今天给大家分享一下自己整理的一篇Python参数的内容，内容非常的干，全文通过案例的形式来理解知识点，自认为比网上80%的文章讲的都要明白，如果你是入门不久的python新手，相信本篇文章应该对你会有不小的帮助。接下来是正文。1.参数分类函数，在定义的时候，可以有参数的，也可以没有参数。从函数定义的角度来看，参数可以分为两种：1必选参数：调

分类：数组的遍历题目描述：在《英雄联盟》的世界中，有一个叫“提莫”的英雄，他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。现在，给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间，你需要输出艾希的中毒状态总时长。你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击，并立即使艾希处于中毒状态示例1：输入:1,4,2输出:4原因:

一面（一个半小时）1.首先自我介绍2.了解Web层开发？数据库索引了解么？聚簇索引，非聚簇索引？索引分类？3.了解数据库都由哪些引擎？分别有什么区别和使用场景？4.了解分布式？高可用？如何保证节点集群的同步？Nginx了解过么？5.什么是事务，数据库的隔离级别，Mysql默认的隔离级别。6.JVM的内存模型，GC算法7.非递归实现

分布式锁应用场景很多应用场景是需要系统保证幂等性的（如api服务或消息消费者），并发情况下或消息重复很容易造成系统重入，那么分布式锁是保障幂等的一个重要手段。另一方面，很多抢单场景或者叫交易撮合场景，如dd司机抢单或唯一商品抢拍等都需要用一把“全局锁”来解决并发造成的问题。在防止并发情况下造成库存超卖的场景，也常用分布式锁来解决。实现

「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，

​数字化转型消除了传统技术的限制，使零售行业能够更灵活地适应当前的市场趋势和要求。数字化转型正在影响我们今天所知的每一个领域和行业，从金融服务和娱乐到教育、制造和医疗保健。企业通过数字化来提升他们的服务并提供符合客户期望的产品。数字化转型的核心目标正变得更加响应不断变化的客户偏好和市场趋势。零售行业的数字化转型也是如此。作为商品流通的终端环节，零售业是国民经

由于在做有关抖音短视频的內容輸出，平日里，经常会被身旁的盆友问起这个问题：如何做一个抖音号？或是，更有效的了解应该是：如何做一个会火起來的抖音号？如今也变成每一个领域务必掌握，店家也是盯住直播间带这一领域早已很久很久，仅仅烦扰自身手里沒有怎样网红资源，如今，米八八带货平台发生了，大数据匹配大量产品精确连接卖货网络红人，让小视频网络红人新力量推动商品流转，协助

SDRAM对自己来说是个新东西，所以读起来并不轻松。这个RAM的分类有SRAM和DRAM，分别是静态RAM和动态RAM，两个的内部构造不一样，可以百度一下。而SDRAM则是同步的动态RAM，同步的好处就是与处理器控制匹配，操作起来就容易多。下面看看S3C2440的内存控制是怎么样的，下面截图是一个概述。!(http://static.oschin

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类，而不涉及感知机和条件随机场分词器，也不涉及基于字的分词器。因为这些分词器都不是我们在实践中常用的，而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器，作者也推荐使用该分词器，同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment

  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中