在工作中的许多场景下，我们都会使用到List这个数据结构，那么同样的有很多场景下需要删除List中的某一个元素或某几个元素，那么我们该如何正确无误地删除List中的元素的，今天我来教大家三种方式。...错误：for循环顺序遍历 直接使用简单for循环，以for (int i = 0; i < list.size(); i++) 进行遍历，这种方式可能会在遍历的过程中漏掉部分元素，从而出现少删的情况。.../** * 通过简单的遍历方式，在遍历的过程中有可能会漏掉元素 * 取第二个元素i=1时，满足条件被删掉，原有的数组的第三个元素，变成了新数组的第二个元素 * i++后i=2,但i=2指向的是新数组中的第三个元素...：增强for循环删除元素后break 使用增强for循环，删除元素后，立即跳出，则正常退出，但缺点是不能向后继续循环了。...：使用Iterator迭代器 使用迭代器可，正确无误的删除，代码简洁优雅，推荐使用！
本文将跟大家分享如果在R语言中使用管道操作符优化代码，以及管道函数调用及传参的注意事项。...通常我们使用最多的管道函数来自于magrittr包，该包中管道操作函数写作%>%,这是一个在R语言中使用非常频繁的函数，很多比较成熟的项目扩展包都已经实现了管道操作函数的内置。...在大多数并没有默认加载magrittr包的扩展包函数中使用管道操作符，需要先加载该包之后才能使用该函数。...从代码的简介与优雅程度来看，它也完胜前两者，因为每一句功能都可以通过%>%看到明显的输入输出，当你回看或者修改时，仅需定位到对应代码块调试即可。...good.times% as.POSIXct %>% seq(by="15 mins",length.out=100) %>% data.frame(timestamp =
在这篇文章中，我们将把MySQL作为Pod部署到集群A中，并使用Longhorn作为持久化存储卷，然后依托Rancher多集群管理的特性，结合Longhorn的容灾备份功能，演示一下如何优雅地将集群A中的...如果在集群A中对MySQL卷设置了自动备份，集群B中的Longhorn会定时轮询最新的备份，将增量数据信息自动同步到容灾备份卷，以保持与集群A中Volume的数据一致。...在新集群中恢复mysql应用 假设此时我们的集群A已经无法使用了，我们可以在集群B使用最新的备份卷快速恢复MySQL应用。 首先，我们将集群B的容灾备份卷激活。 ?...使用恢复的PVC创建MySQL应用，再查询一下数据，可以看到数据也恢复过来啦！大功告成！ ?...、数据迁移，随时优雅的切换业务应用运行环境。
摘要本文将介绍Spring Boot中的拦截器，包括拦截器的基本概念、使用方法、实现原理等。并提供一个简单的示例代码，通过该示例代码可以更好地理解拦截器的应用场景和实现方法。...通过registry.addInterceptor方法注册拦截器，并使用addPathPatterns方法指定需要拦截的请求路径。...最后，我们使用一个Controller类来测试拦截器的效果，代码如下所示：@RestControllerpublic class HelloController { @GetMapping("/hello...小结本文通过一个简单的示例代码演示了如何在Spring Boot中实现拦截器，并使用测试用例测试了拦截器的效果。...总结来说，拦截器是Spring Boot中常用的一种功能，在需要对请求进行统一处理、验证登录状态等场景下非常有用。通过本文的学习，我们可以掌握拦截器的基本使用方法，并应用到实际的开发中去。
print('C') elif scr >= 0.6: print('D') else: print('F') 此写法出现了很多重复的模式，不够简洁优雅。...有什么更好的写法，来实现这个目的呢？ 该问题下的回答挺多的，实现思路五花八门。我挑几个可读性比较好： 方法一：使用bisect模块（数字可调） ? 方法二：使用 zip() 与 next() ?...bisect的方法最高效优雅，不愧是它获得了最高的赞同票。...所谓二分查找，也被称为“折半查找”（Binary Search），其基本思想是把有序排列的 n 个元素平均分成两半，然后将待查找的 x 与中间元素比较，若 x 小于中间元素，则将左半段二分，再将 x 与其中间元素比对...这是一个简单的图示例子： ? bisect库中的 bisect() 方法，查找元素 x 在一个升序序列中的插入点 i，使得插入点左侧的元素都小于等于 x，插入点右侧的元素都大于 x。
