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如何优雅编写一个高逼格JS插件?

一个风和日丽早晨,我正悠闲地喝着Coffe,突然领导向我走来,我赶紧熟练切出VSCode,淡定自若问:领导,什么事?...原型链写法 要开始编写插件就得先了解JS模块化,早期模块化是利用了函数自执行来实现,在单独函数作用域中执行代码可以避免插件中定义变量污染到全局变量,举个栗子,以下代码实现了一个简单随机生成插件...如今ES模块化已经可以轻松应对功能拆分了,所以我们只需要一个打包器,Rollup.js 就是不错选择,有了它我们可以更优雅编写插件,它会帮我们打包。...许多大型框架例如 Vue、React 都是用它打包。 Rollup 是一个用于 JavaScript 模块打包器,它将小段代码编译成更大复杂东西,例如库或应用程序。...自动化API文档 一个 JS 插件如果没有一份文档,如同一台精密仪器没有说明书。当别人使用你插件时,他不可能去查看源码才知道这个插件有哪些方法、用途如何、要传哪些参数等。

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面试官:判断一个是否为2整数次

题目 判断一个正整数是否是2整数(如4是22次方,返回true;5不是2整数次,则返回false)。要求性能尽可能高。...第一种考虑(乘法) 创建一个中间变量temp,初始值是1,然后进入一个循环,每次循环都让temp和目标值进行比较,如果相等,则说明目标是2整数次,如果不相等,则让temp乘以2,继续循环比较,直到temp...第二种考虑(除法) 2整数次都能被2整除,所以进入一个循环,让目标对2求余,如果有余数,则目标不是2整数次,如果没有余数,然后目标赋值为目标除以2,直到目标小于1,当目标小于1时候则说明明目标是...2整数次。...否 是不是发现了,如果一个整数是2整数次,那么当它转化成二进制时,只有最高位是1,其它位都是0!

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判断一个是否为4整数次2升级版--双份快乐)

之前写过如何判断一个是否是 2 整数次,不知道大家是否还有印象。...[1271624526281_.pic.jpg] 但是如何获取他二进制呢。。。 好吧我上网查一下吧,得到下面 Integer.tobinaryString() 那我们就开始吧。...答: 是用来获取最左边bit(其他bit位为0)所代表数值. 也就是 101001 和 100001 得到都是 100000 。 说了这么多,4 整数次还没说呢?这边马上开始。...那就是先满足第和 2 整数一样条件 return n >0 && (Integer.highestOneBit(num) == num); 然后在获取其转成二进制长度是奇数(偶数个 0 在加一个...Integer.toBinaryString(num); 这个可以获取转成二进制字符串然后 Integer.toBinaryString(num).length() % 2 ==1 这不成了!

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干掉公式 —— numpy 就该这么学

除其他外,它包括: 功能强大N维数组对象 精密广播功能函数 集成 C/C+和Fortran 代码工具 强大线性代数、傅立叶变换和随机功能 机器学习和数据分析,numpy 是最常用科学计算库,可以用极简...基础运算 编程语言大多数运算都是针对简单数值,复杂运算是通过相应数据结构结合程序逻辑计算numpy 虽然是针对复杂数据结构(例如矩阵)构造,但它提供了和简单数值计算一样方便操作。...运算 运算运算符为 ** ,即两个星号(一个星号表示乘),例如计算 x 平方:x**2,x 立方:x**3,等等 开方,相当于计算 1/2 次方,即 x**(1/2) 或者 x**0.5,因为常用...因为线性代数研究是向量及向量组(矩阵)纯数学计算,所以丢弃了坐标系概念,只保留了向量样子,所以造成了向量难以理解现象。 简单说,向量就是一个数值数组。...加法 x+2, 减法 x-2 处罚 x/2 矩阵运算 向量、矩阵既然可以看成一个运算就很容易理解了,例如矩阵 ? 矩阵 m m 平方就可以写成 m**2, 结果为: ?

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数据处理遇到麻烦不要慌,5个优雅Numpy函数助你走出困境

这仅仅表明它是一个未知维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子: ?...当使用 -1 参数时,与-1 相对应将是原始数组除以新形状中已给出维乘积,以便维持相同数量元素。 Argpartition:在数组中找到最大 N 个元素。 ?...Numpy 内置 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组值进行限制。给定一个区间范围,区间范围外值将被截断到区间边界上。...:如何找到仅在 A 数组中有而 B 数组没有的元素 返回数组中不在另一个数组独有元素。...carray([1, 2, 5, 9]) 小结 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用,但是它们非常简洁和优雅

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数据处理遇到麻烦不要慌,5个优雅Numpy函数助你走出困境

这仅仅表明它是一个未知维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子: ?...当使用 -1 参数时,与-1 相对应将是原始数组除以新形状中已给出维乘积,以便维持相同数量元素。 Argpartition:在数组中找到最大 N 个元素。 ?...Numpy 内置 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组值进行限制。给定一个区间范围,区间范围外值将被截断到区间边界上。...:如何找到仅在 A 数组中有而 B 数组没有的元素 返回数组中不在另一个数组独有元素。...carray([1, 2, 5, 9]) 小结 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用,但是它们非常简洁和优雅

