前言:学友写【TypeScript】的第二篇文章，TypeScript数组和元组，适合学TypeScript的一些同学及有JavaScript的同学，之前学的Javascript的同学都了解过数组，...***元组的特点: 6点 1.数据类型可以是任何类型 2.在元组中可以包含其他元组 3.元组可以是空元组 4.元组复制必须元素类型兼容 5.元组的取值通数组的取值，标号从0开始 6.元组可以作为参数传递给函数...console.log() 访问， * 通过 循环遍历 进行访问 * * * */ //访问元组中的值 数组返回类型只有一个,而元组返回可以是不同的类型 //元组的取值通数组的取值...op[1] : void 0, done: true }; } }; //访问元组中的值 数组返回类型只有一个,而元组返回可以是不同的类型 //元组的取值通数组的取值，标号从0开始 var row...元组解构和数组解构类似，也可以把元组元素赋值给多个变量，只是解构出来的各个元素可能是不同类型的。
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...y1 - y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
比较前后两个数组对象的差异 js比较前后两个数组对象的差异，比如是添加了什么数据或者删除了什么数据。...// 两个数组对象中有相同的键如 id // 其中, oldData为初始数据, newData为当前数据 const getChangeData = (oldData, newData) => {
--======================== -- 进程、会话、连接之间的差异 --======================== 在使用Oracle database的时候，连接与会话是我们经常碰到的词语之一...这也是我们经常误解的原因。 各个会话之间是单独的，独立于其他会话，即便是同一个连接的多个会话也是如此。...一、几个术语之间的定义(参照Oracle 9i &10g 编程艺术) 连接（connection）：连接是从客户到Oracle 实例的一条物理路径。...通常会在 客户进程与一个专用服务器或一个调度器之间建立连接。 会话（session）：会话是实例中存在的一个逻辑实体。...你要在服务器中的会话上执行SQL、提交事务和运行存储过程。 二、通过例子演示来查看之间的关系 1.
宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...，客户端可以选择从该日志开始读取的位置，高可用（Kafka群集可以在多个服务器之间分布和群集） 无队列，按主题存储 Kafka不是消息中间件的一种实现。...在消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组中，通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。...所以，除非你正在构建下一个非常受欢迎的百万级用户软件系统，否则你不需要太关心伸缩性问题，毕竟这两个消息平台都可以工作的很好。...Kafka分区没法移除，向下伸缩后消费者会做更多的工作 结论 首先是在不考虑一些非功能性限制（如运营成本，开发人员对两个平台的了解等）的情况下： 优先选择RabbitMQ的条件 高级灵活的路由规则。
主要介绍如何通过DeepDiff实现两个Excel文件数据的快速对比。 对于日常办公中需要处理数据的同学来说，有时候需要对比两个Excel表格（或者是数据库）的数据是否完全相同。...对于简单少量的数据，我们当然可以人工肉眼对比，但是如果数据量一大，那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库，介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...首先，我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比： 对比结果为{}，这在DeepDiff中是表示没有差异的意思，但是，这个结果显然不符合实际，因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...可以看到，转成字典之后我们成功地对data1和data2进行比较，并给出了正确的结果： 为了验证，我们再拿data1和data3进行比较： 很明显，这两个对象是有区别的，没有任何问题。...接下来进入我们的重头戏，对比data3和data4，为了对比这两个对象，我们可以先把数据转成列表，然后再设置DeepDiff中的ignore_order参数忽略字典元素的顺序： 可以看到，结果非常简单完美地实现了我们的对比需求
, ‘lisi’, ‘wangwu’] listB = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘zhaoliu’] 1、取差集 1.1、listA对应listB的差集...set(listA).difference(set(listB)) —– set([‘wangwu’]) 1.2、listB对应listB的差集...listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhaoliu’, ‘zhangsan’, ‘wangwu’]) 更多用法可以自行查询一下set的用法