前 言 Docker是我们常用的容器runtime，友好的CLI，丰富的社区资料，外加研发运维人员多年的经验积累，使用Docker几乎是没有任何门槛的事。...[在这里插入图片描述] 单纯的Containerd没有Docker CLI，对于经常使用Docker的用户来说，一下就会感到不习惯。...，更对容器和镜像API的基本封装： [在这里插入图片描述] 目前k3s的containerd使用的runc-v2版本，这个版本有个巨大的优化就是针对每个Pod创建containerd-shim进程。...k3s，使用私有Registry也是不可避免的，Docker中配置私有registry是非常方便的，而在containerd中该如何配置？...Docker本身的迭代速度已经无法满足容器的发展，k3s直接使用containerd可以很快跟踪各种容器技术本身的新特性，对技术人员来说，尽早适应Docker以外的runtime，才能跟上社区主流的前进方向
策略模式是一种常见的设计模式，用于封装不同的算法，并使其可以相互替换。在这篇文章中，我们将介绍如何优雅地使用策略模式来实现更灵活、可扩展和易于维护的代码。什么是策略模式？...策略模式是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每个算法封装到一个单独的类中。这些算法之间是相互独立的，可以根据需要相互替换，从而使得客户端代码能够更加灵活地选择使用哪种算法。...，我们可以在Order类中使用Payment接口，并在运行时动态地选择具体的支付策略：public class Order { private Payment payment; public...public double calculateTotalPrice(double price) { return payment.calculate(price); }}在上面的代码中，我们使用了构造函数来设置默认的支付策略...，并使用setPayment方法来动态地更改当前的支付方式。
在R中更易于处理的数据形式是data.frame，list并不是太好处理，常用操作就是对它进行循环迭代。...for或者lapply迭代 可以使用for循环或者lapply对列表进行迭代，比如要绘图，则可以： for (i in test) plot(i) lapply(test, plot) 都是将列表中的三个元素绘制出三个散点图...使用enframe和map2迭代列表 但是其实可以有更优雅的方式迭代列表，还可以完成更多的操作，比如在每个图形上加上各自的注释信息。...如果使用ggplot2绘制，则是如下： ? 这里传递test_t的参数给map2时使用magrittr包的”爆炸运算符“：%$%。...它的作用可和with类似，使用它后，管道后面的函数可以直接使用test_t的列名。 ggplot2后面的函数部分，x与y分别是对应name和value，最后绘图即可。
对于这种数据的处理，MongoDB是较为成熟的解决方案之一。在R中，data.frame可以用来很好地描述关系型数据表，也有data.table, dplyr等扩展包可以方便地处理这类数据。...这就是 rlist 扩展包诞生的原因：让人们可以使用全部R的函数和功能，方便地访问list对象中存储的非关系型数据，从而轻松地、直观地进行非关系型数据映射 （mapping）、筛选（filtering）...如果不使用.来表示元素本身，可以通过形如 x -> f(x) 或者 x ~ f(x) 的 Lambda 表达式自定义符号。...，例如： list.map(x, f(x,i) -> x*i) $a [1] 1 2 3 $b [1] 6 8 10 管道操作 由于rlist中函数结构设计具有很强的一致性，推荐和pipeR扩展包中定义的管道操作符一同使用...下面的代码通过结合管道操作选择出喜欢音乐并且使用R的开发者的名字和年龄，结果组合成一个data.frame： library(pipeR) devs %>>% list.filter("music
