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合适练手

编程虽不用像乐器样需要肌肉记忆,但你同样需要对常用“套路”熟悉,才能在使用时信手拈来。方面,只有去面对实际问题,才会倒逼你思考解决问题“大局观”,流程化模块化地实现你需要功能。 尽管目实践很重要,但也不宜过早,谓“欲速则不达”。果你还没有掌握编程基础,就急于做出可展示作品,往往事倍功半,说不定还带来挫败感,丧失继续学习动力。 我建议,至少你对基本语法、类型,常用结构 list、dict 使用,函数及参数原理,字符串、文件、网络操作,使用模块提供功能等方面都有了解之后,再动手做目。 很多人表示,我上学时候学过 C 语言,但依然写不出代码,就是这原因。 4. WHAT:应该怎样目? 尽可能难度在自己能力上界左右目。 做你平常用得上批量文件处理小程序,会比千篇抓图片爬虫有意思。这样目目标明确,最终可能完成。 5. HOW:好题后要怎么练? 从模仿做起,从核心功能做起。

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技:做目时Python和Java该

、经验分享 在V2EX上面,有人问做时候,Python和Java应该怎么? 我回答是: 1. 果你自己人写目,那么用Python 2. 果很多人起写这目,并且每人都是大佬,那么也用Python 3. 果很多人起写这目,但有至少人是混子,那么用Java 果前面有两条路,条很长,但是能很平稳走到终点,条需要飞檐走壁,但很快就能到终点。 你跟混子说,让他走平稳长路,但他不会听你,他自以为自己可以飞檐走壁,结果不仅自己摔了,还把路给炸了。但用Java,在语言层面限制他只能走平稳长路,让他没有办法做其它。这样对目来说最安全。 现在我有需求是:用python代码也能够同样设置java里面Long类型value。

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    AngularJS系列之select下拉为空白解决办法

    今天给大家介绍下AngularJS系列之select下拉为空白解决办法。 相信大家也经常遇到这种情况吧:在使用AngularJS中select组件开发时候,莫名其妙就变成空白了,而且中其中非空白地方,第空白位置又奇妙消失了。 这样可能就会有人说我第option要是不想获取value值为空,那该怎么办,比我第value值想设置成“请”这字符串呢? 但是这时候大家可能会又有问题,就是我果想第不想要默认值呢,我就想把数任意值放在第里面呢,而且还不能留空白在上面。 这种情况其实也好解决,下面就再看例子: <! 这样基本就全部解决了select中第留空白问题了。 对内容有问题或有疑义,请及时提出,不甚感谢。本人QQ:208017534

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    Python是构建企业吗?

    星期前,我博客粉丝Morteza向我咨询了以下内容: 我现在主要使用Python开发目,但我担心Python不是企业开发。 我看到许多需要Python工作版块仅用于测试,QA或些小目。我觉得Python只是用来展示我经验小枪,我必须种语言。 思维方式和您要实施解决方案,有些人可能看起来比其他人好。他们虚拟机或编译器非常棒,但也有其需要注意局限性和缺点,因此可以避免陷入大陷阱。 最后,语言不仅是绩效问题,也是支持,社区和生态系统关注点。经过实战考验语言Python和Java是可靠性和可信赖性保证,而像Rust这样年轻语言可能是令人兴奋旅程。 最后,我认为是,Python是任企业绝佳,考虑到它依赖现有数量,我不是唯这样思考人。

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    刀具种类适宜切削液?

    1、钢刀具:其耐热温度约在200-300℃之间,只能适用于般材料切削,在高温下会失去硬度。 由于这种刀具耐热性差,要求冷却液冷却效果要好,般采用乳化液为宜,使用加美乳化切削液M16或M16-A完全能满足要求。 与其他耐高温金属和陶瓷材料相比,高速钢有系列优点,特别是它有较高坚韧,适合于几形状复杂工件和连续切削加工,而且高速钢具有良好可加工性和价格上容易被接受,使用加美半合成水性切削液M20-A或 5、金刚石刀具:具有极高硬度,般适用于切削。 为避免温度过高,也像陶瓷材料样,许多情况下采用水基切削液; 当然,使用种切削液还要加工工件材质、加工工艺难易程度、加工方式、加工工况情况等做综合分析再去

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    单细胞数集整合conos

    单细胞降维聚类分群大家都很熟悉了,通常是基于R语言seurat操作和基于PythonScanpy,但是我们也提到过下小众产品,比:单细胞降维聚类分群工具Pagoda2,果是单单细胞转录组样品 ,那么流程其实大同小异,而且我们也强调大家需要熟练掌握5R包,比: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop,总之多多益善啦。 但是现在基本上大家单细胞转录组目不太可能是单样品啦,定会触及到多样品整合问题,整合是为了尽可能去除批次等不需要差异但是尽可能保留生物学差异,是两难问题,以关于它算法基本上都是发表在 但是果你:单细胞降维聚类分群工具Pagoda2,其实也有配套单细胞数集整合算法conos,让我们来起看看吧。 ,这时候不示例数,而是 读取pbmc3k和5k数集 : ## 2.1 读取pbmc3k和5k数集 ---- library(conosPanel) options(stringsAsFactors

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    直播场景合适直播协议?

