在Java的集合框架中,Map接口用于存储键值对,提供了一种基于键进行查找和操作的数据结构。Map接口的实现类提供了丰富的方法来操作键值对,例如添加、删除、更新和查找。本文将详细介绍Java中的Map接口及其常见实现类,包括HashMap、TreeMap和LinkedHashMap,并提供一些示例代码。
sql 脚本 -- 创建表 学生表 CREATE TABLE `student` ( `stuid` VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT '学号', `stunm` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '学生姓名', PRIMARY KEY (`stuid`) ) COLLATE='utf8_general_ci' ENGINE=InnoDB; -- 课程表 CREATE TABLE `courses` ( `cours
字典是另一种可变容器模型,类似于我们生活中使用的字典,它可以存储任意类型对象,与列表、集合不同的是,字典的每个元素都是由一个键和一个值组成的“键值对”,键和值通过冒号分开。下面的代码演示了如何定义和使用字典。
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示:
键:只能是不可变数据类型,一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对会替换前面的,值不需要唯一
简单的说,就是模型给出了多个重叠在一起的候选框,我们只需要保留一个就可以了。其他的重叠的候选框就删掉了,效果可见下图:
static int [] scores={5,10,5,2,9,3,8}; public static void main(String[] args) { for(int i=0;i<scores.length;i++){ for(int j=0;j<scores.length-i-1;j++){ if(scores[j]>scores[j+1]){ int temp=scores[j]; scores[j]=scores[j+1]; scores[j+1]=temp; } } } System.out.println(Arrays.toString(scores)); }
scores = {"小刘": 45, "小红": 68, "小米": 96, "小白": 65, "小梦": 75} highest = max(scores.values()) lowest = min(scores.values()) average = sum(scores.values()) / len(scores) # print("平均值为:"+str(average)) max_keys = [k for k, x in scores.items() if not any(y > x
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
1. Description 2. Solution class Solution { public: int calPoints(vector<string>& ops) {
2022-11-23: 分数排名。输出结果和表的sql如下。请写出输出结果的sql语句?
scores ={"小刘":45,"小红":68,"小米":96,"小白":65,"小梦":75} highest =max(scores.values()) lowest =min(scores.values()) average =sum(scores.values())/len(scores) # print("平均值为:"+str(average)) max_keys =[k for k, x in scores.items()if not any(y > x for y in scores.values())]print('成绩最高的是:')for student in max_keys:print(student) min_keys =[k for k, x in scores.items()if not any(y < x for y in scores.values())]print('成绩最低的是:')for student in min_keys:print(student) personName =[k for k, v in scores.items()if v < average]print("低于平均值的学生:")for student in personName:print(student)
2023-06-18:给定一个长度为N的一维数组scores, 代表0~N-1号员工的初始得分,
看到这个问题的时候,我是不知所云的,因为课堂上只讲过order(x),没有出现order(x,y),不理解其运算逻辑,就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程,仅供参考!
在各种业务场景中,我们经常需要生成各种报表,例如学校中的学生成绩表、商业场景中的销售单和发票单、测量检测场景中的检测报告等等。这些报表对于组织和管理数据非常重要,因为它们提供了直观、清晰的方式来展示和分析数据。
问题:某游戏使用mysql数据库,数据表 scores 记录用户得分历史,uid 代表用户ID, score 表示分数, date 表示日期,每个用户每天都会产生多条记录。
在很多笔试的程序员中会有很多写SQL的情况,其中很多时候会考察行转列。那么这个时候如果能写出来几种行转列的SQL,会给面试官留下比较好的印象。
Code: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt datas = np.array([[i*0.1,int((i*0.1>0.55)) or i*0.1 == 0.4 ] for i in range(0,10)]) np.random.shuffle(datas) print(datas) def get_far(labelFalse_predictTrue,labelTrue_predictTrue): far = labelF
注意: 在 HBase Shell 中如果按退格键无法删除 , 则需要按 Ctrl + backspace 键
上面构造了一个不可变的Map[String, Int],其值也不能被改变.如果想要一个可变映射,使用如下命令创建:
学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具,它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。在本篇博客中,我们将深入介绍学习曲线的概念,并使用 Scikit-Learn 中的工具绘制学习曲线。