第一种，可以在元素类型后面接上[]，表示由此类型元素组成的一个数组： let arrOfNumbers: number[] = [1,2,3] 复制代码 这个时候如果我们的数组中有其他类型的值会报错比如...： let arrOfNumbers: number[] = [1,2,3,'name'] 复制代码 报错信息： 如果我们要使用数组中的Push方法，如果我们增加的是数字类型那么会正常运行，如果我们增加别的类型的值那么页会报错...，Array： let list: Array = [1, 2, 3]; 复制代码 类数组（Array like Object） 可以利用属性名模拟数组的特性 可以动态的增长...（Tuple） 元组类型允许表示一个已知元素数量和类型的数组，各元素的类型不必相同。...比如，你可以定义一对值分别为string和number类型的元组。
请详细描述列表与元组的区别，并举例说明 # 4个区别 # 1. 语法差异 a = (1, 2, 3) # 元组 b = [1, 2, 3] # 列表 # 2....元组是只读的，列表是可读写的 # a[1] = 3 # 抛出异常 b[1] = 3 # 3....拷贝不同 # 使用tuple函数后，元组仍然为自身 # 使用list函数后，会复制一个新列表 copy_a = tuple(a) print(a is copy_a) # True copy_b =...大小不同，元组所占用的空间更小(大的内存块) # 当元素比较多时，元组速度更快 print(a.__sizeof__()) print(b.__sizeof__()) True False 48 64
NumPy 是在1995年诞生的 Python 库 Numeric 的基础上建立起来的，但真正促使 NumPy 的发行的是 Python 的 SciPy 库。...科学计算包 NumPy 是 Python 的一种开源的数值计算扩展库。它包含很多功能，如创建 n 维数组（矩阵）、对数组进行函数运算、数值积分等。...NumPy 的诞生弥补了这些缺陷，它提供了两种基本的对象： ndarray ：是储存单一数据类型的多维数组。 ufunc ：是一种能够对数组进行处理的函数。 ...NumPy 常用的导入格式： import numpy as np 一、创建数组对象 通常来说， ndarray 是一个通用的同构数据容器，即其中的所有元素都需要相同的类型。...产生在 [0,1) 中均匀分布的随机数 （二）分布函数 下面四个与分布有关，其中前两个分布函数是后两个的简化形式。
导读：在本文中，我们将讨论工作负载分析和运行查询，一起了解两个数据库系统在 JSON、索引和并发方面的性能差异。 简介 在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。...MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是，在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是，MySQL不断得到改进，以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能（时间，存储器，或质量）可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论 在本文中，我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。
当多人开发的时候 如果想知道两个分支有啥差异 git diff 分支1 分支2 --stat -标记的是 左边有，右边没有的 +-标记的是两边有修改的 查看某个文件的差异 git diff 分支
方法创建数组 numpy.empty方法可以创建一个指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...方法创建数组 numpy.zeros方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以0来填充 numpy.zeros(shape , dtype = float , order = 'C') 参数 描述 shape...使用numpy.ones方法创建数组 numpy.ones方法可以创建一个指定大小的数组，数组元素以1来填充 numpy.ones(shape , dtype = float , order = 'C'...None , order = None) 参数 描述 a 任意输入，可以是列表、列表的元组、元组、元组的元组、多维数组 dtype 数据类型 # 将列表转换为ndarray a=[1,2,3] array...方法创建数组 numpy.linspace用于创建一个一维等差数列的数组 numpy.linspace(start , stop, num=50 , endpoint=True , retstep =
., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [
