11.25 python面试题每日分享-剑指offer

最新推荐文章于 2025-11-25 17:20:36 发布
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#python #开发语言 #后端

本文分享了Python面试中关于列表去重的高效方法（集合转列表）、函数`fun`参数详解（args和kwargs），以及Python2与3 range函数的区别。理解装饰器在函数式编程中的应用，涵盖内置数据类型如整型、布尔型等。

11.25 python面试题每日分享-剑指offer

1.python实现列表去重的方法
先通过集合去重，在转列表
在这里插入图片描述

2、fun(args,**kwargs)中的args,kwargs什么意思?
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3、python2和python3的range (100)的区别

python2返回列表，python3返回迭代器，节约内存

4、一句话解释什么样的语言能够用装饰器?

函数可以作为参数传递的语言，可以使用装饰器

5、python内建数据类型有哪些
整型–int
布尔型–bool
字符串–str
列表–list
元组–tuple
字典–dict

【Scratch】青少年蓝桥杯_每日一题_11.25_小猫碰到黑块和白块
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用心写好每一篇文章 效果图 一、题目背景 本题是Scratch编程问题,出现在2020年8月的STEMA考试中。 二、编程实现 小猫跟随鼠标移动，遇到白块说:“白”，碰到黑块说:“黑”，当同时碰到黑块和白块时小猫隐身同时说:“我隐身了!! ! ”。 具体要求： 1)运行程序﹐舞台上边缘随机位置出现黑色或白色砖块(黑白砖块为随机出现)，自上而下移动到舞台下边缘消失; 2)小猫会随鼠标在舞台区域内移动﹔ 3)当小猫碰到白砖块说∶“白”，碰到黑砖块说∶“黑”，当同时碰到黑砖块和白砖块时小猫隐身同时说∶“.
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数据结构与算法Python语言实现《Data Structures & Algorithms in Python》手写课后答案--第十一章
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第十一章 本章叙述了不同平衡树的构造性能问题 习题代码如下(部分代码引用书中源代码，源代码位置目录在第二章答案中介绍) #11.1 #(1,A) # \ # (2,B) # \ # (3,C) # \ # (4,D) # \ # (5,E) #11.2 详细图略 # 30 # / \ #
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
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本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 628
提示：java总结学习之路。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
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本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
qq_42746084的博客
11-24 803
摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
四、python其它高级语法
2301_79964758的博客
11-25 286
本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
98-爬取租房网站信息-1
11-24 166
import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
Python科学计算库NumPy使用
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如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
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笔记
教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0
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GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。
Python机器学习库
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说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
Python自动化测试之异常处理机制实例详解
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今天笔者还是想要讲python中的基础，主要讲解Python中异常介绍、捕获、处理相关知识点内容，只有学好了这些才能为后续自动化测试框架搭建及日常维护做铺垫，废话不多说我们直接进入主题吧。到此这篇关于Python自动化测试之异常处理机制的文章就介绍到这了,更多相关Python异常处理机制下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】​​​软件测试面试文档我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题。
TensorRT-LLM 核心技术深度分析报告
rabies的博客
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基于对TensorRT-LLM源码的深入分析，我整理了以下核心技术实现细节和架构设计模式的完整技术报告。核心类结构：tensorrt_llm/layers/attention.py中实现了多种注意力变体Attention：基础多头注意力类，支持GQA（Grouped Query Attention）BertAttention：BERT风格的双向注意力DeepseekV2Attention：针对DeepSeek模型的优化实现CogVLMAttention：多模态视觉-语言模型注意力。
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想想看，一个完全陌生的编程环境配置，书本可能用几页篇幅描述步骤，配几张可能还是黑白的截图，你跟着操作很容易卡在某个莫名奇妙的地方。而视频里，老师可以直接演示给你看，从下载安装包，到勾选哪个选项，再到打开命令行输入什么指令，整个过程一目了然。选择适合自己的课程，用正确的方法去学习，并积极地将理论转化为实践，这才是从“新手村”走向“实战高手”的正确路径。”的这种真实反应，都是书本冰冷的文字无法给予的。看看它最后能带你做出什么东西来，是一个简单的网站，一个数据分析报告，还是一个能实际运行的小游戏？
Python人工智能开发
2509_93936798的博客
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建议他们先用OpenCV做标准化处理，把图片统一缩放到224x224，再用直方图均衡化增强对比度，准确率直接涨了十个百分点。用TextCNN加上合适的词嵌入，在RTX3060上训练二十分钟就能达到90%的准确率，而且推理速度比BERT快二十倍。这里有个小技巧，在卷积层后使用全局最大池化代替全连接层，不仅能降低过拟合风险，还能保留最重要的特征信息。训练过程中的坑也不少。可视化工具特别重要，用Matplotlib绘制损失曲线和准确率曲线，用Seaborn画混淆矩阵，这些看似基础的方法往往比高端工具更直观。
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nonlocal关键字用于在嵌套函数中修改外层函数的变量。当需要重新赋值不可变对象（如数字、字符串）或重新绑定可变对象（如列表、字典）时，必须使用nonlocal；而仅读取变量或修改可变对象内容时则不需要。关键区别在于是否使用赋值操作（=）。简单记忆：只有使用=赋值时才需要nonlocal。
TD-SCDMA技术试题集锦
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