指将一列数据分为多列，而数据合并是指将多列数据合并为一列。...如左下图所示，“日期”在【行】区域内，选中“日期”进行拖拽，可以拖动到【列】区域内。字段设置 •设置字段的值透视表是一种可以快速汇总大量数据的表格。

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Appium+python自动化（二十五）- 那些让人抓耳挠腮、揪头发和掉头发的事 - 获取控件ID（超详解）

Unity基础系列（三）——数学表面（数字雕刻）

细谈多重背包问题

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从小重构说起

用python实现支持向量机对婚介数据的用户配对预测

背包九讲——多重背包问题

Redis数据结构和内存分配

读《代码不朽:编写可维护软件的10大要则》C# 版

Python合并两个字典成一个新字典的几种方法比较

快速入门Tableau系列 | Chapter02【数据前处理、折线图、饼图】

基于 Redis Geo 实现地理位置服务（LBS）中查找附近 XXX 的功能

享元模式--大量的飞龙

Redis 实战篇：通过 Geo 类型实现附近的人邂逅女神

Redis 实战篇：Geo 算法教你邂逅附近女神

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