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Python中类-带括号不带括号区别

所以一个类下面可以有多个方法和多个属性,属性可以只属于某个方法,也可以是全局。   类创建   python3创建类方式有两种,一种带括号,一种不带括号。...,可以不带括号,也可以带,也可以显示继承object,如果带个()空括号,其实也是隐士继承了object。...“类提供默认行为,是实例工厂”,打个比方,车是类,别克凯越是类实例。     类实例化只有一种方式,就是实例化时候,需要带括号,这个括号根据实际情况可以为空,也可以传参。...上面的结果告诉我们:python类,带括号是实例化,不带括号是赋值。(记住这个)   总结  以上内容是一个简单知识点,小知识点容易被忽略,不清楚可以再复习一次。...另外,对测试开发,自动化测试技术思想感兴趣朋友,可以加入QQ测开交流群:696400122进行交流,互相学习进步。不积跬步无以至千里!

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Go:作用域结构--大括号特殊用法

虽然在大多数情况下,大括号是与其他语句(如函数定义、控制流语句等)一起使用,但在某些特定场景中,开发者也可能会遇到或使用单独大括号代码块。...本文将探讨在Go开发中大括号单独使用情况,它们用途,以及相关最佳实践建议。...大括号基本用途 在深入探讨之前,让我们快速回顾一下大括号在Go中基本用途: 定义函数体:在函数定义中,大括号包围了函数执行代码。...单独使用大括号情况及其用途 尽管不常见,但以下是在Go语言中可能会单独使用大括号几种情况: 限制变量作用域: 用途:单独大括号代码块可以用来创建一个独立作用域。...在这种情况下,应该进行适当性能测试和评估。 结论 在Go语言中,虽然大括号通常是与其他语句结合使用,但在特定情况下,单独大括号代码块可以用于特定用途,如限制变量作用域或作为代码占位符。

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RabbitMQKafka之间差异

宏观差异,RabbitMQKafka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不是消息中间件一种实现。...在消费同一个主题多个消费者构成组称为消费者组中,通过Kafka提供API可以处理同一消费者组中多个消费者之间分区平衡以及消费者当前分区偏移存储。...不过这会有许多缺点,例如:消费失败不支持重试等,下面微观差异中会有说明 。 Kafka是按照预先配置好时间保留分区中消息,而不是根据消费者是否消费了这些消息。...Kafka Kafka使用是傻瓜式代理和智能消费者模式。 消费者组中消费者需要协调他们之间主题分区租约(以便一个具体分区只由消费者组中一个消费者监听)。

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为什么不带参数 Math.max() 返回-Infinity

Math.max(1); // => 1 正如预期那样,一个数字最大值就是它本身。 但是,如果调用不带参数 Math.max() 结果又是怎么样呢?...Math.max(); // => -Infinity 不带参数 Math.max() 返回结果是 -Infinity,接下来,我们来看看为什么会这样。...这里比较有趣是Math.max(...numbers1)返回值,当numbers1数组为空时,这与调用不带参数Math.max()相同,结果是 -Infinity。...现在就知道为什么Math.max()在不带参数情况下调用时返回-Infinity:这是在一个空集合上定义max函数一种方式。 这与加法类似,max-Infinity和加法0是一样。...Math.min()也具有相同行为-当不带参数调用时,它将返回Infinity。

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StringStringBufferStringBuilder之间差异

参考链接: Java stringbuffer和stringbuilder之间差异 1、相同点:String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串  2、不同点...:  String类是不可变类,即一旦一个String对象被创建后,包含在这个对象中字符串是不可以改变StringBuffer对象代表一个字符序列可变字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...,StringBuffer相比,StringBuilder是线程不安全,而StringBuffer是线程安全  3、方法:  (1)String类中主要方法:   char charAt(int...index):获取字符串中indext位置字符  String concat(String str):将该String对象str连接在一起  String substring(int beginIndex...):获取从beginIndex位置开始到结束子字符串  String substring(int beginIndex,int endIndex):获取从beginIndex位置到endIndex位置字符串

