Python 基本数据类型（二）

news2024/11/16 1:49:39

1. 列表

  列表是 Python 最常用的数据类型，它是有序元素的集合，元素之间以逗号分隔，用中括号括起来，可以是任何数据类型。同时它也是一种序列，支持索引、切片、加、乘和成员检查等。

  • **数组：**数据类型必须一致，有序的元素序列。
  • **列表：**Python 中没有数组的概念，列表是一种特殊的数组，不要求数据类型一致，在内存中存储方式类似于链表。

**索引：**即序列中元素的位置，从 0 开始

1.1 基本操作

  1. 创建列表

>>> L = []		# 创建一个空列表
>>> L = [3, '2', 6]

  2. 获取元素

  获取元素有三种方法，分别是：

  • 通过索引获取
  • 列表切片获取（获得列表）
  • for 循环
>>> L = [3, '2', 6]
>>> L[1]          # 索引       
'2'                      
>>> L[0:2]        # 切片
[3, '2']                 
>>> for i in L:     # for 循环     
...     print(i)         
...                      
3                        
2                        
6

  3. 删除元素

  del 语句可以删除整个列表，也可以用来删除某个元素：

>>> L = [3, '2', 6]
>>> del L[1]  	# 删除索引为 1 的元素
>>> L
[3, 6]
>>> del L[0:1]		# 切片删除
>>> L
[6]
>>> del L		# 删除整个列表

  4. 修改列表

  列表修改，可以通过索引赋值修改，也可以通过切片修改：

>>> l = [3, '2', 6]                                                 
>>> l[1] = 4            # 通过索引赋值操作            
>>> l                               
[3, 4, 6]                           
>>> l[0:2] = [4, 5]       # 切片修改	          
>>> l                               
[4, 5, 6]

  5. 成员运算

  列表支持 in、not in 成员运算，返回布尔值：

>>> l = [10, 22, 33, 66]
>>> 10 in l
True
>>> 22 not in l
False

  6. 获取列表中列表中的元素

  列表支持多级索引：

>>> l = [10, 22, [33, 44], 66]
>>> l[2][1]
44

  7. 类型转换

  通过 list（）函数可以将其他数据类型转换为列表，需要注意的是 数字不能转换为列表，因为数字不是可迭代对象。

>>> list('123')
['1', '2', '3']
>>> list({'name':'rose', 'age':18})
['name', 'age']

  列表转换为字符串：

>>> l = ['abc', '123']		# 列表中只有字符串时，使用 .join（）方法
>>> ''.join(l)
'abc123'

>>> l = ['abc', 123]    # 当列表中有数字时				
>>> s = ''              
>>> for i in l:         
...     s += str(i)     
...                     
>>> print(s)            
abc123

  8. 切片（slice）

  列表是有序元素的集合，支持切片操作，slice（start，stop[，step]）有三个参数，开始结束位置以及步长。切片是对原列表的浅拷贝，不改变原列表。

>>> l = [10, 22, 33, 66]
>>> l[0:2]		# 包含开始位置，不包含结束位置
[10, 22]
>>> l[:3]		# 省略开始位置
[10, 22, 33]
>>> l[2:]		# 省略结束位置
[33, 66]
>>> l[:]		# 对原列表拷贝（副本）
[10, 22, 33, 66]
>>> l[:3:2]		# 步长为 2
[10, 33]
>>> l[::2]		# 对原列表拷贝，步长为 2
[10, 33]
>>> l[::-1]		# 反转列表
[66, 33, 22, 10]

1.2 列表内置方法

# append（obj）：在列表最后添加一个元素
>>> l = [2, 3]
>>> l.append(6)
>>> l
[2, 3, 6]

# clear（）：清空列表中所有元素
>>> l = [2, 3]
>>> l.clear()
>>> l
[]

# copy（）：浅拷贝
>>> l = [2, 3]
>>> l1 = l.copy()
>>> l1
[2, 3]

# count（value）：统计列表中某个元素的个数
>>> l = ['a', 'b', 'c', 'a']
>>> l.count('a')
2

# extend（iterable）：往列表最后添加多给元素，参数必须是可迭代对象
>>> l = ['a', 'b', 'c', 'a']
>>> l.extend('12')
>>> l.extend([3, 5])
>>> l
['a', 'b', 'c', 'a', '1', '2', 3, 5]

