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    100 个基本 Python 面试问题第四部分(61-80)

    Q-1:什么是 Python,使用它有什么好处,你对 PEP 8 有什么理解? Q-2:以下 Python 代码片段的输出是什么?证明你的答案。 Q-3:如果程序不需要动作但在语法上需要它,可以在 Python 中使用的语句是什么? Q-4:在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么? Q-5:Python 中可用的内置类型有哪些? Q-6:如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析? Q-7:什么时候使用 Python 装饰器? Q-8:列表和元组的主要区别是什么? Q-9:Python 如何处理内存管理? Q-10:lambda 和 def 之间的主要区别是什么? Q-11:使用 python reg 表达式模块“re”编写一个 reg 表达式来验证电子邮件 ID? Q-12:你认为以下代码片段的输出是什么?代码中有错误吗? Q-13:Python 中有 switch 或 case 语句吗?如果不是,那么相同的原因是什么? Q-14:Python 用来迭代数字序列的内置函数是什么? Q-15:Python 的 try-except 块中可能有哪些可选语句? Q-16:Python 中的字符串是什么? Q-17:Python 中的切片是什么? Q-18:Python 中的 %s 是什么? Q-19:字符串在 Python 中是不可变的还是可变的? Q-20:Python 中的索引是什么? Q-21:Python 中的文档字符串是什么? Q-22:Python 编程中的函数是什么? Q-23:Python 中有多少基本类型的函数? Q-24:我们如何用 Python 编写函数? Q-25:Python 中的函数调用或可调用对象是什么? Q-26:Python 中的 return 关键字是做什么用的? Q-27:Python 中的“按值调用”是什么? Q-28:Python 中的“按引用调用”是什么? Q-29:trunc() 函数的返回值是多少? Q-30:Python 函数必须返回一个值吗? Q-31:Python 中的 continue 有什么作用? Q-32:Python 中 id() 函数的用途是什么? Q-33:*args 在 Python 中有什么作用? Q-34:**kwargs 在 Python 中做什么? Q-35:Python 有 Main() 方法吗? Q-36: __ Name __ 在 Python 中有什么作用? Q-37:Python 中“end”的目的是什么? Q-38:什么时候应该在 Python 中使用“break”? Q-39:Python 中的 pass 和 continue 有什么区别? Q-40:len() 函数在 Python 中有什么作用? Q-41:chr() 函数在 Python 中有什么作用? Q-42:ord() 函数在 Python 中有什么作用? Q-43:Python 中的 Rstrip() 是什么? Q-44:Python 中的空格是什么? Q-45:Python 中的 isalpha() 是什么? Q-46:你如何在 Python 中使用 split() 函数? Q-47:Python 中的 join 方法有什么作用? Q-48:Title() 方法在 Python 中有什么作用? Q-49:是什么让 CPython 与 Python 不同? Q-50:哪个包是最快的 Python 形式? Q-51:Python 语言中的 GIL 是什么? Q-52:Python 如何实现线程安全? Q-53:Python 如何管理内存? Q-54:Python 中的元组是什么? Q-55:Python 编程中的字典是什么? Q-56:Python 中的 set 对象是什么? Q-57:字典在 Python 中有什么用? Q-58:Python 列表是链表吗? Q-59:Python 中的 Class 是什么? Q-60:Python 类中的属性和方法是什么? Q-61:如何在运行时为 Class 属性赋值? Q-62:Python 编程中的继承是什么? Q-63:Python 中的组合是什么? Q-64:Python 程序中的错误和异常是什么? Q-65:你如何在 Python 中使用 Try/Except/Finally 处理异常? Q-66:你如何为 Python 中的预定义条件引发异常? Q-67:什么是 Python 迭代器? Q-68:Iterator 和 Iterable 有什么区别? Q-69:什么是 Python 生成器? Q-70:Python 中的闭包是什么? Q-71:Python 中的装

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    鱼与熊掌兼得,既要云服务创新也要管理传统网络

    对于很多企业来说,软件即服务(SaaS)等云计算解决方案的效率显著提高、资本支出显著降低。但是真正从云技术中寻求成果的公司往往由于过度关注成本的降低,而错失整个云计算带来的巨大优势。 📷 企业积极拥抱云计算也是一个长期的计划,需要企业的长期投资和规划。任何云计算战略的关键部分都应该是在处理传统IT资产的同时,还要在降低成本的前提下促进云服务创新。 随着自动化、机器学习、人工智能、大数据分析、物联网和敏捷开发扥尖端技术和概念越来越突出,CIO和他们的团队将重塑整个IT产业。具有前瞻性目光的公司意识到,IT不仅

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    Google Earth Engine(GEE)——南非土壤有机碳储量及趋势数据集

    南非土壤有机碳储量及趋势 利用光学卫星数据和其他辅助气候、形态和生物协变量驱动的机器学习工作流程,预测了南非自然区域(不包括水、城市和耕地)的土壤有机碳(SOC)储量(kg C m-2)。时间范围涵盖1984-2019年。空间范围包括南非自然土地面积的0-30厘米表土(占全国84%)。 土壤有机碳(SOC)储量的估算和监测对于保持土壤生产力和实现气候变化减缓目标非常重要。目前的全球SOC地图没有为景观决策提供足够的细节,也不允许跟踪碳的固存或损失的时间。利用光学卫星驱动的机器学习工作流程,我们以30米的空间分辨率绘制了1984年至2019年南非自然植被(86%的土地面积)下的SOC库存(表土;0至30厘米)。我们估计表土SOC总储量为5.6 Pg C,SOC密度中值为6 kg C m-2(IQR:四分位数范围2.9 kg C m-2)。35年来,预测的SOC经历了0.3%的净增长(相对于长期平均值),最大的净增长(1.7%)和下降(-0.6%)分别发生在草原和纳马卡鲁生物群落。在景观尺度上,SOC的变化在一些地方很明显,从栅栏线的对比中可以看出,这可能是由于当地的管理效应(例如,与SOC增加有关的木质侵蚀和与SOC减少有关的过度放牧)。我们的SOC绘图方法表现出较低的不确定性(R2=0.64;RMSE=2.5 kg C m-2),与以前的低分辨率(250-1000米)国家SOC绘图工作(平均R2=0.24;RMSE=3.7 kg C m-2)相比,偏差较小。我们的趋势图仍然是一个估计值,有待于对同一地点的土壤样本进行重复测量(时间序列);这是跟踪SOC变化的全球优先事项。虽然高分辨率的SOC地图可以为旨在减缓气候的土地管理决策提供信息(自然气候解决方案),但SOC的潜在增长可能受到当地气候和土壤的限制。同样重要的是,气候减缓工作,如植树,要平衡碳、生物多样性和整体生态系统功能之间的权衡。

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