，分2行，每行3个元素，未指定行名和列名 m3 <- matrix(1:6,ncol=3) #共6个元素，结果与创建形式2相同m4 <- matrix(nr=2,nc=3) #未指定元素数据，默认为NA...，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别 #数组 mydata <- array(1:12,c(2,3,2),dimnames=list(c("r1","r2"),c("c1",...gender:q4) #or条件筛选+列筛选 8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个：变量筛选函数：select数据筛选函数：filter...排序函数：arrange变形函数：mutate汇总函数：summarize分组函数：group_by管道连接符：%>%随机抽样函数：sample_n, sample_frac
，分2行，每行3个元素，未指定行名和列名 m3 <- matrix(1:6,ncol=3) #共6个元素，结果与创建形式2相同 m4 <- matrix(nr=2,nc=3) #未指定元素数据，默认为NA...，2行3列，nr是nrow的简写，nc是ncol的简写，R能识别 #数组 mydata <- array(1:12,c(2,3,2),dimnames=list(c("r1","r2"),c("c1",...gender:q4) #or条件筛选+列筛选 8.抽样 leadership[sample(1:nrow(leadership),3,replace=F),] #replace=T说明不可以重复抽样 9.设置有效数字...【进阶】数据库相关dplyr install.packages("dplyr") library(dplyr)】 dplyr包最常使用的函数主要包括以下几个： 变量筛选函数：select 数据筛选函数...：filter 排序函数：arrange 变形函数：mutate 汇总函数：summarize 分组函数：group_by 管道连接符：%>% 随机抽样函数：sample_n, sample_frac
options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源...Rstudio，下载Bioconductor还是会回到官方镜像，可以查询options()$BioC_mirror，如果依然是自己设置的国内镜像，就不用管了；如果发现需要再重新运行一遍代码进行设置，那么使用下面的高级模式.../bioc/") #对应中科大源 图片 3）保存➡️重启Rstudio，再运行一下： options()$repos 和 options()$BioC_mirror 就发现已经配置好了，就很方便地省了手动运行的步骤...使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。...)) 图片 # dplyr两个实用技能 ## 1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M) （加载任意一个tidyverse包即可用管道符号） test %>% group_by
文章目录 一、清除浮动需求 ( 没有设置高度的盒子且内部设置了浮动 ) 二、清除浮动代码示例 一、清除浮动需求 ( 没有设置高度的盒子且内部设置了浮动 ) ---- 如果盒子没有设置高度 , 并且盒子中还设置了浮动...的盒子 , 其中间隙 15 像素 228 * 5 + 15 * 4 = 1200 像素 , 但是最后一个盒子右侧添加 15 像素的右边距地话 , 会导致最后一个元素掉到第二行...没有设置高度 , 并且设置了浮动 , 如果不清除浮动 , 后续排列都会出现问题 ; 参考 【CSS】清除浮动 ③ ( 清除浮动 - 使用 after 伪元素 | 语法简介 | 兼容低版本浏览器 | 原理分析...) 【CSS】清除浮动 ④ ( 清除浮动 - 使用双伪元素清除浮动 | 代码示例 ) 博客清除浮动 ; 使用 /* 清除浮动 - 使用双伪元素清除浮动 */ .clearfix:before, .clearfix...父容器 , 设置 clearfix 样式 ; 二、清除浮动代码示例 ---- 首先 , 在 CSS 样式中 , 定义 使用双伪元素清除浮动 的样式 ; /* 清除浮动 - 使用双伪元素清除浮动 */ .
