本教程演示如何使用 for 循环创建元组列表，从而简化重复性任务。...任何长度的单个元组都可以在一行代码中解压缩为多个变量。 算法 让一个空列表保存元组。 使用 for 循环循环访问元素或对象。 对于每个条目，创建一个元组并将其追加到列表中。...for 循环遍历“员工姓名”长度范围，使用名称和 ID 构建元组。“employee_list”与新形成的元组一起添加。这将生成一个元组列表，其中包含给定短语中单词的长度。...本指南演示了如何在 Python 中使用 for 循环来创建元组列表。当您希望构造具有不同值的多个元组时，使用 for 循环生成元组列表可能很方便。...For 循环允许遍历元素列表，为每次迭代创建一个元组并将其添加到列表中。
同样我们会使用一个 Loading 之类的骨架来为页面展示 Loading 内容。...在 V6 后提供了一种新的方式来创建路由对象 createBrowserRoute Api ，只有使用了 createBrowserRoute Api 创建的路由对象才被允许使用路由的 data apis...Promise((r) => { setTimeout(() => { r({ name: '19Qingfeng' }); }, 2000); }); }; const...RouterProvider 在调用 createBrowserRouter 获得 router 对象时，我们仍然需要在我们的根组件将创建的路由对象传递给我们的应用程序，此时就需要使用到 RouterProvider...useLoaderData/Suspense/Await 要使用 Router Data Apis 其实我们仅仅需要在原始的应用程序中更换上述两个创建路由对象时的 Api 即可。
前面用3篇推文详细介绍了三线表 & 基线资料表的绘制方法，分别介绍了CompareGroups、tableone和table1三个R包。...傻傻分不清楚 使用R语言快速绘制三线表 三线表是表格中的一种，以上3个R包是专门用来画三线表的，不过对于其他类型的表格就不太擅长了。.../gt") 使用 gt包绘制表格的理念非常先进，和ggplot2绘制图形的理念有点像，都是一点点添加细节。...一个完整的表格在gt包的设计理念中可以分为以下几个部分： Snipaste_2022-05-13_21-19-28 基础使用 library(gt) library(dplyr) ## ## 载入程辑包...Wiley.") ) gt_tbl 添加带交叉引用的脚注： 使用tab_footnote()函数，使用locations参数指定要添加角标的位置。
点击下方公众号，回复资料分享，收获惊喜 简介 本文主要是基于：R沟通｜使用 Blogdown 构建个人博客写的。...所以一定要先把前面这一篇做好，项目创建好，网站部署好后，再做接下来的创建 rmd 文件，保存，github 提交，之后过几分钟网站就会自动同步你的最新博客啦！...之后会跳转出一个框框，你按照自己想写的填充就好啦！注意 Format 有三种形式。小编的一些与 R 代码无关的就是直接创建 .md 文件写的。然后点击 Done 按钮，即可。...小编这里给出前段时间写的一篇博客的内容作为示范。 填写你的内容 注意：如果你不会使用 markdown 文件写文章的话。请你转到：1.5w字的Rmarkdown入门教程汇总。...Rmarkdown 视频新增两节视频（写轮眼幻灯片制作）需要视频内的文档，可在公众号回复【rmarkdown】 R沟通｜Rmarkdown教程（4） R沟通｜Rmarkdown教程（3） R沟通
GROMACS是使用最广泛的HPC应用程序之一，它是一款分子动力学应用程序，旨在模拟包含数百到数百万个粒子的系统的牛顿运动方程。...与仅使用 CPU 的系统相比，GROMACS 在使用 NVIDIA GPU 加速的系统上的运行速度最高可提升 3 倍，从而使用户运行分子动力学模拟的时间从几天缩短到几小时。...新版本包括NVIDIA与核心GROMACS开发人员之间的长期合作所带来的令人兴奋的新性能改进。 作为用于生物分子系统的模拟软件包，GROMACS使用牛顿运动方程来演化粒子。...-粒子网格Ewald（PME）远程力：对于较大距离，可通过使用傅里叶变换在傅里叶空间中执行计算的方案对力进行建模。这比直接计算真实空间中的所有交互便宜得多。...在现代GPU上，力的计算变得如此之快，以至于模拟的其他部分在计算费用方面变得非常重要，尤其是当您要在单个模拟中使用多个GPU时。
文章背景： 在表缺少主键无法直接创建关系，或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下，可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时，循环依赖经常发生。...当试图在新创建的PriceRangeKey列的基础上建立PriceRanges表和Sales表之间的关系时，将由于循环依赖关系而导致错误。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析，包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...为了中断循环依赖关系链，只要打破Sales[PriceRangeKey]对PriceRanges表的空行依赖即可。通过确保公式中使用的所有函数不依赖空行可以实现这一目的。...由于两个依赖关系没有形成闭环，所以循环依赖消失了，可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时，都需要注意以下细节： 使用DISTINCT 代替VALUES。