训练时，输入一般为tensor，但在计算误差时一般用numpy；tensor和numpy的转换采用numpy()和from_numpy这两个函数机型转换。...值得注意的是，这两个函数所产生的tensor和numpy是共享相同内存的，而且两者之间转换很快。...转换为tensor的函数，但不共享内存，转换较慢 import torch import numpy as np e = np.array([1,2,3]) f = torch.tensor(e) print...：item() ，该函数把tensor和numpy的数转化为数的类型。...’> <class ‘float 注意·：该函数只能用在对象引用一个数组，不能用在包含一个数组的对象，如a.item()或b.item() 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
参考链接： Java stringbuffer和stringbuilder之间的差异 1、相同点：String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串的 2、不同点...： String类是不可变类，即一旦一个String对象被创建后，包含在这个对象中的字符串是不可以改变的StringBuffer对象代表一个字符序列可变的字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...，与StringBuffer相比，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的 3、方法： （1）String类中主要的方法： char charAt(int...)：获取从beginIndex位置开始到结束的子字符串 String substring(int beginIndex,int endIndex)：获取从beginIndex位置到endIndex位置的字符串... char[] toCharArray()：将String对象转换成char数组 String toLowerCase()：将字符串全部变为小写 String toUpperCase()：将字符串全部变为大写
假设维度是（2，3），元组的索引为[0,1] 假设维度是（4，） 元组的索引为[0] 可以看到轴编号和shape元组的索引是对等的，所以这个编号可以理解为高维nd.array.shape产生的元组的索引...2, 3 ]) 和 ([ 4, 5, 6 ]) 这两个1维数组。...首先看2个参数的切片操作： print(数组[:2,1:]) 就是在两个维度（轴）上各切一刀，第1个参数就是2维（0轴）， :2 表示切取2维（0轴）上的索引 [ 0 ] 和索引 [ 1 ] ，即 (...[ 1, 2, 3 ]) 和 ([ 4, 5, 6 ]) 这两个1维数组 第2个参数就是1维（1轴），1: 表示切取1维（1轴）上的索引 [ 1 ] 和索引 [ 2 ] ，即对数组 ([ 1, 2,...0,1两个轴编号组成的索引 [ 0,0 ] , [ 0,1 ] , [ 1,0 ] , [ 1,1 ]，transpose方法传入的参数是轴编号 (1, 0, 2) 在就是把元组的索引顺序改变成 [ 1,0,2
canvas 和 SVG 以及 VML 之间的差异： 标记和 SVG 以及 VML 之间的一个重要的不同是， 有一个基于 JavaScript 的绘图 API，而 SVG...这两种方式在功能上是等同的，任何一种都可以用另一种来模拟。从表面上看，它们很不相同，可是，每一种都有强项和弱点。例如，SVG 绘图很容易编辑，只要从其描述中移除元素就行。...要从同一图形的一个 标记中移除元素，往往需要擦掉绘图重新绘制它。
随着互联网和移动互联网的迅速发展，企业网站也被视为企业在互联网上不可或缺的网络门面。网站建设行业的发展越来越受到人们的认可。随着网站建设的普及，网站建设的价格也不尽相同。...现在网站建设的成本从几百元到几千元，甚至几万元甚至几十万元。很多人都会怀疑为什么价差这么大。今天就这个问题给大家来分析一下网站建设成本的差异。1、 网站建设成本较低。客户网站一般采用模板。...事实上，他们相当于给你一个会员帐户在他们的网站系统，这是类似于淘宝网上的商店。这样的网站不独立，不利于搜索索引的获取和搜索排名。...4、 后台开发程序是一样的，因为后台开发是基于客户来实现的功能，网站后台程序是保证网站正常运行的关键，一个好的程序可以保证网站的正常运行，这一点的成本是根据客户来实现网站的功能。...5、 市场上有很多浏览器版本，因此网站的兼容性不容忽视。因此，网站在不同浏览器中的兼容性也是应该考虑的。这也是一些公司收费的要求。6、 一些便宜的网站，前端网址，标题和后端网站没有SEO设置功能。
一、数组的索引和切片 （一）数组的索引 首先，导入 NumPy 库。 import numpy as np 一维数组的索引与 Python 列表的索引用法相同。...，它的每一个维度都有一个索引，各个维度的索引之间用逗号分隔。...（2）如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为 1 的维度进行扩展，以匹配另一个数组的形状。 （3）输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大值。...（4）如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，并且没有任何一个维度等于 1 ，则引发异常。...))) # 统计介于60到80之间的元素个数 输出： z大于90的元素个数: 2 z介于60到80之间的元素个数: 4 （二）数组排序 sort 函数对数据直接进行排序，调用改变原始数组，无返回值
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
