首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[零代码平台]，共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

Python零基础学习笔记（十五）—— list（列表）

''' 本质;一种有序的集合 格式： 列表名 = [列表选项1, 列表选项2, ...列表选项n] ''' list1 = [23, 22, 24, 22, 25] print(list1) #元素数据可以不同 list2 = [1, 233, "name", "jjking", True] ''' 列表元素的访问 取值： 格式：列表名[下标] 注意：列表下标不要越界 ''' print(list1[2]) #列表操作： #列表组合 list3 = list1 + list2 print(list3) #列表的重复 print(list2 * 5) #判断元素是否在列表中 print(1 in list2) #列表截取 [2：3) print(list2[2:3]) #二维列表 list4 = [[123],[2,2,3],[1,2,3],[4,5,6,8]] print(list4[2][2]) #列表方法 list5 = [1,2,3,4,5,6] #appeng() 在列表末尾添加新的元素 list5.append(7) print(list5) list5.append([8,9]) print(list5) #extend() 在末尾一次性追加另一个列表中的多个值 list5.extend([1,2,3]) print(list5) #insert() 在下标处添加一个元素，元数据向后顺延 list5.insert(2,10) print(list5) #pop() 删除下标处的元素，默认为最后一个下标,并返回删除的数据 list5.pop() print(list5) list5.pop(2) print(list5) print(list5.pop(2)) #remove() 移除列表中的某个元素 list5.remove(5) list5.remove([8, 9]) print(list5) #clear() 清除列表中所有的数据 list6 = [1,2,3] list6.clear() print(list6) #index() 从列表中找出某个值的第一个匹配的索引值,可以加开始和结束的下标范围 print(list5.index(2)) print(list5.index(2, 4,8)) #len() 列表中的元素 print(len(list5)) #max() 获取列表中的最大值,只能是在一维列表，不然会报错 print(max(list5)) #min() 获取列表中的最小值，只能是在一维列表，不然会报错 print(min(list5)) #count() 某元素出现的次数 print(list5.count(2)) #浅拷贝 内存地址是一样的 lis7 = list5 print(id(list5)) print(id(lis7)) #copy() 深拷贝 内存的拷贝 内存的地址是不一样的 print(id(list5.copy())) #reverse() 倒序 list5.reverse() print(list5) #sort() 从小到大排序 list5.sort() print(list5) #元组转换成列表 list8 = list((1,2,3,4)) print(list8)
2019-01-17
优秀的个人博客,低调大师

Python零基础学习笔记（十四）—— while语句

''' while 语句： 格式： while 表达式： 语句 逻辑：当程序遇到while语句的时候，首先计算【表达式】的值 如果【表达式】的值为假，那么结束整个while语句 如果表达式的值为真，则执行【语句】，循环调用，直到为假停止 ''' #从1打印到小于5的数 num = 1 while num < 5: print("num = %d"% num) num += 1 #计算1+2+3+...+100 sum = 0 num = 1 while num <= 100: sum += num num += 1 #print("sum = %d" % sum) print("sum = %d"% sum) #打印字符串里的每一个字符 str = "My name is jjking." index = 0 while index <= len(str): print(str[index]) index += 1 运行结果： num = 1 num = 2 num = 3 num = 4 sum = 5050 M y n a m e i s j j k i n g .
2019-01-16
优秀的个人博客,低调大师

Python零基础学习笔记（八）—— 数学功能

一定要导入math包，不然后面会报错 今日学习部分及执行结果如下图 import math # abs() 返回数的绝对值 a1 = -10 a2 = abs(a1) print(a2) #比较两个数的大小 a3 = 10 a4 = 9 print((a3>a4)-(a3<a4)) # max() 返回参数中的最大值 print(max(1,2,3,4,5)) # min() 返回参数中的最小值 print(min(1,2,3,4,5)) # pow() 求x的y次方 例如2^4 print(pow(2,4)) #round(x[, n]) x为数值，n为保留位数,n可有可无 # 四舍五入 print(round(3.576)) print(round(3.492)) #四舍五入保留位数 print(round(3.576, 1)) print(round(3.492, 2)) # math.ceil() 向上取整 print(math.ceil(8.1)) print(math.ceil(5.9)) # math.floor() 向下取整 print(math.floor(8.1)) print(math.floor(5.9)) # math.modf() 返回整数部分与小数部分 print(math.modf(12.3)) # math.sqrt() 开方 print(math.sqrt(25))
2019-01-15
优秀的个人博客,低调大师

