由简单推导复杂

最新推荐文章于 2025-11-21 01:35:05 发布
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对于黑盒子的测试，可以使用简单的A得到结果A'，然后与预期相比较，如果与预期相符则测试通过。
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【Python深入浅出⑭】Python3推导式：代码世界的神奇魔法棒
邓邓子的博客
02-03 1051
Python3 推导式作为 Python 语言的重要特性，为我们提供了一种简洁、高效的编程方式。在本文中，我们详细探讨了 Python3 推导式的多种类型，包括列表推导式、字典推导式、集合推导式以及元组推导式（生成器表达式），并深入了解了它们各自的语法和应用场景。列表推导式通过[expression for item in iterable if condition]的语法结构，能够快速生成列表，在数据筛选和转换中表现出色，例如从一个数字列表中筛选出偶数并计算其平方。
Python入门：Python3 推导式全面学习教程
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-15 18万+
Python入门：Python3 推导式全面学习教程，本文详细介绍了 Python 推导式这一简洁高效的数据处理方式，涵盖列表、字典、集合和元组四种类型。列表推导式可通过表达式、迭代和条件过滤生成新列表，如过滤长字符串并转大写；字典推导式以键值表达式构建字典，例如用字符串及其长度创建键值对；集合推导式生成集合，能进行去重和过滤操作；元组推导式返回生成器对象，需转换为元组使用。文章还给出使用建议，强调保持简洁、按需选择类型及关注效率，帮助读者掌握推导式以优化代码。
简单分享python推导式
weixin_64944512的博客
07-25 816
列表推导式调用函数，实现复杂逻辑。
手撕Buck！Buck公式推导过程
weixin_42005993的博客
09-06 14万+
这个文章我本来没打算写的，因为之前我已经写了《手撕Boost！Boost公式推导及实验验证》，在我看来，Buck与boost是完全类似的，明白一个，另外一个也就明白了。 不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck，那么今天就来推导下buck的公式。毕竟大家基础也是各不相同，举一反三有时还比较困难，有现成的更好。 如果没看过手撕boost的，我建议可以先看看，因为有很多的前提条件在那里面有详尽的解释。这些前提条件在buck里面也是适用的，这篇文章就不会再赘述了，罗里吧嗦也不好。 先简要说明
理解template类型的推导
小磊的专栏
11-21 694
   本文翻译自modern effective C++，由于水平有限，故无法保证翻译完全正确，欢迎指出错误。谢谢！   一些用户对复杂的系统会忽略它怎么工作，怎么设计的，但是很高兴去知道它完成的一些事。通过这样的方式，c++中的template类型的推导取得了巨大的成功。数以万计的程序员曾传过参数给template函数，并得到了满意的结果。尽管很多那些程序员很难给出比朦胧的描述更多的东西，...
【Python基础】Python推导式
分享是一种境界，勤于分享，乐于分享！
09-06 1684
Python推导式（Comprehensions）是Python语言中一种独特且强大的语法特性，用于从已有的可迭代对象（如列表、元组、字典、集合）快速创建新的可迭代对象。推导式不仅提高了代码的可读性和编写效率，还能显著提升性能。本文将详细介绍Python中的四种推导式：列表推导式、元组推导式、字典推导式和集合推导式。什么是Python？
【C++】详解模板类型推导
Friday
10-15 1072
从这样的角度来看，C++的模板类型推导毫无疑问取得了巨大的成功：成百上千的程序员都在向函数模板传递实参，并拿到了完全满意的结果，而其中鲜有人能够将类型推导的过程阐述出来。依照按值传递形参的类型推导规则，此时ptr的const性会被忽略，param被推导成const char*,即一个指向可以改变的，指向一个const字符串的指针（或者说顶层const在值传递的过程中被消除），在推导过程中，ptr指向对象的常量性会被保留，但自身的常量性被忽略。在这种情况下，T的类型会被推导成实际的数组类型！
复杂的列表推导式也可以易于阅读！
龙哥盟
11-21 267
原文：towardsdatascience.com/complex-list-comprehensions-can-be-readable-b6c657622910。
Python中的简单推导
qq_36719861的博客
07-11 213
Python中的列表推导是一种从其他列表创建列表的方式，类似于数学中的集合推导。 举个简单例子: lists = [x * x for x in range(10)] 其结果如下： [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 它的计算结果和我们使用以下代码的计算结果相同： for num in range(10): list2.append(num * num) 此外我们还可以通过推导实现更多复杂的功能，示例如下： list1 = ['a', '
机器学习白板推导系列笔记汇总整理
08-17
这些基础知识点在笔记中会被逐一解析，以确保读者能够理解后续更复杂的算法。 其次，我们会详细讲解各种监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等。这些算法的推导过程会...
简易kcf推导演示
05-13
标题中的“简易kcf推导演示”指的是一个关于KCF（Kernelized Correlation Filter）算法的简化版本，这个算法主要用于目标检测和跟踪。KCF是一种高效的目标跟踪技术，它利用了光流信息和循环卷积来提高跟踪速度和准确...
canvas进阶之贝塞尔公式推导与物体跟随复杂曲线的轨迹运动
09-27
**一阶贝塞尔曲线**是最简单的形式，由两个控制点P0和P1组成，其公式如下： \[ P(t) = (1-t)P0 + tP1 \] 这里的\( t \)是一个参数，范围在0到1之间，表示从P0到P1的权重。 **二阶贝塞尔曲线**则涉及到三个控制点P0,...
python列表推导式操作解析
09-18
列表推导式不仅可以处理简单的条件，还可以嵌套使用，进行更复杂的操作。例如，如果你有一个二维列表，你可以通过嵌套列表推导式来实现对每个子列表的处理。此外，列表推导式也可以与`if`、`else`结合使用，提供了一...
精选资源
编译原理的最左推导以及最右推导，包含语法树
07-18
例如，在Java中，一个简单的表达式可能从起始符号开始，通过最左推导转化为具体的代码结构。 最右推导则恰好相反，它从句子的最右边符号开始，通过替换产生式的最右边非终结符来构建句子。在Java代码实现中，最右...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
【分布式系统】基于Redis的Session集中存储方案：实现Web服务器高可用与横向扩展
12-16
内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
C++11中decltype类型推导关键字详解
`auto`适用于初始化表达式明确且只需要简单类型推导的场合，而`decltype`更适合于那些无法通过初始化进行推导的复杂表达式，尤其是涉及模板参数、运算符重载或多态行为的情况。两者的结合使用能够极大提升现代C++...
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