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JavaScript参数传递,参数默认值,参数收集展开

调用函数时,传递数据会根据位置来匹配对应,分别赋值给 a 和 b。 创建函数时,function 函数名 后面括号中设定参数被称为形参;调用函数时,函数名后面括号中传入参数被称为实参。...参数默认值位置 通常我们给参数设置默认值,是为了调用函数时可以适当省略参数传入,这里要注意是,有多个参数时,设置了默认值参数如果不是放在尾部,实际上它是无法省略。...参数默认值作用域暂时性死区 还有一个小细节,一旦有参数设置了默认值,那么它们会形成自己作用域(包裹在(…)中),因此不能引用函数体中变量: function foo(a = b) { let...+ b; } foo(); // 报错,b 在初始化之前不能访问 五、参数收集展开 剩余参数 ES6 提供了剩余参数(rest)语法(…变量名),它可以收集函数多余实参(即没有对应形参实参...另外,使用剩余参数不会影响 arguments 对象功能,它仍然能够反映调用函数时传入参数。 剩余参数位置 剩余参数必须是最后一个形参,否则会报错。

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机器学习中参数参数方法

介绍 在我们以前文章中介绍过统计学习中预测和推理之间区别。尽管这两种方法主要区别在于最终目标,但我们都需要估计一个未知函数f。...在今天文章中,我们将讨论机器学习背景下参数和非参数方法。此外,我们将探讨它们主要差异以及它们主要优点和缺点。 参数化方法 在参数化方法中,我们通常对函数f形式做一个假设。...机器学习中参数化方法通常采用基于模型方法,我们对要估计函数形式做出假设,然后根据这个假设选择合适模型来估计参数集。 参数化方法最大缺点是,我们所做假设可能并不总是正确。...非参数方法 一般来说非参数方法指的是对于要估计函数形式不做任何潜在假设一组算法。由于没有做任何假设,这种方法可以估计未知函数f任何形式。 非参数方法往往更精确,因为它们寻求最佳拟合数据点。...总结 在今天文章中,我们讨论了机器学习背景下参数化和非参数化方法以及它们优点和缺点。

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大量参数信息丢失之间不可不说故事

我敢肯定是第一步你会去阅读类方法名称来弄清楚这个环境。“很好,明白了,我们接下来存储一些历史信息。”现在困难地方就出现了:你需要把我们想存储信息给找出来。...在这种情况下,你就需要在一串参数当中找出这些有用信息。你要满怀信心去阅读,因为只有这样你才可以搞清楚代码作者到底是想存储什么东西。 或者是去看commit出来介绍代码信息。...我们可以了解到这是关于存储一些东西——因为方法名称总是那么易于描述。 现在问题是,我们不知道我们想在历史中存储些什么。为什么呢?因为输入参数并没有给我们这些信息。...那些参数表明了我们想存储pieces,但没有解释当那些pieces放在一起时候我们需要知道什么。...我们需要隐藏implementation,并且解释我们想让这个代码实现什么样功能。除此之外,这也是参数对象开始发挥作用时候了。你可以将它视为一个为不同对象服务盒子,或是一种降低相关性解决办法。

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Java编码指南:慎用CompletableFuture中不带线程池参数那些方法

---- CompletableFuture提供异步执行方法总是成对 ---- 例如: java.util.concurrent.CompletableFuture#supplyAsync...:异步运行线程池是显示提供,还是使用默认 ASYNC_POOL: /** * Default executor -- ForkJoinPool.commonPool() unless it...ForkJoinPool.commonPool() : new ThreadPerTaskExecutor(); CompletableFuture提供异步执行方法,强制使用显示提供线程池 ---...1、默认提供线程池,会使得相关异步执行都共用一个线程池,不合理;而且不能相互隔离业务执行;线程池参数也不能改变; 2、默认提供线程池,在微服务spring cloud环境中,会丢失链路信息,...,强制使用显示提供线程池,能避免上述提到一些问题。

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浅谈C、JavaPython之间差异

本文内容:浅谈C、JavaPython之间差异 ---- 本文目录 1.变量是什么 1.1 C认为变量应该是容器 1.2 Python认为变量应该是标签 1.3 Java认为我们不应该关心这个问题...2.循环迭代 2.1 传统循环 2.2 继承发展 2.3 新问题 3.尾声 3.1 万物皆对象 3.2 C自增 3.3 Python好名声 ---- 1.变量是什么 1.1 C认为变量应该是容器...Python主张各变量之间平等,变量可以存储任何类型数据,Python也确实是这么做。...---- 3.2 C自增 为了更好适应新任务,C也学着Java加入了类对象功能,C实现了自身进化,进化成了C++,它在利用类对象便利同时,并不承认万物皆对象观点,这也让它保存了C那时面向过程编程风格...但年轻人还是不一样,它敢想敢做,首先是实现了各变量之间平等,让它们能够存储任意数据,然后解决了内存空间相关问题。