# index（value，start=None，end=None）：查找某个元素的位置，可指定范围，当有多个时，仅返回第一个的位置
>>> l = ['a', 'b', 'c', 'a', '1', '2', 3, 5]		# 若不存在报 ValueError
>>> l.index('a')
0

# insert（index，value）：往列表中任意位置插入一个元素，第一个为插入位置，第二个为插入元素
>>> l = ['a', 'b']
>>> l.insert(1, 2)
>>> l
['a', 2, 'b']

# pop（index=None）：删除一个元素，并获得它，默认是最后一个，可以指定索引
>>> l = ['a', 'b', 'c']
>>> res = l.pop()
>>> res
'c'
>>> l
['a', 'b']
>>> l.pop(1)
'b'
>>> l
['a']

# remove（value）：删除一个元素，当有多个时，仅删除第一个
>>> l = ['a', 'b', 'c', 'a']
>>> l.remove('a')
>>> l
['b', 'c', 'a']

# reverse（）：列表反转
>>> l = ['a', 'b', 'c', 'a']
>>> l.reverse()
>>> l
['a', 'c', 'b', 'a']

# sort（func，key=None，reverse=True）：对列表中的元素进行排序，func 为排序算法（默认从小到大），key 为关键字，reverse=False 表示不颠倒顺序，True 表示从大到小
>>> l = [22, 11, 33, 10]
>>> l.sort()
>>> l
[10, 11, 22, 33]
>>> l.sort(reverse=True)
>>> l
[33, 22, 11, 10]

2. 元组

  元组是一种特殊的列表，也是一种有序元素的集合，与列表的区别：

  • **列表：**可以修改、增加、删除，使用中括号括起来
  • **元组：**一旦创建不可修改、增加、删除，使用小括号括起来

2.1 基本操作

  1. 创建

  一般在创建元组时，推荐在最后一个元素加一个逗号【，】

>>> temp = ()
>>> temp = (3,)
>>> temp = (2, 3, 'ab',)

  2. 获取

  元组获取元素与列表一样，同样地可以通过索引、切片以及 for 循环遍历获取。其他数据类型转换为元组，使用 tuple（）函数，方法与 list（）一样。

>>> temp = (2, 3, 'ab')
>>> temp[1]
3
>>> temp[0:2]
(2, 3)
>>> for i in temp:
...     print(i)
2
3
ab

  3. 更新

  元组一旦创建，其一级元素不可被修改，但是元组里面的二级元素（如 元组中的列表中的元素）可以被修改。

>>> temp = (2, 3, ['a', 'b'], 4)
>>> temp[2][0] = 'c'
>>> temp
(2, 3, ['c', 'b'], 4)

  另外还可以类似于 str 一样，使用连接符 + 对其进行间接修改。但是需要注意的是，使用连接符修改将会产生一个新的元组（即验证了元组不可被修改）。

>>> temp = (2, 3, 4)
>>> id(temp)
47622040
>>> temp = temp[:2] + (5,) + temp[2:]	# 在索引为 2 的位置插入一个元素 5
>>> temp
(2, 3, 5, 4)
>>> id(temp)		# 前后元组名相同，但 id 不同，不是一个元组
39030600

  4. 删除

  一般情况，元组不使用时，将会被 Python 的回收机制自动删除，因此不用特意删除。

>>> temp = (2, 3, 4)
>>> temp = temp[:1] + temp[2:]
>>> temp
(2, 4)

