let arr:array = [] // 取最大值：Math.max.apply(Math, arr.map(function(o) {return o.value})) // 取最小值：Math.min.apply(Math, arr.map(function(o) {return o.value})) var array=[ { “index_id”: 111, “area_id”: “18335623”, “name”: “满意度”, “v 继续阅读

文章目录 前言一、个人见解，为什么学GO？二、Go语言实现单链表1.创建节点2.通过数组创建一个单链表3.遍历单链表4.单链表插入操作4.1 伪代码4.3 指定位置插入 5.删除操作5.1 伪代码5.2 代码实现 5.查找操作6.最终的代码 总结 前言 提示：Go语言和C语言有很多类似的地方，有C的基础学Go能非常快上手，会C++会更快： 单链表的操作有创建一个链表通过 继续阅读

下载数据： aws s3 cp s3://applied-nlp-book/data/ data --recursive --no-sign-request aws s3 cp s3://applied-nlp-book/models/ag_dataset/ models/ag_dataset --recursive --no-sign-request 上面第一份数据接近1GB，第二份接近3GB； 示例代码： import sp 继续阅读

力扣题目：#518.零钱兑换II（完全背包组合问题） 刷题时长：7min 解题方法：动态规划（完全背包） 复杂度分析 时间复杂度: O(mn)，其中 m 是amount，n 是 coins 的长度空间复杂度: O(m) 问题总结 对递推公式的理解 本题收获 题意转换：纯完全背包是凑成背包最大价值是多少，而本题是要求凑成总金额的物 继续阅读

01 背包问题解析与代码 问题定义 给定一堆具有不同重量 { w 1 , w 2 , ⋯ , w n } \{ w_1,w_2, \cdots,w_n \} {w1​,w2​,⋯,wn​}与价值 { v 1 , v 2 , ⋯ , v n } \{ v_1,v_2, \cdots,v_n \} {v1​,v2​,⋯,vn​}的背包（knapsack），在总重量为 W 的情况下，如何选取背包才能获得最大价值？其中 继续阅读

文章目录 一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？二、径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类---包括详细的python代码总结 一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？ 径向基神经网络（Radial Basis Fun 继续阅读

概述 这篇文章分享 API 接口设计规范，目的是提供给研发人员做参考。 规范是死的，人是活的，希望自己定的规范，不要被打脸。 路由命名规范 动作前缀备注获取getget{XXX}获取getget{XXX}List新增addadd{XXX}修改updateupdate{XXX}保存savesave{XXX}删除deletedelete{XXX}上传uploadupload{XXX}发送sendsend{XXX} 请求方式 请求方式 继续阅读

文章目录 背景一、线程中断 interrupt二、线程池的关闭 shutdown 方法2.1、第一步：advanceRunState(SHUTDOWN) 把线程池置为 SHUTDOWN2.2、第二步：interruptIdleWorkers() 把空闲的工作线程置为中断2.3、 第三步：onShutdown() 一个空实现，暂不用关注2.4、 小结 三、线程池的关闭 shutdownNow 方式3.1、第一步：advan 继续阅读

前言 本文是自定义任务调度中心项目的其中一部分内容，单独整理为一篇博客分享给大家，相比于目前的主流任务调度中间件XXL-JOB，主要做了以下一些调整： 生成的任务支持预设优先级。 不支持预设优先级的劣势：当两个任务同时产生，并交由同一执行器时，其调度顺序仅由通知先后决定，而无法主动的预设优先级。这使得我们无法在同一时刻将两个具有依赖关系的任务交由同一执行器，而是只能预 继续阅读

安科瑞虞佳豪 泛在电力物联网是以通讯技术为基础发展而来的新型物联网体系，其构建的核心是满足电网能源系统的智能判断和自适应调节能力，这将提高能源的替代和利用能力。对于电力物联网来说，通讯技术是其核心的技术内容之一，也是实现万物互联基本的组成单元，凡在电力物联网可以保证不同类型的通讯网络进行相互的连接与反馈，当前电力通信技术的快速发展，泛在电力物联网必然将得到进一步的发展。 电力通信基本原理 从 继续阅读

PCA降维算法 目前图像特征的提取主要有两种方法：传统图像特征提取方法 和 深度学习方法。 传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取（PCA）；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器； 特征选择（feature selection）和特征提取（Feature extraction）都属于降维（Dimens 继续阅读

  文|智能相对论 作者|leo陈 ChatGPT走红后，大模型的热度持续不减。时至今日，随着国内多巨头掀起“百模大战”，热度又被顶到更高峰。 前两个月里，百度、阿里、腾讯加入；进入5月，先有网易有道，发布了基于“子曰”大模型开发的AI口语老师剧透视频，介绍其基于教育场景的类ChatGPT产品；后有科大讯飞，发布认知大模型“讯飞星火”...... 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

1. 结构件准备： 底板，铜网，铜粉毛细，热柱，热管，翅片。 2. 制作流程： 底板和上板压合：扩散焊，使用扩散焊炉。 铜网结合：高温压力机 使铜粉和热管结合：烧粉或者叫烧结。 热管焊接：焊药焊接，烧结炉。 加纯水：蒸发和冷凝，二相散热用。 抽真空：使沸点降低 继续阅读

目录索引 ==集合特点：====集合用处：==去重操作： ==创建集合：==实例：实例2： ==集合运算：==交集：并集：补集：差集： 集合特点： a = {3,4,5} 继续阅读