go语言中,数组与切片的区别?
切片是Go语言核心的数据结构,然而刚接触Go的程序员经常在切片的工作方式和行为表现上被绊倒。比如,明明说切片是引用类型但在函数内对其做的更改有时候却保留不下来,有时候却可以。究其原因是因为我们很多人用其他语言的思维来尝试猜测Go语言中切片的行为,切片这个内置类型在Go语言底层有其单独的类型定义,而不是我们通常理解的其他语言中数组的概念。文章
Stella981 Stella981
3年前
Android常见的加密和算法
1.不可逆的算法主要为MD5和SHA1算法。(二者都不属于加密只能算作一种算法)相同点:都是使用目前比较广泛的散列(Hash)函数,就是把任意长度的输入,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。计算的时候所有的数据都参与了运算,其中任何一个数据变化了都会导致计算出来的Hash值完全不同。(理论上来讲产生的密文都有可能产生碰撞)不同点:M
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3年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
Stella981 Stella981
3年前
JavaScript中的陷阱大集合(一)
函数和操作符1、双等号操作符比较时会进行类型的强制转换,这意味着它可以比较两个不同类型的对象,在执行比较之前它将会尝试把这两个对象转换成同一个类型,举一个例子:"1"  1 //true然而,这样往往会误导我们,而且我们也不需要这样子来比较。在上面的例子中,我们完全可以先将字符串转换成数字型,然后利用对类型敏感的三重等号(
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3年前
Android凉了也要看的面试题,2020年5月美团Android面试真题(三面+HR)+解析!
前言我隔一段时间都会出去面试一次,面试的目的不是为了找到好的工作,而是知道自己的优缺点是什么?知道市场需要什么样的人?同样,面试你的也是同行,这样也能够碰撞出不同的思想。当然,遇到好的机会那是再好不过了。试想?如果你一直待在一家公司,都不知道外面的情况如何的话,那是很可怕的,至少我这么认为。如果您同意这样的观点,不妨接着往下看,让我们一起研究面试
Wesley13 Wesley13
3年前
Java有限状态机解力扣题:8. 字符串转换整数 (atoi),代码实现及详细解析
文章目录前言(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fweixin_48029654%2Farticle%2Fdetails%2F108195757%23_8)一、确定有限状态机(DFA)是什么?(https://
Stella981 Stella981
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
可莉 可莉
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
Python进阶者 Python进阶者
2年前
我把一个json格式的数据读到dataframe里面了 怎么解析出自己需要的字段呢?
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个pandas处理的问题,提问截图如下:!(https://uploadimages.jianshu.io/upload_images/26239789
小万哥 小万哥
7个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。