    不管是取哪套视频直播系统,都需要不同场景来不同直播协议。 从网络上接收视频和形成直播有套复杂流程,这套流程基本就是协议来进行,首先要解协议(RTSP/RTMP/HTTP),然后是解格式(MKV,RMVB),之后才是将视频(H264)和音频(AAC)格式数分别解码为图像 这其中就要知道协议传输区别及特性,才能在目中运用。 比我们开发EasyDSS直播服务器就是基于nginx+rtmp实现;直播客户端方面采用librtmp负责推流,FFmpeg负责编码。 此处再给大家扩展下视频压缩内容。 般视频压缩分为有损压缩和无损压缩,字义,有损压缩会借助于人眼部分特性,丢弃些特定,因此最后输出效果可能不会达到原始视频效果,而TSINGSEE青犀视频云边端架构流媒体平台输出视频效果均是处于优质范畴

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    合适统计分析流程

    统计分析已然是体系,果你对统计了解不深或者不想做过多学习,至少应该在分析前照此决策流程图合适分析流程,从而减少犯错可能。

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    本优质科学书籍

    原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数分析师原创作品,转载需授权 本合适科学书至关重要,本不适合书会浪费你时间以及精力。 虽然从书中由易到难、逐步学习很重要,但本或多或少带有独立章节书能让你结构性把握此书。 · 去书店逛逛:虽然今可以在网上找到东西,但是在书店可以给你直观感受。 有时候,当浏览本书关键章节时,我可能会变主意,去本书。 · 阅读在线评论:首先不要相信有评论,毕竟评论是主观,但在线评论可以了解人们对此书普遍看法。 记住,你永远不会从本书中获得足够知识,因为科学领域是非常复杂本书是远远不够。 在下文中,我标准了这些书籍中前5名。 书籍长度(页数) 本书长度确实取决于探讨内容。 上下文,些书只是为了教会你使用特定库和包,这种书大多时候被称为cookbook,这类书作者会依赖笔记(分享在GitHub或其他版本控制平台用于对他们书进行补充)。

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    份合适科学工作

    本文我们介绍了数科学相关五种新兴职业,希望能帮助你适合自己科学工作。 今是数科学鼎盛时期... 数科学是未来职业安全最佳 机器人有朝日将取代人类工作,这已经不再是科幻小说里场景了,任人在开始职业生涯时都需要考虑到这因素。 对于那些不喜欢数科学技术方面人群,有什么呢? 以下五科学相关职业,表明该领域不仅对企业重要性日益增加,重要是,数科学是21世纪最激动人心工作领域。 ? 适合你科学工作: 有很多职业道路可供。为了帮助你找到适合自己职位,下面是招聘中最常见职位头衔,以及职位工作描述。 数分析师 Data Analyst (数预处理): 数预处理专家是数科学支柱。数准备不是件容易事情,在这阶段出现失误可能导致失败。

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    在 GitHub 上面为你开源许可证

    到你将代码作为开源软件方式上传到 GitHub 上时候,你可能需要为这软件设置许可证。 最简单办法就是在目录中创建 LICENSE 文件,然后将许可证内容贴入进文件即可了。 种方法就是访问你 GitHub 仓库,然后右上角创建新文件。 在弹出对话框中,输入文件名为 LICENSE ,然后再单击右上角上许可证模板。 在模板中,你可以你自己希望使用许可证。 果你不知道许可证话,你可以参考 开源许可证 - 计算科学 - OSSEZ 页面中内容。 果你就是想写写代码并且发布出去话,基本上取 MIT 许可证就可以了。 然后可以在输入用户名和年份后,单击查看提交即可。 在后续过程中,GitHub 将为为你创建分支,你可以直接将分支合并进去就可以了。 https://www.ossez.com/t/github/13455

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    文简述为自己合适神经网络

    编译:chux 出品:ATYUN订阅号 你预测建模问题适合种神经网络?对于初学者而言,深度学习领域很难知道要使用什么类型网络。因为有许多类型网络可供,每天都会有新方法被发布和讨论。 在模型之前,要考虑使用混合模型并清楚地了解目目标。 让我们开始吧。 要关注什么神经网络? 深度学习是使用现代硬件人工神经网络应用。 事实证明它非常有效,它是涉及将图像数作为输入类型预测问题方法。 CNN输入般是是二维,场或矩阵,但也可以变为维,允许它开发维序列内部表示。 这使CNN普遍地用于具有空间关系其他类型。例,文本文档中单词之间存在顺序关系。 具体来说,你学到了: 在解决预测建模问题时要关注哪种类型神经网络。 时使用,或不使用,或者可以尝试在目中使用MLP,CNN和RNN。 在模型之前,要考虑使用混合模型并清楚地了解目目标。

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