>>> del temp		# 删除整个元组

2.2 内置函数

# len(obj)：获取元组长度
>>> temp = (2, 3, 4)
>>> len(temp)
3

# max、min（obj）：获取元组中元组最大、小值
>>> max(temp)
4
>>> min(temp)
2

# tuple（）：类型转换
>>> tuple('123'
... )
('1', '2', '3')
>>> tuple({'name':'rose', 'age':18})
('name', 'age')

2.3 内置方法

# count（value）：统计某个元素个数
>>> temp = (2, 3, 4, 2)
>>> temp.count(2)
2

# index（value，start=None，end=None）：获取某个元素位置，若不存在，报 ValueError
>>> temp.index(2, 0, 3)
0

2.4 元祖拆包

  元组拆包即将元组中的元素平行赋值给变量。

>>> x,y,z = (1,2,3)
>>> print(x,y,z)
1 2 3

>>> infos = [(1,2,3), (4,5,6)]
>>> for i in infos:
...     print('%s %s %s'%i)
...
1 2 3
4 5 6

3. 字典

  字典是一种可变容器模型，可以存储任意类型对象。由无序的键（key）值（value）对组成，每对之间以逗号分割，最外层以花括号包裹。

  • **键：**任意不可变类型（int、str、tuple 等），必须是唯一的。
  • **值：**任意类型

3.1 基本操作

  1. 创建

>>> d1 = {}
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d3 = dict()

  2. 访问

  因为字典是无序的，所有只能通过 key 来访问 value：

>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d2['name']			# 这种方法，当 key 不存在是会报 KeyError
'rose'

>>> d2.get('age')
18

3. 删除

  del 语句可以用来删除一个元素，也可用于删除整个字典：

>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> del d2['name']		# 删除 name
>>> d2
{'age': 18}
>>> del d2		# 删除整个字典

4. 修改

  通过 key 访问到 value，对其进行赋值，便可完成修改：

>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d2['name'] = 'tom'
>>> d2
{'name': 'tom', 'age': 18}

3.2 内置方法

  PART 1

# fromkeys（sequence[, value]）：内置的类方法 @staticmethod，接收一个序列，将序列中的元素作为键，value 默认为 None，返回一个新的字典
>>> d = dict.fromkeys(['a', 'b'], 2)
>>> d
{'a': 2, 'b': 2}

# get（key[, value]）：根据 key 获取 value，即使 key 不存在也不会报错，若 key 存在可以指定返回值
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d2.get('age')
18
>>> d2.get('gender', '没找到')
'没找到'

# pop（key[,default]）：根据 key 删除一个元素，若 key 在字典中，将其删除并返回。否则返回默认值，如果 key 不存在，且又未指定默认值，引发 KeyError
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}          
>>> s = d2.pop('name')   
>>> s
'rose'                                        
             
>>> d2.pop('gender', "don't find")            
"don't find"                                  
>>> d2.pop('gender')                  # key 不存在，且又未指定默认值，引发 KeyError        
Traceback (most recent call last):            
  File "<stdin>", line 1, in <module>         
KeyError: 'gender'                         
    
# popitem（）：从字典中随意删除一个元素，并返回
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> s = d2.popitem()
>>> s
('age', 18)
>>> d2
{'name': 'rose'}

# setdefault（key[,default]）：设置字典键值对，若存在，不设置，并获取当前 key 对应的 value。若不存在，设置
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d2.setdefault('gender', 'male')
'male'
>>> d2.setdefault('age', 19)
18
>>> d2
{'name': 'rose', 'age': 18, 'gender': 'male'}

# update（**kwargs）：更新字典
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d2.update(age=20, gender='male')	# 若 key 存在，在更新，若不存在则新建键值对
>>> d2
{'name': 'rose', 'age': 20, 'gender': 'male'}

>>> d2.update({'a':20})		# 传入一个字典
>>> d2
{'name': 'rose', 'age': 18, 'a': 20}

  PART 2

# keys（）：返回字典的 key
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> k = d2.keys()
>>> k
dict_keys(['name', 'age'])
>>> for i in k:
...     print(i)
...
name
age

