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    Go 泛型的括号选择: or ( )?

    Go 语言设计者 Robert Griesemer 和 Ian Lance Taylor 近日在 Golang 官方论坛发帖讨论关于泛型及其括号使用的问题。 ?...他们提到很多人表达了对泛型语法的担忧,特别是在类型参数声明和函数实例以及泛型的括号选择方面。...基于此,他们解释了目前泛型草案在示例代码中使用小括号的原因。...所以只剩下 ( ) 和 [ ] 可供选择。然而缺少修饰的方括号会在数组和 slice 的类型声明中造成歧义,在解析索引表达式时也会引起小程度的歧义。...Robert 和 Ian 表示,除了使用方括号,还有另外经过充分研究的符号可以选择,这些方案能让他们做出更明智的决定。 https://groups.google.com/forum/#!

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    编程范型:工具的选择

    这是我写的关于编程范型的文章中最后一篇。...编程范型是一种很常见但是很有趣的给工具分类的维度,如果你不熟悉它,我曾经写过一篇文章简单介绍过,请先阅读。...仅仅了解它对于工程师来说,是远远不够的,我们需要使用、总结,并且感受,在选择合适的编程语言以后,问题的解决一下子变得豁然开朗。...08 年的时候,在 InfoQ 的一次关于 Groovy 的交流活动里面,我举了这样一个例子(来自当时写的胶片,年代有些久远了,胶片里面有一些不合适的例子和言论请见谅)——构造一棵 DOM 树: def...学习一门新的语言,一定要选择自己不熟悉的编程范型,否则,获得的仅仅是掌握的语法和规范,枯燥而没有乐趣。

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    【初阶数据结构】树型数据的勘探:树

    1.树的概念及结构 1.1 什么是树? 树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。...:一棵树中,最大的结点的度称为树的度; 如上图:树的度为 6 结点的层次:从根开始定义起,根为第 1 层,根的子结点为第 2 层,以此类推; 树的高度或深度:树中结点的最大层次; 如上图:树的高度为 4...二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒,这是二叉树与普通树结构的重要区别之一 值得注意的是: 二叉树不存在度大于2的结点 二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒,因此二叉树是有序树 二叉树分为五种情况:...空二叉树: 没有任何节点的二叉树 只有根节点的二叉树: 整个树只有一个根节点,没有左子树和右子树 只有左子树的二叉树: 除了根节点外,根节点只有左子树,没有右子树 只有右子树的二叉树: 除了根节点外,...也就是说,如果一个二叉树的层数为 K,且结点总数是 2^k -1 ,则它就是满二叉树 完全二叉树: 完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。

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    树型结构--树的定义和基本术语(十六)

    1.树的定义 树是n(n>=0)个结点的有限集合T,当n=0时,称为空树,当n>0时,该集合满足如下条件: 1.其中必有一个称为根的特定结点,它没有直接前驱,但是有零个或多个直接后续。...6.结点的层序编号:将树中的结点从上层到下层,同层从左到右的次序排成一个线性序列,依次给它们编以连续的自然数。 7.树的度:树中所有结点的度的最大值。...8.树的高度(深度):树中所有结点的层次的最大值。 9.森林:m(m>=0)棵互不相交的树的集合。...将一棵非空树的根结点删去,树就变成了一个森林,反之,给森林增加一个统一的的根结点,森林就变成了一棵树。 10.有序树:在树T中,如果各个子树t之间有前后次序的,则称为有序数。...如图示这样的便是有序树,大多数情况下默认都是有序树,若结点不是有序排列,则称为无序树,也称自由树。

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    树模型遇上类别型特征(Python)

    对于xgboost、GBDT等boosting树模型,基学习通常是cart回归树,而cart树的输入通常只支持连续型数值类型的,像年龄、收入等连续型变量Cart可以很好地处理,但对于无序的类别型变量(如...职业、地区等),cart树处理就麻烦些了,如果是直接暴力地枚举每种可能的类别型特征的组合,这样找类别特征划分点计算量也很容易就爆了。...在此,本文列举了 树模型对于类别型特征处理的常用方法,并做了深入探讨~ 一、one-hot编码处理 我们可以直接对类别型特征做Onehot处理(这也是最常用的做法),每一类别的取值都用单独一位0/1来表示...当onehot用于树模型时,类别型特征的取值数量少的时候还是可以学习到比较重要的交互特征,但是当取值很多时候(如 大于100),容易导致过拟合,是不太适合用onehot+树模型的。...以上就是主要的树模型对类别特征编码方法。实际工程上面的效果,还需具体验证。计算资源丰富的情况下,可以多试几种编码方法,再做特征选择,选取比较有效的特征,效果杠杠的!!

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    JS监听事件型爬虫

    最近开始研究网页参数的JS加密,但是大型网站的JS文件过于繁杂,不适合新手上路,于是乎找了几个简单的网页来学习学习。 首先要和大家聊的是监听事件型爬虫(推荐FireFox浏览器)。...简单介绍一下JS事件监听: JavaScript之事件概念和监听事件 1、事件的概念: JavaScript使我们有能力创建动态页面,网页中的每一个元素都可以产生某些触发JavaScript函数的事件。...2、事件流: 事件流主要分为冒泡型事件和捕获型事件。IE浏览器目前只支持冒泡型事件,而支持标准DOM的浏览器比如火狐、Chrome等两者都支持。 ?...找到了所有需要的js代码,然后用python还原???不用自己找虐,python提供一个execjs的库,可以直接调用js文件。一共15行代码就可以获得所需的网址啦。...{}") '.format(data) print(ctx.eval(js)) 最后结果如下: ?

