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来自专栏HI林祈呀
python笔记10
列表 list1 = [1, 2] list2 = [10, 20] list3 = list1 + list2 print(list3) # [1, 2, 10, 20] # 3. 元组 t1 = (1, 2) t2 = (10, 20) t3 = t1 + t2 print(t3) # (10, 20, 100, 200)* * # 1. 字符串 print('-' * 10) # ---------- # 2. 元组 t1 = (10, 20, 30, 40, 50) print(len(t1)) # 5 # 4. 集合 s1 = {10, 20, 30} print(len(s1)) # 3 # 5. 列表 list1 = [10, 20, 30, 40] print(min(list1)) # 10 range() # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 for i in range(1, 10
43420发布于 2020-06-12
来自专栏c
Linux笔记10
ls aquota.group aquota.user lost+found 9.useradd user ##创建普通用户 passwd 123456 ##随意加入密码 10
66140编辑于 2023-03-09
来自专栏睡不着所以学编程
CSS笔记(10)
CSS笔记(10) 唉,感觉最近好懒啊,一直在玩玩玩.得抓紧学了,每次看弹幕都感觉别人学的好快好多,在家的效率真的好低啊,比学校里低太多了555555. "nav"> 手机电话卡电视盒子笔记本
47220编辑于 2022-09-20
来自专栏江涛的博客
软件推荐(有道云笔记) -- 云笔记应用
市面上比较好的笔记工具有有道云笔记、印象笔记、为知笔记、微软的OneNote等，他们的共同点就是你能够提供多少钱，他们就给你多少等价服务。今天是软件专场的倒数第81场，跟大家分享的是云笔记应用 - 有道云笔记抓重点，我总结如下支持多终端(PC、移动端)，便于上班下班上学放学路上看移动端支持OCR，你可以不用手打很多字空间足够，日常写写文字的开销莫得问题支持云分享，便于传播知识支持Markdown语法、还有正常的写写文字的语法支持笔记导出word，pdf，以及导入界面长得还算美丽国产的，得天独厚的不被墙的优势大厂出品，值得信赖对这次疫情，你是否相关云办公、云存储、云交流的想法的，试试这个支持团队合作，也就是建群需要另外下姊妹软件好了，接下来是演示环节。打开笔记如下，大致PC端有这些实用功能。 ? 支持导出导入 ? 下面划重点，不仅仅是这样的打开姿势，我常常是结合微信公众号的文章进行操作的。比如这里保存一篇韩骏大佬公众号的推文到我的有道云 ?
3.9K20发布于 2020-06-19
来自专栏生活不止眼前的代码
SpringCloudGateway笔记(10)-websocket
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
3.8K10发布于 2019-08-30
来自专栏Python爱好者
Java基础笔记10
成员内部类被静态修饰后的访问方式是: 外部类名.内部类名对象名 = new 外部类名.内部类名(); 10.11_面向对象(成员内部类的面试题) A:面试题要求：使用已知的变量，在控制台输出30，20，10 class Outer { public int num = 10; class Inner { public int num = 20;
67270发布于 2018-06-21
来自专栏机器学习/数据可视化
Spark笔记10-demo
根据几个实际的应用案例来学会spark中map、filter、take等函数的使用
63720发布于 2021-03-02
来自专栏电子技术研习社
Linux笔记（10）| 进程概述
父进程返回正整数，子进程返回0，在执行fork函数之前，操作系统只有一个进程，fork函数之前的，代码只会被执行一次，在执行fork函数之后，操作系统有两个几乎一样的进程，fork函数之后的代码会被执行两次
98910发布于 2020-07-16
来自专栏dongfanger
Java官方笔记10注解
The annotation type can be one of the types that are defined in the java.lang or java.lang.annotation packages of the Java SE API.