# values（）： 返回字典的 value
>>> v = d2.values()
>>> v
dict_values(['rose', 18])
>>> for i in v:
...     print(i)
...
rose
18

# items（）：返回字典的 key、value
>>> for k, v in d2.items():
...     print(k, v)
...
name rose
age 18

# clear（）：清空整个字典里的元组
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d2.clear()
>>> d2
{}

# copy（）：对字典进行浅拷贝
>>> d2 = {'name': 'rose', 'age': 18}
>>> d = d2.copy()
>>> d
{'name': 'rose', 'age': 18}

4. 集合

  由不同元素组成的无序集合，里面的元素必须是不可变的，且每个元素都是唯一的。

  • 无序，不能用索引方式访问
  • 只能是数字、字符串、元组等不可变数据

4.1 基本操作

  1. 创建

  创建一个集合有两种方法：一是直接用大括号把一堆元素括起来；另一种是使用 set（）。

>>> s = {1, 2, 3}		# 不能使用大括号直接创建一个空集合，那样会创建一个字典
>>> s = set('123')
>>> s
{'3', '1', '2'}

>>> s = {1, 2, 3, 2}	# 创建一个重复的集合，会自动将重复的元素过滤
>>> s
{1, 2, 3}

  2. 访问

  因为集合中元素是无序的，所以不能通过索引访问，只能用 for 循环每个元素，或成员运算符判断元素是否在集合中。

>>> s = {'3', '1', '2'}
>>> for i in s:
...     print(i)
...
3
1
2
>>> '3' in s
True

  3. 转换类型

  不能将数字和字典转换为集合。

>>> set([1,2,3])		
{1, 2, 3}
>>> set('123')
{'3', '1', '2'}

4.2 内置方法

# add（*args， **kwargs）：添加一个元素
>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.add(4)
>>> s
{1, 2, 3, 4}

# clear（）：清空集合
>>> s = {1, 2, 3}
>>> s.clear()
>>> s
set()

# copy（）：浅拷贝
>>> s = {1, 2, 3}
>>> s1 = s.copy()
>>> s1
{1, 2, 3, 4}

# pop（）：随机移除一个元素
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s1.pop()
1
>>> s1
{2, 3}

# remove（value）：删除某个指定元素，若元素不存在抛出 KeyError
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s1.remove(2)
>>> s1
{1, 3}

# discard（value）：与 remove（）一样都是删除某个元素，但是元素不存在不会报错
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s1.discard(4)

# difference_update（set2）：更新集合，相当于 s1 = s1 - s2
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.difference_update(s2)
>>> s1
{1}

# intersection_update（set2）：求交集，与 intersection（）不同的是它不会改变原集合，而 intersection（）返回新的集合
>>> s1 = {1, 2, 3}                   
>>> s2 = {2, 3, 4}                   
>>> s1.intersection(s2)              
{2, 3}                               
>>> s1                               
{1, 2, 3}                            

# set1.isdisjoint（set2）：判断两个集合有无交集，有交集返回 False
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.isdisjoint(s2)
False

# s1.issubset（set2）：判断 set1 是否是 set2 的子集（即 set1 <= set2)
# set1.issuperset（set2）：判断 set1 是否是 set2 的父集
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.issubset(s2)
False
>>> s1.issuperset(s2)
False

# set.update（set2）：给集合添加元素，参数可以是集合、字符串、列表、元组、字典等
>>> s1 = {1, 2, 3}                               
>>> s1.update({'a':'b'})           # 字典              
>>> s1                                           
{1, 2, 3, 'a'}                                                    
>>> s1.update([4, 5])                  # 列表          
>>> s1.update({6, 7})                        # 集合    
>>> s1                                           
{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 'a'}                       

# set1.symmetric_difference_update（set2）：求交叉补集，在原集合上更新，将不重复的元素添加到原集合中
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.symmetric_difference_update(s2)
>>> s1
{1, 4}

  不可变集合

  有时想要像元组一样不能随意添加、删除集合元素，可以使用 frozenset（）函数定义一个不可变集合。

>>> s1 = frozenset({1, 2, 3})
>>> s1.add(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'

4.3 集合关系运算

  1. 交集（&）

  交集即两个集合重复的部分，intersection（）方法可以用来求两个集合的交集，并返回交集，不改变原集合。

set1.intersection（set2）
set1 & set2

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.intersection(s2)
{2, 3}
>>> s1
{1, 2, 3}
>>> s1 & s2
{2, 3}

  2. 并集（|）

  并集即将两个集合的所有元素并在一起，重复的只出现一次，可以用作简单去重。

set1.union(set2)
set1 | set2

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.union(s2)
{1, 2, 3, 4}
>>> s1 | s2
{1, 2, 3, 4}