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    决策树的原理_决策树特征选择

    决策树的原理:根据树结构进行决策,可以用于分类和回归。一颗决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点。...从根节点出发,对每个特征划分数据集并计算信息增益(或者增益率,基尼系数),选择信息增益最大的特征作为划分特征,依次递归,直至特征划分时信息增益很小或无特征可划分,形成决策树。 决策树 优点 1....样本发生一点点变化会导致树的结构剧烈变动 决策树的算法:ID3算法、C4.5算法、CART算法 算法 优缺点 ID3算法 不足: 无法处理连续特征;信息增益使得算法偏向于取值较多的特征;没有考虑缺失值和过拟合的问题...C4.5算法 优点: 可以处理连续特征,引入增益率校正信息增益,考虑了数据缺失和过拟合的问题;不足: 剪枝方法有优化空间,生成的多叉树运算效率不高,大量对数运算和排序运算很耗时,只能用于分类不能回归。...CART算法 优点: 解决了C4.5算法的不足,可分类可回归;不足: 树的结构会由于样本的小变化发生剧烈变动,特征选择时都是选择最优的一个特征来做分类决策。

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    js应用字典树

    字典树又叫前缀树或Trie树,是处理字符串常见的一种树形数据结构,其优点是利用字符串的公共前缀来节约存储空间,比如加入‘abc’,‘abcd’,‘abd’,‘bcd’,‘efg’,‘hik’之后,其结构应该如下图所示...当有新的单词加入时,需要判断是否在已经存储的单词中,如果不存在则直接插入 2.来了一个单词的前缀,统计一下存储的单词中有多少个单词前缀是和该单词前缀相同 下面我们开始来实现这个数据结构: //字典树...字典树的一个常用场景有代码补全,输入框单词提示等。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...Trie树也有它的缺点, 假定我们只对字母与数字进行处理,那么每个节点至少有52+10个子节点。为了节省内存,我们可以用链表或数组。在JS中我们直接用数组,因为JS的数组是动态的,自带优化。

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    离散型制造企业如何选择MES系统

    MES对于制造企业来说,其所需要的要求是各不相同的,比如离散型制造企业,该如何去选择MES系统呢?什么是离散型制造企业?离散型制造企业的产品往往是由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。...离散型MES系统是怎样的?离散型MES系统,比较适合定制类产品的生产管理,从生产计划开始到成品,全程都是通过MES系统管控起来。...(5)打破信息孤岛:MES系统帮助离散型企业填补了上层计划系统和底层控制系统的信息断层,实现了企业三级信息流的通畅。...MES系统是离散型制造业提高企业核心竞争力的重要手段之一。...离散型制造企业通过MES系统能够对企业车间的生产管理、物流管理、质量管理、资源管理等方面进行全程管控,提高生产效率,降低生产成本,还帮助离散型制造企业规范管理车间现场的管理模式,完成车间的信息化建设。

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    js 中树的搜索

    在处理树形结构时,选择合适的查找方法(递归、迭代、广度优先搜索、使用第三方库)取决于具体的应用场景、树的规模、性能需求以及代码维护性。...推荐库 Lodash:提供了丰富的工具函数,可以简化树的操作。 Immutable.js 或 Immer:适用于需要不可变数据结构的场景。 Tree-model:专门用于树形结构操作的库。...当树的深度较大或存在栈溢出风险 迭代搜索(DFS 或 BFS)是更稳健的选择。深度优先搜索(DFS)适用于需要深入查找的场景,而广度优先搜索(BFS)适用于需要按层级查找的场景。...如果预期树的深度较大,或者担心递归导致的栈溢出问题,选择迭代方法(DFS 或 BFS)。 当需要更多功能或项目中已经使用相关库,考虑使用第三方库,以简化实现并提高代码的可维护性。...对于频繁查找操作,构建一个映射表可能是更高效的选择,尽管这需要额外的内存和维护工作。 通过根据具体需求和场景选择合适的方法,可以在确保性能和可维护性的同时,实现高效的树形结构查找功能。

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    JavaScript 中的树型数据结构

    实现和遍历技术 作者:Anish Kumar 译者:同学小强 来源:stackfull Tree 是一种有趣的数据结构,它在各个领域都有广泛的应用,例如: DOM 是一种树型数据结构 我们操作系统中的目录和文件可以表示为树...家族层次结构可以表示为一棵树 树有很多变体(如堆、 BST 等) ,可用于解决与调度、图像处理、数据库等相关的问题。...许多复杂的问题可能看起来和树没有关系,但是实际上可以表示为一个问题。我们还将讨论这些问题(在本系列后面的部分中) ,看看树是如何使看似复杂的问题更容易理解和解决的。...引言 为二叉树实现一个节点是非常简单的。...例如,对于上面的树,遍历会得到如下结果: 2, 1, 3 下面是一个略微复杂的树的例子,使得这个更容易理解: 要实现这种形式的遍历,我们可以使用一个队列(先进先出)数据结构。

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