几年前,我决定试着分别在 React 和 Vue 中构建一个相当标准的 To Do(待办事项)应用。这两个应用都是使用默认的 CLI 构建的(React 的 create-react-app 和 Vue 的 vue-cli)。我想尽量保持中立,通过这样的例子来告诉大家这两种技术执行特定任务时是怎样做的。
微信公众号的编辑器之难用实在令人无法忍受,因此滋生了很多公众号排版工具。作为一个非 markdown 无法写作的程序员,第一时间就是想到如何将 markdown 一键生成公众号可支持的格式
看到移除 so文件可能有些同学会问,这不是只要在as中删除libs目录就搞定了么?这样会有几个问题
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
今天给大家带来的是一道剑指offer上的题目,也是一道很经典的题目,经常在面试中出现,题目很简单,大家记得打卡呀。
在这篇文章里,你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ,请你返回一个长度为 2 的列表 answer ,其中:
[P1216 USACO1.5][IOI1994]数字三角形 Number Triangles - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)
这是一个新的系列的文章,github项目,主要讲解了自己的github项目开源实践,github项目解析等。
这周写的几道题整体上都是回溯类型的,也都是些入门级的回溯问题。整体有一套回溯的模板,周末了做个简单的总结记录,也是为了“交作业”哈。
我们知道早期的电脑只能通过命令端输入命令运行,当时能够使用电脑的都是一些比较专业的人,他们需要记住各种各样的命令。比如查看某个路径下有哪些文件,就使用 ls 指令。
今天我们要聊的这道题「Burst Balloon」和之前我们写过的那篇 经典动态规划:高楼扔鸡蛋问题 分析过的高楼扔鸡蛋问题类似,知名度很高,但难度确实也很大。因此 labuladong 公众号就给这道题赐个座,来看一看这道题目到底有多难。
众所周知,Vue 和 React 都是目前非常著名的前端框架。我在工作中经常使用 Vue,因此我对它有很深入的了解。同时,我也对 React 充满了好奇,想要学习一下,一探究竟。
用过原厂Windows镜像的朋友都知道,在装完系统之后系统是未激活的状态,通常情况下我们一般会使用网上的那些激活工具去激活系统,但是网上的工具很有可能含有病毒,会危害到我们的计算机,那么我们为什么我自己动手制作一个自己的Windows激活工具呢?下面有请我们的主角KMS登场。
回溯算法是⼀种经典的递归算法,通常用于解决组合问题、排列问题和搜索问题等。回溯算法的基本思想:从一个初始状态开始,按照一定的规则向前搜索,当搜索到某个状态无法前进时,回退到前一个状态,再按照其他的规则搜索。回溯算法在搜索过程中维护一个状态树,通过遍历状态树来实现对所有可能解的搜索。
React的虚拟 DOM和 Diff算法是 React的非常重要的核心特性,这部分源码也非常复杂,理解这部分知识的原理对更深入的掌握 React是非常必要的。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/the-k-weakest-rows-in-a-matrix/submissions/
提到视频编辑软件,我们或许会想到会声会影、爱剪辑、Adobe Pr等等,爱剪辑入门简单,上手比较快;但是专业从事电影、电视、视频等制作人员他们都是用的Adobe Pr软件。那么问题来了Pr是Adobe软件家族的一款收费软件,我们想去学习它,怎么突破其试用天数的尴尬呢?
