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提升开发技能：10个高级的JavaScript技巧 前言 在这个快速发展的数字时代，JavaScript作为一种广泛应用的编程语言，其重要性愈发凸显。为了在竞争激烈的开发领域中保持竞争力，不断提升自己的技能是至关重要的。本文小编将您介绍10个高级的JavaScript技巧，旨在帮助开发者们在编码过程 ......

删除指定数字 #include<iostream> #include<deque> using namespace std; int main(){ int n,x; cin>>n; int m[n]; for(int i=0;i<n;i++){ cin>>m[i]; } deque<int> a( ......

SELECT a.tablespace_name "表空间名称", 100-ROUND((NVL(b.bytes_free,0)/a.bytes_alloc)*100,2) "占用率(%)",ROUND(a.bytes_alloc/1024/1024,2) "容量(M)",ROUND(NVL(b.b ......

//#include <iostream> //#include <deque>//引入deque容器的头文件 //using namespace std; //int main(){ // int n; // cin>>n; // int b[n]; // deque<int> a(b,b+siz ......

//#include<iostream> //#include<deque> //using namespace std; //int main(){ // int n; // cin>>n; // int b[n]; // for(int i=0;i<n;i++){ // cin>>b[i]; / ......

CF1916B 分析 题目给出的是 \(x\) 的两个小于 \(x\) 的最大因子，首先考虑 \(a\) 不整除 \(b\) 的情况。既然 \(a\) 不整除 \(b\)，那么 \(a\times b\) 必定是 \(x\) 的倍数，但是此时 \(a,b\) 就不一定是最大的，所以需要除以一些东西， ......

算法思想 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下： 1、首先设定一个基准，通过该 ......

在 Python 中，可以使用 ctypes 库来调用 Windows API，实现对 Windows 系统的底层操作。本文将以模拟按键操作(ctrl+v)为例，详细讲解如何在 Python 中调用 Windows API。 1. 导入 ctypes 库 ctypes 是 Python 的一个外部函 ......

#include <iostream> #include <deque>//引入deque容器的头文件 using namespace std; int main(){ deque<int> a; int b[]={1,2,3,4}; deque<int> c(b,b+sizeof(b)/sizeo ......

本文搬运自 离散小波变换° 的云剪贴板。 进行了一些修正。（引用均为我添加的。） 前言 由于在洛谷，有很多人对于 \(\KaTeX\) 和 \(\LaTeX\) 之间的关系并不清楚，导致很多人去搜 \(\LaTeX\) 的资料，然后发现有许多指令无法在洛谷运行。 但是事实上，\(\KaTeX\) 才 ......

题目传送门（CF） 题目传送门（luogu） 容易发现，选择两个偶数对于答案没有任何影响，因此先手必然会优先选择两个奇数合并在一起，而后手必然会优先选择一个奇数和一个偶数在一起，我们举个例子，有一个序列 \(\{1,1,1,1,1,1\}\)，先手先取编号为 \(1,2\) 的两个数，后手再取编号为 ......

2023年即将结束，又到了做年终总结的时候，它是我每年的一个习惯，意味着又要开始新的征途，在开始新的征途之前回顾一下很有必要。 ......

年末啦，论理来说改写一个总结，总结总结这一年，展望展望未来啥的。 但是历法本身不过是人类发明的工具(况且按农历来算还没到新年)，对于天地来说此时依旧是平凡的一天，只不过可能稍冷或者稍热或者雾大一点罢了。人在这一天也不会获得什么头脑清醒万事洞明的 buff，甚至我早上还因为糊涂地选择了食堂的肉松饼+极 ......

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int x[] = {2,3,4,5,6,7}; deque<int> a(x,x+sizeof(x)/sizeof(int)); cout<<"初始值:"; for(int i = ......

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什么是精准测试 百度百科：精准测试是一套计算机测试辅助分析系统。精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。 阿里：通过建立测试用例与业务方法的关联关系，在代码 ......

题意 给定一个由 \(['L', 'R']\) 组成的网格图。 每个点有一个方向，用 \(['U', 'D', 'L', 'R']\) 表示。 每次操作可以选择两个相邻的点，使其中一个顺时针旋转另一个逆时针旋转。 称一个匹配为站在两个相邻点所朝的方向上使得左边是 \(L\) 右边是 \(R\)。 S ......

转写时长超出60秒的语音文件，业界的竞品通常会使用创建异步转写任务的方式来提供支持。 一个简单、直接的实现方案，即： 网关服务接收到来自客户的转写请求时，将任务信息持久化至任务队列中。 由算法服务的实例从任务队列中提取任务，并执行转写操作。 待执行完毕之后，将转写结果保存至DB中，供调用方查询。 本 ......

在不知不觉中，2023年已接近尾声，2024年也将乘风而至。回首这一年当中，有过迷茫，喜悦，希望，失落，却也在不断前行着。不管是工作，生活，都不会一帆风顺，虽有风雨，却也在不断砥砺前行，做着自己认为对的，却看似无用的事情。 ......

伯努利不等式应用 已知函数\(f(x)=(1+x)^m-mx-1,x>-1,m>0\)且\(m\neq 1\) \((1)\) 讨论\(f(x)\)单调性 \((2)\) 若\(\forall x\in\left(0,\dfrac{\pi}{2}\right)\cup \left(\dfrac{\p ......

原题链接 前言 考场上想了半天，用了好多种思路，最后用背包类一维数组加上最大的最小值记忆化求解。 思路 我一开始想的思路，就不说了，直接说我最终解法是怎么得到的。 我想什么时候无法启动智能车，即判断存不存在电池的组合使得刚好达到所需电力？ ......

软件多开助手：探索同时操作多个文件管理器的奇妙功能 导语：在数字化时代，我们经常需要处理大量的文件和数据。然而，传统的文件管理器通常只能同时打开一个窗口，限制了我们的工作效率。幸运的是，现在有一种名为"软件多开助手"的工具，它为我们提供了同时操作多个文件管理器的奇妙功能，让我们能够更加高效地管理和处 ......

使用NumPy需要先导入，约定俗成地为它起别名np。使用np.array 可传入一个元组或列表。如果是二维数据，可以是由列表组成的列表或 由元组组成的列表等形式。 import numpy as np np.array([1, 2, 3]) np.array((1, 2, 3)) # 同上 # ar ......

# Day18左下角的值，路径总和，构建二叉树 `By HQWQF 2023/12/30` ## 笔记 *** ## 513.找树左下角的值 给定一个二叉树的 **根节点** `root`，请找出该二叉树的 **最底层 最左边** 节点的值。 假设二叉树中至少有一个节点。 **示例 2:** **输 ......

也可以用isinstance来判断数据是不是指定的类型： isinstance(123, int) # 123是不是整型值 # True isinstance('123', int) # False isinstance(True, bool) # True ......

b / a # 2.1 a ** b # 表示10的21次幂 b % a # 1 （取余） # 地板除，相除后只保留整数部分，即向下取整 # 但如果其中一个操作数为负数，则取负无穷大方向距离结果最近的整数 9//2 # 4 9.0//2.0 # 4.0 -11//3 # -4 -11.0//3 # ......

Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注 意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 可以先选择要展示的数据，再绘图。 df.loc['Ben','Q1 ......

curator 1.创建连接: 2. 3. ......

增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......

df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median( ......