  3. 差集（-）

  差集即 set1 - set2，两个集合中重复的元素去掉，仅包含第一个集合中剩余的元素，不包含第二个集合剩余的元素，不改变原集合。

set1.difference(set2）
set1 - set2

>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.difference(s2)
{1}
>>> s1 - s2
{1}
>>> s1
{1, 2, 3}

  4. 交叉补集（^）

  交叉补集即两个集合不重复的元素，不改变原集合。

set1.symmetric_difference(set2)
set1 ^ set2

>>> s1 = {1, 2, 3}                                             
>>> s2 = {2, 3, 4}                                             
>>> s1.symmetric_difference(s2)                                
{1, 4}                                                         
>>> s1                                                         
{1, 2, 3}                                                      
>>> s1 ^ s2                                                    
{1, 4}

  5. 去重

  可以利用集合对列表进行简单去重，先将其转换为集合，再转换为列表，需要注意的是，元素顺序将会改变。

>>> names = ['rose', 'lila', 'tom', 'rose']
>>> names = list(set(names))
>>> names
['lila', 'tom', 'rose']

5. 序列

  序列即有序元素集合，是可迭代对象，包括字符串、列表、元组，它们之间用很多共同点：

  • 都可以通过索引获取值，即是有序（索引从 0 开始）

  • 可以切片

  • 有共同的操作符（重复、拼接、成员关系操作符等）

  enumerate（）方法

  enumerate（iterable）方法用于生成一个二元组（二元组即元素数量为二的元组）构成的一个可迭代对象，每个二元组由可迭代索引与对应元素组成。

>>> s = 'abc'
>>> for i in enumerate(s):
...     print(i)
...
(0, 'a')
(1, 'b')
(2, 'c')

6. 练习

  字典无限嵌套

cities={
    '北京':{
        '朝阳':['国贸','CBD','天阶','我爱我家','链接地产'],
        '海淀':['圆明园','苏州街','中关村','北京大学'],
        '昌平':['沙河','南口','小汤山',],
        '怀柔':['桃花','梅花','大山'],
        '密云':['密云A','密云B','密云C']
    },
    '河北':{
        '石家庄':['石家庄A','石家庄B','石家庄C','石家庄D','石家庄E'],
        '张家口':['张家口A','张家口B','张家口C'],
        '承德':['承德A','承德B','承德C','承德D']
    }
}
for i in cities['北京']:
    print(i)
朝阳
海淀
昌平
怀柔
密云

for i in cities['北京']['海淀']:
    print(i)
圆明园
苏州街
中关村
北京大学

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/359260.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

程序员的接单外卖平台

程序员的接单外卖平台

今天王同学给大家安利一款非常实用并且能接单的一款非常好的平台—— 独自开 独自开的功能非常之多 简直不要太香~ 集成第三方数学接口&#xff0c;形成标准化解决方案&#xff0c;提供开发者调用 支付分账功能电子签单功能税务接口硬件接口 独自开的开发功能简直不要太多~ 如…
阅读更多...
LinkedList集合对元素进行增、查、删操作

LinkedList集合对元素进行增、查、删操作

ArrayList集合在查询元素时速度很快&#xff0c;但在增删元素时效率较低&#xff0c;为了克服这种局限性&#xff0c;可以使用List接口的另一个实现类LinkedList。LinkedList集合内部包含有两个Node类型的first和last属性维护一个双向循环链表&#xff0c;在链表中的每一个元素…
阅读更多...
Python机器学习入门笔记（3）—— 线性回归

Python机器学习入门笔记（3）—— 线性回归

目录 线性回归 算法简述 LinearRegression() API SGDRegressor API LinearRegression() 和 SGDRegressor对比 过拟合与欠拟合 岭回归 应用场景 线性回归 算法简述 线性回归是一种基本的机器学习算法&#xff0c;它用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。它假设…
阅读更多...
【Linux系统】第七篇：Linux调试器gdb的使用