连接 inner join(内连接) 两个表都存在匹配时,返回行 查询每个学生,每个科目的成绩 select students.sname, subjects.stitle, scores.score
map(映射)是存储一系列无序的key/value对,通过key来对value进行操作(增、删、改、查)。 映射的key只能为可使用==运算符的值类型(字符串、数字、布尔、数组),value可以为任意类型
Java 中实现数组复制有 4 种方法,分别为使用 Arrays 类的 copyOf() 方法和 copyOfRange() 方法、System 类的 arraycopy() 方法和 Object 类的 clone() 方法。下面来详细介绍这 4 种方法的使用。
数据表,来自leetcode Create table If Not Exists Scores (Id int, Score DECIMAL(3,2)) Truncate table Scores insert into Scores (Id, Score) values ('1', '3.5') insert into Scores (Id, Score) values ('2', '3.65') insert into Scores (Id, Score) values ('3', '4.0') in
代码下载:here。 已知训练数据如下: 预处理代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """
统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。
SQL语句,简单的大家都会写,但如果是复杂的SQL语句,撰写起来很多程序员就不会了,甚至一些DBA也不会写,今天我们来模拟一些个别的例子来看看一些复杂的SQL语句怎么写。同时最后我们演示一下复杂的SQL 程序员和 DBA 在专项的思维模式不同导致的运行效率不同的案例。(想要看程序员和DBA的SQL撰写的比较直接到练习3)
cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。如果不指定 File 参数,cut 命令将读取标准输入。必须指定 -b、-c 或 -f 标志之一。
本文以 huggingface-transformers 的文本生成解码代码为例,对文本生成常用的五种解码策略 greedy search、beam search、sample、sample and rank & beam sample、group beam search 进行逐行解读。每一小节首先会介绍对应解码策略的原理,接着给出供大家快速上手的代码示例,并逐层介绍调用过程,最后给出所使用到的所有类之间调用的时序图。由简到繁再到简,帮助大家建立起一个整体的认识,并且能够快速应用。干货较多,欢迎阅读并进行实践尝试。
在序列比对的时候,有全局比对和局部比对两种方法,其中,Needleman-Wunsch比对算法是其中的一个很经典的全局比对算法。下面将用python从头实现,将考虑match,mismatch,gap和gap是否连续的因素。
0.说在前面1.Softmax向量化1.1 Softmax梯度推导1.2 Softmax向量化实现2.两层神经网络2.1 反向传播推导2.2 两层神经网络实现3.作者的话
小明的期末考试有三门课。 假如课程是百分制,不同的分数段积分不同,60分以下积0分,60到90分积1分,90分以上积2分。 请用Python编写一个程序,程序输入三门成绩,然后计算并输出课程的总积分。
编写代码模拟比赛最终成绩的计算过程,至少三个评委,去掉最高分和最低分并计算剩余分数的平均分要求最终结果为整数。
今天给大家介绍一下SQL Server排名中经常用到的ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK(),NTILE()这四个好兄弟。
本文是对scikit-learn.org上函数说明<learning_curve>一文的翻译。 包括其引用的用户手册-learning_curve
github地址: https://github.com/nql1314/sql-practises
Cyber-dojo.org是编程操练者的乐园。下面是这个网站上的43个编程操练题目,供编程操练爱好者参考。
如果前两步再进行的过程中,只分配了空间,却没有赋值,我们可以在这里通过访问数组下标进行访问
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)是有anchor系列目标检测的标配,如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层,例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。
假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛,你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数 总和 。
之前我们介绍了一项整合多维组学通路分析的工作ActivePathways,能够在多个数据集中识别到显著富集的通路,包括那些在单个数据集中不明显的通路。今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。
自注意力机制(Self-attention Mechanism)是Google机器翻译团队2017年在《Attention is all you need》论文中提出的,它抛弃了传统的通过RNN来做Seq2Seq任务的做法,对神经网络训练的并行化更加友好。
我们一般做键值的查询,会选择in或not in来操作,本篇还要介绍三种新的查询方法,下面大家一起来看看吧。
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映射: def constructMap = { //构造一个不可变Map[String Int] val scores = Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) //构造一个可变Map[String,Int] val mscores1 = scala.collection.mutable.Map("Alice" -> 10, "aaa" -> 9, "bbb" -> 5) val mscores2 = sca
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