关键字改变元素值，内存地址发生改变，被称为数据内型不可变如string，元组，存储数据类型单一，不能同时存在两个数据类型，新增元素后，表容量，元素个数，元素存储区ID改变，典型的内置元素一体存储法；改变元素值

组件是界面搭建的最小单位，开发者通过多种组件的组合构成完整的界面。

今天学习字符串1、chars[5]={'A','S'},数组里面是单个的字符，由‘’chars[5]={"aasd"},数组里面是字符串，由“”chars[5]={"a"}也是一个字符串。

/problems/vvXgSW/description/https://leetcode.cn/problems/vvXgSW/description/解题思路方法一：每个链表维护一个索引，每次找到值最小的节点

创建指定数值的数组a=np.full((3,5),np.pi)高级通用函数的特性#1.指定输出x=np.arange(10)y=np.empty(10)np.multiply(x,10,out=y)#2

python字符串如何判断相等1.is来判断groupName=params['groupName']##groupName的值是'url'reqBody['dim']=groupNameprint("

研究贡献：解决方法：本文提出了一种简单的方法，可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察：研究者的关键洞察是，仅仅确保“局部真实感”（patc

实现一个单链表，链表初始为空，支持三种操作：向链表头插入一个数；删除第k个插入的数后面的数；在第k个插入的数后插入一个数。现在要对该链表进行M次操作，进行完所有操作后，从头到尾输出整个链表。注意:题目中第k个插入的数并不是指当前链表的第k个数。例如操作过程中一共插入了n个数，则按照插入的时间顺序，这n个数依次为：第1个插入的数，第2个插入的数，…第n个插入的数。输入格式第一行包含整数M，表示操作次

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

下面我将分别介绍这两种方法，并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数，它主要用于对二维数组（如图像）进行90度的旋转。

常见聚合函数函数功能count统计数量max最大值min最小值avg平均值sum求和语法SELECT聚合函数(字段列表)FROM表名;注意：所有的null值不参与聚合函数的运算18.DQL-分组查询语法

BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的

**外层循环**：遍历数组的每个元素，`i`从0到`n-2`。3.**内层循环**：从`i+1`到`n-1`，找到最小元素的索引`k`。4.**交换**：将最小元素与当前元素交换。

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

**输入函数**:从用户输入中读取10个整数并存储在数组中。2.**交换函数**:找到数组中的最小值和最大值，分别与第一个和最后一个元素交换。3.**输出函数**:输出数组中的所有元素。

1.C#简介、环境，程序结构2.C#基本语法，变量，控制局域，数据类型，类型转换3.C#数组、循环，Linq4.C#类，封装，方法5.C#枚举、字符串6.C#面相对象，继承，封装，多态7.C#特性、属性

2.什么是算法算法（Algorithm）就是定义良好的计算过程，他取一个或一组的值为输入，并产生出一个或一组值作为输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。

增长黑客的三个实战步骤：第一步，假设：建立最小闭环。从笨办法开始，不怕犯错，代价并不高，你可以勇敢尝试。想知道

两个函数的原型为：np.identity(n,dtype=None)np.eye(N,M=None,k=0,dtype=)；np.identity只能创建方形矩阵np.eye可以创建矩形矩阵，且k值可以调节

当然了，这尤其体现在你在给召唤兽打书的时候，就比如原本是个须弥宠，能值很多钱，而你一本大法将须弥拍了下去，好吧，一文不值。而当然了，其实咱们接下来要说的就是，一次很成功的几率游戏。这要怎么说呢？

11数组88.合并两个有序数组给你两个按非递减顺序排列的整数数组nums1和nums2，另有两个整数m和n，分别表示nums1和nums2中的元素数目。

AnimationClip(name:String,duration:Number,tracks:Array)name-此剪辑的名称duration-持续时间(单位秒).如果传入负数,持续时间将会从传入的数组中计算得到

2.设置合理的最小和最大连接数最小连接数（mins

灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。（2）特征匹配则是基于区域的匹配。

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

数据范围：1≤n≤1000要求：空间复杂度O(1)，时间复杂度O(n2)进阶:空间复杂度O(n)，时间复杂度O(n)示例1输入："ababc"返回值：3说明：最长的回文子串为"aba"与"bab"，长度都为

[](最小花费-洛谷)#includeusingnamespacestd;inthead[200010],tim;doubledis[200010];boolflag[200010];structcsz