【Linux系统】第七篇：Linux调试器gdb的使用

文章目录一、gdb简介二、gdb的安装三、gdb使用3.1、release和debug版本3.2、gdb基本使用命令1、启动gdb2、调试命令3、显示代码&#xff08;list&#xff09;4、断点命令&#xff08;breakpoint&#xff09;5 、变量命令&#xff08;variable&#xff09;6、特殊调试命令7、调用…
阅读更多...
企业微信的聊天机器人来了，免费下载（Python版）

企业微信的聊天机器人来了，免费下载（Python版）

大家好&#xff0c;这里是程序员晚枫&#xff0c;个人网址&#xff1a;python-office.com 上次分享了微信机器人的视频以后&#xff0c;视频下面有一个热门评论&#xff1a; 什么时候开发企业版微信机器人&#xff1f;自动回复、自动群发等等~ 在经历了一段时间的查找和开发以…
阅读更多...
Github隐藏功能：显示自己的README,Github 个人首页的 README，这样玩儿

Github隐藏功能：显示自己的README,Github 个人首页的 README，这样玩儿

内容概览 前言创建仓库修改 README 的内容总结前言 大家最近有没有发现这个现象&#xff0c;有些名人的 Github 首页变得更丰富了&#xff1f;尤其是那个夺目的 README 板块&#xff01;&#xff01;&#xff01; 请看&#xff0c;这是 iOS 喵神 的 Github 首页&#xff1a; …
阅读更多...
Flink-时间和窗口(水位线、窗口、迟到数据的处理等)

Flink-时间和窗口(水位线、窗口、迟到数据的处理等)

文章目录时间和窗口时间水位线&#xff08;Watermark&#xff09;时间和窗口水位线有序和无序流的插入水位线生成策略&#xff08;Watermark Strategies&#xff09;水位线的传递窗口&#xff08;Window&#xff09;窗口窗口的分类窗口API概述窗口分配器&#xff08;Window Ass…
阅读更多...
“离开浪浪山”是假象，80%年轻人下班后还在学习，真实是想先上个山。

“离开浪浪山”是假象，80%年轻人下班后还在学习，真实是想先上个山。

最近&#xff0c;又有一个关于年轻人与职场的新词横空出世—— 浪浪山。 什么是浪浪山&#xff1f; 每个人心中都有一座浪浪山。 浪浪山&#xff0c;其实是人生的一种状态&#xff0c;步入社会时满腔热血&#xff0c;然而很快就被现实给修理了一顿&#xff1b;想要辞职不干出去…
阅读更多...
Eclipse各版本安装Tomcat插件全攻略

Eclipse各版本安装Tomcat插件全攻略

Eclipse Tomcat 插件的作用 Eclipse Tomcat 插件可以将Tomcat 集成到Eclipse中&#xff0c;插件安装之后在Eclipse中可以看到类似下面的几个图标&#xff1a; Eclipse Tomcat 插件的主要作用有&#xff1a; 在Eclipse 中可以直接启动&#xff0c;关闭和重启本机的Tomcat可以…
阅读更多...
借力英特尔® Smart Edge，灵雀云 ACP 5G 专网解决方案获得多维度优化加速

借力英特尔® Smart Edge，灵雀云 ACP 5G 专网解决方案获得多维度优化加速

近日&#xff0c;灵雀云联合英特尔推出了集成Smart Edge 模块的灵雀云 ACP 5G 专网解决方案&#xff0c;同时共同发布了《借力英特尔 Smart Edge&#xff0c;基于云原生解决方案的灵雀云 ACP 5G 专网版本获得多维度优化加速》白皮书。 得益于云计算技术和 5G 网络的高速发展&am…
阅读更多...
龙腾万里，福至万家——“北京龙文化促进协会第九届龙抬头传承会”在京举办

龙腾万里，福至万家——“北京龙文化促进协会第九届龙抬头传承会”在京举办

2023年2月21日(农历2月初二)上午9:00点至下午13:00&#xff0c;由北京龙文化促进协会主办、传世经典(北京)文化发展有限公司承办、北京华夏龙文旅联盟协办的“北京龙文化促进协会第九届二月二龙抬头传承会”在北京市丰台区顺和国际大厦A口6层会议厅隆重召开。 传承会活动内容主…
阅读更多...
美国主机闪退的解决方案有哪些