呜呜今天是补昨天的内容 昨天临床任务太多只看了一下要学习的内容没有做笔记T T1 安装和加载R包1.1 镜像设置1.2 安装install.packages()/BiocManager::install...test, Sepal.Length)用desc()从大到小排序arrange(test, desc(Sepal.Length))2.5 summarise()汇总对数据进行汇总操作,结合group_by使用实用性强...3.1 管道操作 %>% (ctr + shift + M)可以在 R 中使用管道运算符 ( %>% ) 将一系列操作“通过管道”连接在一起，该运算符最常与 R 中的dplyr包一起使用，以对数据帧执行一系列操作...管道运算符只是将一个操作的结果传递到其下面的下一个操作。使用管道运算符的优点是它使代码非常易于阅读。...y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test2test3 <- data.frame(z = c(
、“优雅的” 方式，以管道式、泛函式编程技术实现。...程序代码优雅、简洁、高效 本书程序代码都是基于最新的 tidyverse，自然就很优雅；简洁高效是能用向量化编程就不用逐元素，能用泛函式编程，就不用 for 循环。...这些基本语法是您写 R 代码的基本元素，学透它们非常重要，只有学透它们才能将其任意组合、恰当使用，以写出各种各样的解决具体问题的 R 代码。...同样是讲 R 基本语法，本书不同之处在于，用tidyverse中更一致、更好用的相应包加以代替：用tibble代替data.frame、用forcats包处理因子，用stringr讲字符串 （及正则表达式...为了最大程度地降低理解负担，本书特意选用中文的学生成绩数据作为演示数据，让读者只关心语法就好。
aList['a'] ## $a ## [1] 2 3 4 # 获取列表某个元素的值 aList[['b']] ## [1] 1 2 3 4 aDF <- data.frame(a=1:3,b...=2:4) # 列的名字直接写在$后面 aDF$a ## [1] 1 2 3 # 列的名字为变量时使用 aDF[['a']] ## [1] 1 2 3 # 数据框单列会变为向量 aDF[,1]...c(F, T) || c(T, F) ## [1] TRUE # 对每对元素计算逻辑与 c(F, T) & c(F, F) ## [1] FALSE FALSE # 只对两侧向量第一个元素进行逻辑与...# aDF = data.frame(Log2 Fold change=1:3) # Error: unexpected symbol in "aDF = data.frame(Log2 Fold" aDF...yvariable_en)) %>%: 管道符，上一个函数的输出传递给下一个函数作为输入。来源于magrittr包，同类型的还有%T>%,%$% 和 %%，具体查阅相应帮助文档。
默认cowplot禁用图形的网格线，在很多种情况下，这是展示数据最清楚也是最优雅的方式。...注意如果你既想用ggplot2的默认主题又想使用cowplot包，简单的添加 theme_gray()到你的图形上或者使用theme_set(theme_gray())为所有的子图设置该主题。...为了用一种通用的方式解决这个问题，cowplot在ggplot2的顶部施行了一个通用的绘图图层。在这个图层中，你可以添加在一个图形顶部添加任意的图形元素。现在让我们看它如何让我们画出漂亮地组合图形。...plot_grid()会尽力为图形设置一个合理地布局，然而，你也可以精确地指定布局画多少行多少列。...我不知道这是否有用，但它展示了它的强大。 尽管如此，到目前我们讨论到的最重要的部分是主图都在其他元素下面。
安装与加载R包镜像设置目的：加快加载速度方法：应用R的配置文件：Rprofile说起来这个，就必须提到Rstudio最重要的两个配置文件：在刚开始运行Rstudio的时候，程序会查看许多配置内容，其中一个就是...-微信公众号：生信星球首先用file.edit('~/.Rprofile')打开.Rprofile文件；然后在.Rprofile文件内添加下列两行代码# options函数就是设置R运行过程中的一些选项设置...，能够通过管道将数据从一个函数传给另外一个函数，从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。...管道运算符号为%>%（Windows快捷键为Shift+CTRL+M），其意思是将左边的运算结果，以输入的方式传递给右边的函数，若干个函数通过管道连接起来，叫做管道（pipeline）。...，而bind_cols()函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test2 <- data.frame
data.table初级学习 概述 data.table对于大数据的数据整理较为便捷，很多的时候比data.frame效率更高，一般情况下结合管道符号进行计算 管道符 %in% 表示包含 %>% 表示向右传递...安装 install.packages("data.table") install.packages("magrittr") library(magrittr) library(data.table) 使用方法...对应原始变量名 # 第二个c()对应新变量名 setnames(iris, c("Species","Petal.Width"), c("new_Species","new_Petal.Width")) # 子集的筛选与过滤...iris[Species == "setosa"] # 设置索引提升效率 # setkey()函数可以在数据集上设置键值。...key来排序 setkey(iris, Species) iris[c("setosa", "virginica")] 结束语 来不及解释，时间来不及了，今天就简单这样吧，总体来说，data.table比data.frame
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