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。...在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。步骤1：安装和加载必要的包首先，确保你已经安装了以下R包：shiny、ggplot2、dplyr。...(shiny)library(ggplot2)library(dplyr)步骤2：创建Shiny应用创建一个新的R脚本（例如，app.R），用于编写Shiny应用。...Shiny应用：RCopy codeshinyApp(ui, server)这将启动Shiny应用，你可以在浏览器中访问http://127.0.0.1:XXXX（XXXX为端口号），查看创建的数据可视化仪表盘...R和Shiny创建一个简单的数据可视化仪表盘。
作为这项工作的一部分，我需要创建一个组件，允许用户从特定构建中添加和删除测试群组。...我希望构建类似于 App Store Connect 中的选择器组件，使用户体验尽可能熟悉，并在本文中，将展示如何使用 SwiftUI 为 macOS 构建了这个组件。...创建选择器组件让我们分析一下，我们有一组想要在 SwiftUI 列表中显示的构建。每个构建都包含一组属性，其中之一是 betaGroups，它是一个表示构建所属测试群组的结构体数组。...遍历构建所属的测试群组，并使用 BetaGroup 结构体上的 displayName 属性将它们显示为圆形文本视图。当用户悬停在特定测试群组组件上时，修改 hoveringGroup 状态属性。...总结文章介绍了如何使用 SwiftUI为macOS 创建类似于 App Store Connect 的选择器组件。
他说，当自己花了大半个小时等待代码执行的时候，决定寻找速度更快的替代方案。 在给出的替代方案中，使用Numpy向量化，与使用标准循环相比，速度提升了71803倍。 ? 他是怎么实现的？...但使用标准循环非常慢，执行时间为20.7秒。 那么，怎么才能更有效率？ Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...代码运行时间为68毫秒，比标准循环快321倍。但是，许多人建议不要使用它，因为仍然有更快的选项，而且iterrows()不能跨行保存dtype。...在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍 此外，也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。...从这个图中，可以得出两个结论： 1、如果要使用循环，则应始终选择apply方法。 2、否则，使用向量化是最好的，因为它更快！
然而，即使对于较小的DataFrame来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的DataFrame来说，你懂的 。今天为大家分享一个关于Pandas提速的小攻略，助你一臂之力！...我们创建了一个包含65列和1140行的Dataframe。它包含了2016-2019赛季的足球比赛结果。我们希望创建一个新列，用于标注某个特定球队是否打了平局。...这使得它比标准循环更快： 该代码运行时间为87毫秒，比标准循环快321倍。 但是，我们建议不要使用它，因为有更快的选择，而且iterrows()不能保留行之间的 dtype。...所要做的就是指定轴，使用axis=1，因为我们希望执行按列操作： 这段代码甚至比以前的方法更快，时间为27毫秒。...Pandas Vectorization：快9280倍 我们利用向量化的优势来创建真正高效的代码。关键是要避免案例1中那样的循环代码： 我们再次使用了开始时构建的函数。我们所要做的就是改变输入。
但是同源策略也有一些例外，任何网站都可以不受限制的加载下面的资源： 嵌入跨域 iframe image、script 等资源 使用 DOM 打开跨域弹出窗口 对于这些资源，浏览器可以将各个站点的跨域资源分隔在不同的...跨域隔离 为了能够使用这些强大的功能，并且保证我们的网站资源更加安全，我们需要为浏览器创建一个跨域隔离环境。 ?...通过将 COOP 设置为 Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin，将把从该网站打开的其他不同源的窗口隔离在不同的浏览器 Context Group，这样就创建的资源的隔离环境...带有 same-origin-allow-popups 的顶级页面会保留一些弹出窗口的引用，这些弹出窗口要么没有设置 COOP ，要么通过将 COOP 设置为 unsafe-none 来选择脱离隔离。...测试跨域隔离是否正常 当你的 COOP、COEP 都配置完成之后，现在你的站点应该处于跨域隔离状态了，你可以通过使用 self.crossOriginIsolated 来判断隔离状态是否正常。
R.24: Use std::weak_ptr to break cycles of shared_ptrs R.24: 使用std::weak_ptr打破share_ptrs造成的循环 Reason...，而循环构造（例如相互持有shared_ptr，译者注）可能导致计数永远不归零，因此我们需要一种机制打破这种循环。...(HS:很多人说“打破循环”，我却觉得“暂时分享所有权”才是关键）???(BS:打破循环是必须做的事，临时分享所有权是做这件事的方法。...你可以简单地使用另外一个shared_ptr“暂时分享所有权”。 Enforcement（实施建议） ??? probably impossible....如果你能静态检查到循环，我们将不需要weak_ptr。