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大语言模型参数级别和能力之间关系

模型参数数量通常被视为模型能力一个重要指标,更多参数意味着模型有更大能力来学习、存储和泛化不同类型数据。...以下是这种关系几个关键点: 学习能力:参数数量越多,模型学习复杂模式能力通常越强。这意味着大模型能够理解和生成更复杂文本,更准确地执行特定任务。...细节处理能力:具有更多参数模型能够捕捉到数据中更细微差异和模式,这可以增强模型在语言理解、翻译、文本生成等方面的性能。...适应性:大模型因其庞大参数规模,有时可以更容易地适应新任务,无需从头开始训练。通过微调,即在特定任务数据上进行少量额外训练,这些模型可以快速适应并表现出色。...然而,参数数量增加也伴随着计算资源显著增加。这包括训练时所需计算能力、训练过程中消耗能源以及模型推理时延迟。因此,在设计和部署大语言模型时,需要权衡模型性能和计算成本之间关系。

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瑜亮之争:VueReact差异

但是,React 和 Vue 之间除了拥有很多相似性,还有很多差异性。这里所指差异性不包含所有细微差异 —— 语法差异、方法名称差异 —— 仅包含那些在框架基本层面中所体现差异性。...而在 Vue 中,则需要直接修改 data : this.user.name = newName; JSX 语法模板语法 React 和 Vue 之间另一个本质区别在于页面中数据渲染方式。...它们之间不同点在于术语和修改差异性。 使用 Redux 你会拥有一个存储状态(state) store。... Enzyme 一样,它也提供加载组件、遍历DOM 等功能,从而使测试组件变得更加容易。正如你所见,它们拥有相似的语法,所以在它们两者之间进行切换将是一件十分容易事。 ?...Vue React之间异同。

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Postman接口之间参数化Token,参数化取其他接口返回值

2020年Postman文章汇总: 1、API测试之Postman使用完全指南,超详细 (原来使用 Postman测试API如此简单) 2、postman接口测试--URL Parameter数据驱动参数化...Postman接口之间参数化Token. 很多地方,有专门API接口获取Token,然后其他API在访问服务时候使用该Token。...TokenURL和Header 上面的全是原始状态,如果有多套环境的话,也就很顺利就可以参数化了,不用创建多条请求。...比如下面是创建QA环境参数 ?...Appium移动端自动化测试--录制测试用例并运行 Appium移动端自动化测试--使用IDE编辑并强化脚本 Appium移动端自动化测试--控件定位方法 Appium移动端自动化测试--元素操作触摸动作

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机器学习填坑:你知道模型参数和超参数之间区别吗?

本文给出了模型参数和模型超参数定义,并进行了对比,指出了二者本质上区别:模型参数是模型内部配置变量,可以用数据估计模型参数值;模型超参数是模型外部配置,必须手动设置参数值。...根据经典机器学习文献,可以将模型看作假设,而参数是根据特定数据集对假设进行具体调整。 模型是否具有固定或可变数量参数,决定了模型是“参数”模型或“非参”模型。 什么是模型参数?...模型参数一般不由实践者手动设置。 模型参数通常作为学习模型一部分保存。 通常使用优化算法估计模型参数,优化算法是对参数可能值进行一种有效搜索。 模型参数一些例子包括: 人造神经网络中权重。...支持向量机中支持向量。 线性回归或逻辑回归中系数。 什么是模型超参数? 模型超参数是模型外部配置,其值不能从数据估计得到。 具体特征有: 模型超参数常应用于估计模型参数过程中。...总而言之,模型参数是从数据中自动估计,而模型超参数是手动设置,并用于估计模型参数过程。

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机器学习填坑:你知道模型参数和超参数之间区别吗?

本文给出了模型参数和模型超参数定义,并进行了对比,指出了二者本质上区别:模型参数是模型内部配置变量,可以用数据估计模型参数值;模型超参数是模型外部配置,必须手动设置参数值。...这在机器学习中是有效,其中这些参数可以用数据估计得到并用作预测模型一部分。 编程中参数”: 编程中可以将参数传递给函数。在这种情况下,参数是一个函数参数,可以有一个值范围。...模型参数通常作为学习模型一部分保存。 通常使用优化算法估计模型参数,优化算法是对参数可能值进行一种有效搜索。 模型参数一些例子包括: 人造神经网络中权重。 支持向量机中支持向量。...模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。 模型超参数通常根据给定预测建模问题而调整。 怎样得到它最优值:对于给定问题,我们无法知道模型超参数最优值。...总而言之,模型参数是从数据中自动估计,而模型超参数是手动设置,并用于估计模型参数过程。

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