Python的5种传参姿势,两分钟就能了解
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Numpy常用属性及方法
Numpy 一、属性: ndarray.shape 返回一个元组,里面是各个维度的size ndarray.ndim 返回数组的维度 ndarray.dtype 返回数组数据的类型 二、方法: np.array(x, dtype=complex) 接收一个数组, dtype指定数据类型, np.zeros( (3,4) ) 接收一个代表数组维度size的元组 np.ones((3,4)) 同上 np.arange(10, 30, 5) 返回一个起始为10,每次增加5,一直到30但不包括30的数组(本例返回[10, 15, 20, 25]),一般会跟reshape配合使用。 np.linspace( 0, 2, 9 ) 将0-2分为九份 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution(均匀分布) over [0, 1). numpy.random.randn(d0, d1...
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Java 源码解析实战 - ThreadLocal 原理
说起CS游戏,应该是每个中二少年的年少回忆了.游戏开始时,每个人能够领到一把枪,枪把上有三个数字:子弹数、杀敌数、自己的命数,为其设置的初始值分别为1500、0、10. 设战场上的每个人都是一个线程,那么这三个初始值写在哪里呢?如果每个线程都写死这三个值,万一将初始子弹数统一改成 1000发呢?如果共享,那么线程之间的并发修改会导致数据不准确.能不能构造这样一个对象,将这个对象设置为共享变量,统一设置初始值,但是每个线程对这个值的修改都是互相独立的.这个对象就是ThreadLocal 注意不能将其翻译为线程本地化或本地线程英语恰当的名称应该叫作:CopyValueIntoEveryThread 示例代码该示例中,无 set 操作,那么初始值又是如何进入每个线程成为独立拷贝的呢?首先,虽然ThreadLocal在定义时重写了initial
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