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数据处理遇到麻烦不要慌,5个优雅Numpy函数助你走出困境

这仅仅表明它是一个未知维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...当使用 -1 参数时,与-1 相对应将是原始数组除以新形状中已给出维乘积,以便维持相同数量元素。 Argpartition:在数组中找到最大 N 个元素。...Numpy 内置 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组值进行限制。给定一个区间范围,区间范围外值将被截断到区间边界上。...:如何找到仅在 A 数组中有而 B 数组没有的元素 返回数组中不在另一个数组独有元素。...carray([1, 2, 5, 9]) 小结 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用,但是它们非常简洁和优雅

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5个优雅Numpy函数助你走出数据处理困境

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5个优雅Numpy函数助你走出数据处理困境

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稀疏矩阵之 toarray 方法和 todense 方法

其中,加法、减法、乘法、哈达玛乘积和克罗内克乘积是二元运算,两个操作变量都是矩阵;乘运算也是二元运算,只不过它两个操作变量是一个一个矩阵;转置、求逆和求都是一元运算,操作变量只有一个矩阵。...在这些运算中,我们需要注意是加法、减法和哈达玛乘积必须确保两个矩阵形状相同;乘法运算必须确保第一个矩阵和第二个矩阵行数必须完全相等;求逆运算必须确保矩阵是一个可逆方阵;求运算,求是方阵...,二维数组减法相当于矩阵减法,一个乘上一个二维数组相当于一个乘上一个矩阵,二维数组转置相当于矩阵转置。...n 次是在对二维数组每个元素计算 n 次并得到一个二维数组。...02 矩阵 在讲矩阵运算之前,我们首先需要看一下通过一个二维数组构造一个矩阵方法,这样方法有很多,我比较推荐去使用 numpy.mat 函数,这个函数接受一个参数,该参数就是二维数组

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5个优雅Numpy函数助你走出困境

有意思是,我们可以将新形状中一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...当使用 -1 参数时,与-1 相对应将是原始数组除以新形状中已给出维乘积,以便维持相同数量元素。 Argpartition:在数组中找到最大 N 个元素。 ?...Numpy 内置 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组值进行限制。给定一个区间范围,区间范围外值将被截断到区间边界上。...:如何找到仅在 A 数组中有而 B 数组没有的元素 返回数组中不在另一个数组独有元素。...carray([1, 2, 5, 9]) 小结 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用,但是它们非常简洁和优雅

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5个高效&简洁Numpy函数

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5个优雅Numpy函数助你走出数据处理困境

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数据运算最优雅5个Numpy函数

这仅仅表明它是一个未知维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子: ?...当使用 -1 参数时,与-1 相对应将是原始数组除以新形状中已给出维乘积,以便维持相同数量元素。 在 Argpartition:在数组中找到最大 N 个元素。 ?...Numpy 内置 Clip 函数可以解决这个问题。Numpy clip () 函数用于对数组值进行限制。给定一个区间范围,区间范围外值将被截断到区间边界上。...:如何找到仅在 A 数组中有而 B 数组没有的元素 返回数组中不在另一个数组独有元素。...carray([1, 2, 5, 9]) 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用,但是它们非常简洁和优雅

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看图学NumPy:掌握n维数组基础知识点,看这一篇就够了

NumPy向量运算符已达到C++级别,避免了Python慢循环。 NumPy允许像普通数字一样操作整个数组(加减乘除、整除、): ?...查找元素一种方法是np.where(a==x)[0][0],它既不优雅也不快速,因为要查找项需要从开头遍历数组所有元素。...为了使用任意维通用表示法,NumPy引入了axis概念:axis参数实际上是所讨论索引数量:第一个索引是axis=0,第二个索引是axis=1,等等。...△RGB图像数组(为简便起见,上图仅2种颜色) 如果数据布局不同,则使用concatenate命令堆叠图像,并在axis参数中提供显式索引方便: ?...最后,还有一个函数,可以在处理多维数组时节省很多Python循环,并使代码简洁,这就是爱因斯坦求和函数einsum: ? 它将沿重复索引数组求和。

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Numpy教程第1部分 - 阵列简介(常用基础操作总结)

注意:以下标红部分是笔者学习后认为比较重要,以及常用一些操作。 一、如何创建一个numpy数组? ---- 1、创建numpy数组方法有很多,其中最常用是利用list创建数组。...3、你不可以给list中元素全部直接加一个,但是你可以对array进行这样操作 list1 + 2 # error arr1d + 2 #correct #输出结果 > array([2,...: arr2d[b] 四、如何变化数组行与列?...列 print("Row wise minimum: ", np.amin(arr2, axis=1))#行 七、如何利用一个已有的数组创建一个数组?...=int)#1-50,划分十个 2、对数切分:(注意起始与中止是要以形式,这里底为10,次方分别为1和50) np.logspace(start=1, stop=50, num=10, base

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