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229794
1935年,爱因斯坦和波多尔斯基以及罗森一起写出了著名的「EPR佯谬」之后,提出了「量子纠缠」。实际上「量子纠缠」这个词并不是爱因斯坦提出来的,而是薛定谔提出来的,当时看来是很不可思议的。
在将已有项目提交到线上远程仓库时,报错[rejected] master -> master (fetch first) error: failed to push some refs
今天复习了一下Android 如何将我们数据库中图片获取出来,并且将其转换为bitmap进行显示。
问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是运筹学的一个分支,它是一种通过将复杂问题分解成多个重叠的子问题,并通过子问题的解来构建整个问题的解的算法。在动态规划中,有几个核心概念需要理解:
很多不重复的整数,其中最大值不超过40亿,最小值是0,要求判断某个指定的整数,是否在这个集合中。
这一节我们介绍一下DFS和BFS,也就是深度优先搜索和广度优先搜索。搜索算法也是很多题目我们所会考虑的第一个算法,因为想法直接而易想。本来是要介绍树有关的内容的,但是研究了一下材料发现,其实树相关的题目还是挺多需要用到我们这一节说到的搜索算法的,所以我们就临时换了一下介绍顺序。
本节核心:三种方法解决一道算法题,寻找最优方法!根据交流群的留言,在后文放出Pycharm的主题配置!!!一起嗨起来~~~
我们的问题是:“给出一个整型数组,每个元素都出现 k (k>1)次,只有一个元素出现 p 次(p >= 1,p % k != 0)。找到这个单独的元素。”
既然聊的是Mysql事务的隔离机制,那在这里我们就默认mysql使用的是InnoDB引擎。事务这个词也还算抽象,在这里我就把大家当做大黄鸭,都细细的聊一边。
选自Machine Learning Plus 作者:Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级,L1 最简单,难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案,参见原文。 原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
选自 einstein.ai 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、蒋思源 自然语言处理(NLP)这个领域目前并没有找到合适的初始化方法,它不能像计算机视觉那样可以使用预训练模型获得图像的基本信息,我们在自然语言处理领域更常用的还是随机初始化词向量。本文希望通过 MT-LSTM 先学习一个词向量,该词向量可以表征词汇的基本信息,然后再利用该词向量辅助其它自然语言处理任务以提升性能。本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译,其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。
编者按:本文节选自节选自《基于Linux的企业自动化》第五章。“第5章,使用Ansible构建用于部署的虚拟机模板,通过构建虚拟机模板来探索部署Linux的最佳实践,虚拟机模板将以实际操作的方式大规模部署在虚拟机管理程序上。”
有时候做销售分析,经常遇到需要能够灵活的切换一些东西,本期呢,白茶决定研究研究灵活的报表——动态数据。
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。
机器都会有故障和失灵。确定设备的状况或维护计划何时应该执行,是影响成本和生产力的极其战略性的决定。
如何比较两个字符串?用“==”还是equals “==”是用来检测两个引用是不是指向内存中的同一个对象,而equals()方法则检测的是两个对象的值是否相等。只要你想检测俩字符串是不是相等的,你就必须得用equals()方法。 为什么安全敏感的字符串信息用char[]会比String对象更好? String对象是不可变的,这就意味着直到java垃圾回收器回收之前它们都不会发生变化的。用数组的话,就可以很明确的修改它任何位置的字符元素。这样的话,如密码等安全敏感的信息就不会出现在系统的任何地方。 字符串对
防抖(Debounce)是一种防止重复提交的策略,它通过延迟一定时间来合并连续的操作,以确保只执行一次。
List 可能是 SwiftUI 附带的内置视图中最常用的一种,它使我们能够在任何 Apple 平台上呈现“类似于表格视图”的用户界面。今年,List 获得了许多非常重要的升级,使其更加灵活和易于定制。让我们看看都有哪些新功能。
AiTechYun 编辑:xiaoshan.xiang 本文的内容并不是关于神经网络的深度教程,在这里既不会深入研究输入层、激活函数的内部原理,也不会教你如何使用Tensorflow。它只是一个简单的,初学者级别的文章,这篇文章是关于如何实现Brain.js的浅显解释。 开始 以下是我们将要做的: 1.创建起始文件 2.想用神经网络做什么 3.设置Brain.js并找出如何处理训练数据和用户输入 4.收集一些训练数据 5.运行神经网络 6.用处 如果你希望只下载此项目的工作版本,而不是按照文章进行操作,那么
今天我们来做几道非常经典的题目,第一道题目我们会用多种方法解答,虽然这是一道简单题目,但是我们学会了这几种解题方法,完全可以轻松应对后面两道中等题目。废话不多说,我们来看题目吧。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1。
大家好,我是 BNTang, 在上一节文章中,我给大家详细的介绍了如何将我开发好的项目打包为网页。
本文为灯塔大数据原创内容,欢迎个人转载至朋友圈,其他机构转载请在文章开头标注 编者按:灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载,本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作,以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用,带我们在大数据技术的海洋里徜徉~每周五定期更新 上期回顾&查看方式 在上一期,我们学习了Spark 的核心操作——Transformation 和 Action的相关内容。PS:了解了上期详细内容,请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行
简单来讲,“==”测试的是两个对象的引用是否相同,而equals()比较的是两个字符串的值是否相等。除非你想检查的是两个字符串是否是同一个对象,否则你应该使用equals()来比较字符串。
数组的下标是一个隐含的很有用的数组,特别是在统计一些数字,或者判断一些整型数是否出现过的时候。例如,给你一串字母,让你判断这些字母出现的次数时,我们就可以把这些字母作为下标,在遍历的时候,如果字母a遍历到,则arr[a]就可以加1了,即 arr[a]++;
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