非零基础入门微信小程序

最近在学习微信小程序，极客人总结了一些入门经验，希望能帮助想学习小程序的同学提供参考 一、微信小程序的文件结构： pages/ : 页面文件，小程序由一个个page（类比于Activity或者ReactJS里面的页面组件）组成 utils/ : 放一些工具方法 .app.js： 小程序启动，类比于Android的Application类或者MainActivity app.json :小程序的全局配置文件, 类比于Android的清单文件，声明了小程序有哪些page app.wxss :全局的css样式文件 project.config.json ：项目配置文件，定义了项目的名称，基础库版本，appId等 微信小程序 小程序由一个page组成，类比于Android的Activity，与其他组件化应用一样有生命周期，除此之外，小程序开发和ReactJS很像，比如React里面利用state管理界面数据，小程序有一个几乎和这一模一样的，叫data.小程序组件的生命周期 onLaunch Function 生命周期函数–监听小程序初始化 当小程序初始化完成时，会触发 onLaunch（全局只触发一次）。 onShow Function 生命周期函数–监听小程序显示 当小程序启动，或从后台进入前台显示，会触发 onShow onHide Function 生命周期函数–监听小程序隐藏 当小程序从前台进入后台，会触发 onHide onError Function 错误监听函数 当小程序发生脚本错误，或者 api 调用失败时，会触发 onError 并带上错误信息 二、学习资料 微信小程序开发资源汇总：https://github.com/justjavac/awesome-wechat-weapp WeUI，微信官方的组件库：https://github.com/Tencent/weui 三、一点想法 个人身份可以申请注册小程序，权限还是很多的，除了支付、实时视频，其它基本都支持 微信小程序解决我们我不想安装过多APP的痛点，无需安装，前途还是很看好的，最近微信推出了小程序广告，想变现的抓紧了 虽然小程序发布不久，但是现在不管官方还是社区对微信小程序的生态是十分有友好的，比如除官方提供了还算好用的IDE，其它IDE比如VSCode/Intellij都有插件对小程序予以支持；同时社区里面又很热开发面向小程序的UI库、开发框架（比如支持Vue的mpvue） 加我微信，获取最新推送 加我微信
2018-08-24
优秀的个人博客,低调大师

零基础进行神经网络语言建模

更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 语言模型是自然语言处理领域的基础问题，其在词性标注、句法分析、机器翻译、信息检索等任务中起到了重要作用。简而言之，统计语言模型表示为：在词序列中，给定一个词和上下文中所有词，这个序列出现的概率。例如：你手机上键盘上方正显示的三个字，系统试图预测你要输入的下一个字词就是语言建模的用途之一。在下面所示的情况下，语言模型预测“from”，“on”和“it”在给定句子中具有很高的下一个单词的可能性。其实输入法系统内部，语言模型都会计算词汇中的每个单词的出现的概率，但是用户只能看到前三个最可能的单词。 语言模型是许多系统的基本部分，它试图解决机器翻译和语音识别等自然语言处理任务。目前，所有的最先进的语言模型都是神经网络。 这篇文章的第一部分提供了一个简单的前馈神经网络来
2017-09-07
优秀的个人博客,低调大师

干货分享 | 深度学习零基础进阶大法！

pixabay 编者按：新手上路都会有一个疑问，如果自己没有相关基础，如何学习晦涩的专业知识？此前雷锋网编译了《从0到1：我是如何在一年内无师自通机器学习的？》，这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习，GitHub的 songrotek 同样有话要说。原文名为《Deep Learning Papers Reading Roadmap》，雷锋网奕欣及老吕IO整理编译，未经许可不得转载。 0. 深度学习的“圣经” 提到入门级的书，就不得不提这一本 Bengio Yoshua，Ian J. Goodfellow 和 Aaron Courville共同撰写的《深度学习》（Deep Learning）。 “这本关于深度学习的教课书是一本为了帮助学生及从业者入门机器学习，并专注于深度学习领域的教材。”值得一提的
2017-07-31

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-10-18 大小: 211.28KB 下载: 56次
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2026-08-21 大小: 1MB 下载: 10次
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2026-09-24 大小: 189MB 下载: 9次
Spring

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
热门标签
DeepSeek Jdk25 OpenAi HarmonyOS6 Nacos3 SpringBoot4 SpringCloud Docker Kubernetes Service Mesh Redis Gemini3 Rocky

欢迎您来访！

登录后，您将获得更多功能！
热门文章
联系我们

有任何问题或合作意向欢迎联系我们

Email: 99873273@qq.com

QQ: 99873273

用户登录
用户注册