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

「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，

前言：不知道是不是做网管的人都比较扣，基本没完整的文档。摸索了一天，基本以前学校学的东西又复习了一下一、注意:请先将routeros预置的配置文件删除或者重置。原理：将进入路由和局域网的数据都打上标记mangle，不同的光纤宽带入口数据打上不同的mangle进行分类，那么就能保证发出去的包又能从同一个宽带出口进入，举例：

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

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python自动化办公处理的问题，一起来看看吧。上一篇文章中，我们已经看到了第一种解决办法了，这一篇文章我们一起来看看另外一种方法。二、实现过程这里【瑜亮老师】给了一个代码和思路

由于我同时会用到Win和Mac两个平台的AdobeAfterEffects（下面简称AE），有时候遇到软件界面需要切换中英文的情况时，两个平台的切换方法往往会搞混淆，再加上网上还有好多中英文切换的错误方法，导致每次切换中英文都会一时糊涂。所以这里必须得把W