前言 使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...在此过程中，我们将向你展示一些实用的节省时间的技巧和窍门，这些技巧和技巧将使你的Pandas代码比那些可怕的Python for循环更快地运行！ 数据准备 在本文中，我们将使用经典的鸢尾花数据集。...更准确地说，.iterrows() 为DataFrame中的每一行生成(index, Series)的对（元组）。...当你想要处理一个庞大的列表时，比如10亿个浮点数，问题就出现了。使用for循环，在内存中创建了大量的内存huge列表，并不是每个人都有无限的RAM来存储这样的东西！...最后 前面我们提到过，如果你正在使用一个为向量化操作设计的库，你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。
for 循环遍历每一行/列 使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。...它的基本使用方法如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) for index, row in df.iterrows...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。...Pandas DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。...这些方法能够更快速、高效地操作 DataFrame。
我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。 一、简单使用 首先我们初始化一个List用于循环，这里我们循环10次。...结论2：使用Stop会立即停止循环，使用Break会执行完毕所有符合条件的项。...四、返回集合运算结果/含有局部变量的并行循环 使用循环的时候经常也会用到迭代，那么在并行循环中叫做 含有局部变量的循环 。下面的代码中详细的解释，这里就不啰嗦了。...(long)，既为下面的subtotal的初值 (i, LoopState, subtotal) => // 为每个迭代调用一次的委托，i是当前索引，LoopState是循环状态，subtotal为局部变量名...)，既为下面的subtotal的初值 (i, LoopState, subtotal) => // 为每个迭代调用一次的委托，i是当前元素，LoopState是循环状态，subtotal为局部变量名
然后再在这个 app下面创建一个 Python包叫做 templatetags。再在这个包下面创建一个 python文件。...本项目中的python文件名字为print_timestamp.py 在创建了存储过滤器的文件后，接下来就是在这个文件中写过滤器了。...过滤器实际上就是python中的一个函数，只不过是把这个函数注册到模板库中，以后在模板中就可以使用这个函数了。...这个是创建了过滤器了，但是如何使用呢？ 在HTML里面可以将数据库查询出来的时间进行展示，但是要转化为我们要的时间 我们首先是在HTML里面引入过滤器 ? 使用 ?...以上就是自定义过滤器，并且如何使用的流程
然后再在这个 app下面创建一个 Python包叫做 templatetags。再在这个包下面创建一个 python文件。...本项目中的python文件名字为print_timestamp.py 在创建了存储过滤器的文件后，接下来就是在这个文件中写过滤器了。...过滤器实际上就是python中的一个函数，只不过是把这个函数注册到模板库中，以后在模板中就可以使用这个函数了。...这个是创建了过滤器了，但是如何使用呢？...在HTML里面可以将数据库查询出来的时间进行展示，但是要转化为我们要的时间 我们首先是在HTML里面引入过滤器 使用 以上就是自定义过滤器，并且如何使用的流程
(i >= j) return true; if (s[i] == s[j]) return ispalindrome(s, i+1, j-1); else return false; } 二、使用栈模拟递归
这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...3、条件操作 也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。
其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。....iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。 在这个例子中使用.iterrows，我们看看这使用iterrows后效果如何。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...运行时间比Pythonic的for循环快315倍，比iterrows快71倍，比apply快27倍！ 四、还能更快？ 太刺激了，我们继续加速。...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！
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