Linked List 存放于资料库看来只能使用前后端指标吗?

最近爬了一些网路文章,对于资料结构的 Linked List 大部分是採用 Single Link 的连结,其中的结构大部分设计如下: class ListNode: def __init__(self, data): self.data

[Python教学] 实作密码产生器

实作密码产生器 请使用者输入要产生几位数的密码长度 依据使用者输入的密码长度,输出密码 import randomimport string数字 = string.digits英文 = string.ascii_lette

新手王坤生问两个简单的问题,一起学习!

private: System::Void button1_Click(System::Object^ sender, System::EventArgs^ e) { textBox1-Text = ; int i,j,result; for(i=1;i10;i++) {for(j=1;j=i;j++) { result=i j; textBox1-Text += i + + j + = + res

[LeetCode] 55. Jump Game

Medium Related Topics: Array / Dynamic Programming / Greedy LeetCode Source 解题想法 应该算大部分人的解法,这题因为我有印象,所以有写出来 但当时也是看别人解法 XD

前端开发笔记:如何在React专案使用MQTT

最近终于完成公司新产品的前端开发啦!不过在开发时也遇到了不少挑战,其中最难处理的就属「MQTT通讯协定」的部分了...

Kotlin - 当CoroutineScope中发生Exception的各种状况

先谈谈于 coroutine 中发生exception的时候会有什么事情发生,先来看看一般的状况 import kotlinx.coroutines.*suspend fun getUsers(): ListString { delay(100L) println(getUsers())

ipas 机器学习工程师 初级- 特徵工程:特徵选择

在机器学习中,直观的会认为资料量越大、特徵越多,能获得更好的预测结果,但实际上资料要判断是否有离群值(异常值)、是否资料不平衡、是否有杂讯

ipas 机器学习工程师 初级-降维

(因为只是複习用,如果非必要,就不解释原理了) 所谓降维-降低维度,在机器学习中,简单说 就是将特徵数量减少 举个例子 在画图时 一个特徵(一维) 我

ipas 机器学习工程师 初级-分群(clustering)

分群(clustering、聚类)是非监督式学习的一种,它能够将大量数据分为多个不同的组或聚类。在这些分群中,同一群的数据之间的相似度很高,而不同群之

限制只能连线 https://outlook.live.com/owa/ 防火墙要开放那些 FQDN

Outlook WebMail IP List 清单 列表 *.live.com *.adnxs.com *.msftauth.net *.bing.com *.office.net 以上的 URL FQDN 应该就可以了

[LeetCode] 45. Jump Game II

Medium Related Topics: Array / Dynamic Programming / Greedy LeetCode Source 解题想法 先初始化一些变数 max_reach = 0 # current max index that can be reached max_len = len(nums) # the length