35430编辑于 2023-07-10
来自专栏小道
Flink学习笔记(10) - CEP
一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件
1.4K00编辑于 2022-09-01
来自专栏黯羽轻扬
Monad_Haskell笔记10
P.S.关于computation context的详细信息，见Functor与Applicative_Haskell笔记7 用来解决context相关计算中的另一个场景：怎样把一个具有context的函数应用到具有
1.3K50发布于 2019-06-12
来自专栏应兆康的专栏
Python Web - Flask笔记10
root/.virtualenvs/django-env-py2 # 进程相关的设置 # 主进程 master = true # 最大数量的工作进程 processes = 10
74020发布于 2018-09-14
来自专栏MasiMaro 的技术博文
Java 学习笔记(10)——容器
之前学习了java中从语法到常用类的部分。在编程中有这样一类需求，就是要保存批量的相同数据类型。针对这种需求一般都是使用容器来存储。之前说过Java中的数组，但是数组不能改变长度。Java中提供了另一种存储方式，就是用容器类来处理这种需要动态添加或者删除元素的情况
89750发布于 2019-06-24
来自专栏Zephery
2017-03-10学习笔记
1.Integer和int，装箱拆箱 1、基本型和基本型封装型进行“==”运算符的比较，基本型封装型将会自动拆箱变为基本型后再进行比较，因此Integer(0)会自动拆箱为int类型再进行比较，显然返回true； 2、两个Integer类型进行“==”比较，如果其值在-128至127，那么返回true，否则返回false, 这跟Integer.valueOf()的缓冲对象有关，这里不进行赘述。 3、两个基本型的封装型进行equals()比较，首先equals()会比较类型，如果类型相同，则继续比较值，如果值
73580发布于 2018-03-12
来自专栏达达前端
PHP全栈学习笔记10
PHP全栈学习笔记10 php常量，常量是不能被改变的，由英文字母，下划线，和数字组成，但是数字不能作为首字母出现。
1.4K30发布于 2019-07-03
来自专栏菩提树下的杨过
babylon.js 学习笔记(10)
比如下面这张图：其中的关键点坐标为： const fountainProfile = [ new BABYLON.Vector3(0, 0, 0), new BABYLON.Vector3(10 , 0, 0), new BABYLON.Vector3(10, 4, 0), new BABYLON.Vector3(8, 4, 0), new BABYLON.Vector3 scene); 再给几个示例： const fountainProfile = [ new BABYLON.Vector3(0, 0, 0), new BABYLON.Vector3(10 , 0, 0), new BABYLON.Vector3(10, 4, 0), new BABYLON.Vector3(8, 4, 0), new BABYLON.Vector3 /babylon_js_study/day10/06.html 在线地址：https://yjmyzz.github.io/babylon_js_study/day10/05.html
60520编辑于 2023-07-10
来自专栏睡不着所以学编程
Vue笔记(10) vue-router
这种方法就类似于一个栈结构,最后push进去的URL会在栈顶,然后history.back()的时候就会出栈,也就会返回到我们上一个push进去的URL中
1.2K10编辑于 2022-09-20
来自专栏木木在学习
win 10 tensorflow笔记1 安装
1.anaconda创建python3.6环境 2.打开py3.6环境的cmd cd进想安装的文件夹创建文件夹内的虚拟环境：python -m venv venv 运行环境： venv\Scripts\activate ps：如果要退出环境用这个：deactivate 3.下载最新的tensorflow：pip install --upgrade tensorflow 检测代码：python -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"
44110发布于 2019-04-28
来自专栏全栈测试技术
MySql基础-笔记10-索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
31750编辑于 2023-01-31
来自专栏CV学习史
Deep learning with Python 学习笔记（10）
step = 0.01 # 运行梯度上升的尺度个数 num_octave = 3 # 两个尺度之间的大小比例 octave_scale = 1.4 iterations = 20 # 如果损失增大到大于 10 ，我们要中断梯度上升过程，以避免得到丑陋的伪影 max_loss = 10. base_image_path = 'img_url' img = preprocess_image(base_image_path / 255. x_test = x_test.reshape(x_test.shape + (1,)) vae.fit(x=x_train, y=None, shuffle=True, epochs=10 digit_size: (i + 1) * digit_size, j * digit_size: (j + 1) * digit_size] = digit plt.figure(figsize=(10 , 10)) plt.imshow(figure, cmap='Greys_r') plt.show() 结果 ?
1.1K20发布于 2019-09-10

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