美国主机闪退的解决方案有哪些

随着虚拟主机在我们日常生活中的普及&#xff0c;我们对主机的正常运行越来越依赖。在使用过程中&#xff0c;突然的闪退可能会导致重要数据或文件的丢失。因此&#xff0c;了解如何解决美国主机闪退的问题将有助于我们更好地保护数据和工作&#xff0c;并提高主机的效率和可靠…
阅读更多...
(免费分享)基于jsp,ssm餐厅收银管理系统

(免费分享)基于jsp,ssm餐厅收银管理系统

是用于餐厅的收银管理系统&#xff0c;包含了四个模块1.桌位模块桌位模块主要是用于管理桌位的模块&#xff0c;包括点菜到结账的流程将桌位人数设置为0可以滞空当前桌位2.账单模块账单模块记录了每一天的帐单汇总&#xff0c;同时提供了年月日账单的统计&#xff0c;在日账单内…
阅读更多...
MA控台总结资料

MA控台总结资料

一&#xff1a;MA官网。https://www.malighting.com/二&#xff1a;下载地址。https://www.malighting.com/downloads/products/grandma2/三&#xff1a;查看OnPC版本号。四&#xff1a;BackUp。备份1&#xff1a;Internal。内部硬盘。2&#xff1a;Demoshows。内部Demo.3: Tem…
阅读更多...
黑马程序员-Linux系统编程-01

黑马程序员-Linux系统编程-01

课程链接 01-Linux命令基础习惯-Linux系统编程_哔哩哔哩_bilibili 课程重点笔记 01-linux命令基础习惯 终端 终端&#xff1a;一切输入、输出的总称&#xff0c;因此终端并不是一定指的是命令行&#xff0c;只要是能进行输入或者输出即可&#xff0c;但是在linux终端上‘’内…
阅读更多...
智慧人防信息化整体建设方案

智慧人防信息化整体建设方案

【版权声明】本资料来源网络&#xff0c;知识分享&#xff0c;仅供个人学习&#xff0c;请勿商用。【侵删致歉】如有侵权请联系小编&#xff0c;将在收到信息后第一时间删除&#xff01;完整资料领取见文末&#xff0c;部分资料内容&#xff1a; 整体框架基础支撑平台基础支撑平…
阅读更多...
GCN的基础理论

GCN的基础理论

文章目录GCN的基础理论1. 图的表示2. GCN的原理3. GCN的底层实现&#xff08;pytorch&#xff09;3.1 Data Handling of Graphs&#xff08;图数据处理&#xff09;3.2 Common Benchmark Datasets&#xff08;通用基准数据集&#xff09;3.3 Mini-batches4. 实现GCN层5. GCN简单…
阅读更多...
Nacos注册中心和配置中心使用详情

Nacos注册中心和配置中心使用详情

Nacos Nacos就是Alibaba推出的一款 配置中心和注册中心结合的一款工具&#xff0c;属于SpringCloudAlibaba技术栈下 Nacos官网地址 https://nacos.io/zh-cn/index.html 安装启动 下载 目录结构 根据目录结构可以看出Nacos本身也就是一个java程序。SpringBoot程序 启动 c…
阅读更多...
Qt线程池QThreadPool使用示例

Qt线程池QThreadPool使用示例

目录前言1.线程池原理介绍2.QThreadPool详细介绍反复执行同一个任务设置线程过期时间线程数量信息3.QThreadPool示例4.总结前言 线程池顾名思义就是同时管理多个线程的"池子"&#xff0c;它是一种并发处理技术&#xff0c;在程序中使用线程池能够提高线程的使用效率…
阅读更多...
Spring之推断构造方法源码解析

Spring之推断构造方法源码解析

Spring之推断构造方法源码解析 1、推断构造方法流程图 https://www.processon.com/view/link/5f97bc717d9c0806f291d7eb 2、AutowiredAnnotationBeanPostProcessor中推断构造方法的不同情况分析 https://www.processon.com/view/link/6146def57d9c08198c58bb26 // 有多个构…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023