粥白 粥白
3年前
新手怎么学好python?
我就是从零基础开始学的Python,也算是一个过来人了吧,现在看来当初我也是走了许多弯路,来给大家分享一下我的经验吧。首先是最重要的一点,想清楚你为什么要去学Python?你是想要做一个网站,写一个顺手的工具,还是只要能够通过学校的考试就行,这很大程度的影响了你该如何去学Python,学到什么程度或者是你是否该转去学习另一种语言。如果你只是想做一个个人网站或
晴空闲云 晴空闲云
3年前
javascript实践教程-06-运算符
本节目标1.掌握js语言中各类型运算符的使用。2.掌握短路与和短路或的原理。3.掌握二进制运算符的计算原理。4.掌握计算机中各进制的转换方式。内容摘要本篇对js中的运算符进行了详细的梳理,共梳理了8种运算符,允许我骄傲一下,自夸全网前三了。每类运算符都列举了相关的例子进行了说明,顺便带出了一些js奇怪的知识。阅读时间大于3040分钟。运算符介绍
python知道 python知道
3年前
之前从未接触过编程,想学Python怎么开始?(Python是什么?Python教程,Python就业,Python爬虫,Python入门以及Python数据分析史上最全学习路线图)
生活不止眼前的苟且,还有诗和远方。如果你连苟且都做不到,何来的诗和远方呢?分享一下我从内心厌恶程序员到毕业后找不到工作的无奈,参加培训,再到两年Python程序员的心路历程。我大学考上的是普通二本,学习的专业是经济学(嗯,这个大家应该懂,普通二本理工院校的文科专业,我们系有2000人,你们猜猜几个理工系的人数?)。大学期间,参加过学生会参加过社团,懵懵懂懂得
JAVA开发一套电商软件需要多少钱?
每一种类型的电商App系統成本费都不太一样,不一样类型的功能呢不一样,直接的造成成本费的差异性。在开发流程中,运用的技术、计算机语言不一样,同样也会影响到价钱。例如h5类型的开发速度快,但功能简单、特性差,成本费自然低;如果是原生开发,特性好、功能多、客户体验佳,自然费用高。 合理计算一个Java商城系统的报价范围能够从几个方向去分析:1、商城平台的功能开发
Wesley13 Wesley13
3年前
java实现多项式的加法
今天学习链表的时候看到了多项式的加法,使用c语言链表编写,我现在一直在用java,采用面对对象的思想做了一下多项式由三个部分组成:常数、系数和未知数(A、B、X等的)。多项式的加法规则是相同系数、相同未知数的常数可以进行相加,组成一个新的项,而不同系数或者不同未知数的,则不能进行相加减,应将其写到后面。我的多项式相加的想法是:先对一个用户输入的混乱的多项
Easter79 Easter79
3年前
springcloud使用之断路器hystrix
上一篇文章提到我们最近开了个新项目,目的是将新的业务放到新项目中,老项目单独维护,再逐步迁移老项目到新项目里。但就在前端时间生产环境发生了一个事故,事故开始的异常是我们的业务发现前端h5页面办理很慢,这台服务器跑了三个省的办理业务,同事在寻找问题的时候一口老血差点吐出来,所有的项目日志打在一个文件里,里面乱的程度无法用语言形容,因为太忙了的原因,这个事情被
Souleigh ✨ Souleigh ✨
4年前
JS 实现单链表
要存储多个元素,数组(或列表)可能是最常用的数据结构。但这种数据结构有一个缺点:(在大多数语言中)数据的大小是固定的,从数组的起点或中间插入或移除项的成本很高。  链表存储有序的集合,但不同于数组,链表中的元素在内存中并不是连续放置的。每个元素由一个存储元素本身的节点和一个指向下一个元素的引用(也称指针或链接)组成。  相对于传统的数组,链表的一个好处是
Wesley13 Wesley13
3年前
C语言实现将时间戳转换为年月日时分秒和将年月日时分秒转换为时间戳
include<stdio.hinclude<string.htypedefunsignedinttime_t;structtm{  inttm_sec;/秒–取值区间为0,59/  inttm_min;/分取值区间为0,59
Wesley13 Wesley13
3年前
ES6新特性整理,你需要了解的ES6知识
ES6是新版本JavaScript语言的标准,上一次标准的制订还是2009年出台的ES5。目前ES6的标准化工作已经完成,14年12月份放出了正式版本。目前主流的浏览器都支持运行ES6代码,如果你的不支持,还等什么呢,换浏览器啊~潮流虽然太快,但我们不停下学习的步伐,就不会被潮流丢下的,下面来领略下ES6中新特性,一堵新生代JS的风采。箭头操作符
AGIC.TWang AGIC.TWang
4天前
关于RAG
检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力,提升其精准性和实用性。它包含三个步骤:检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索,克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例,在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程,包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益,最终实现更深入的知识理解和推理,更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。