记录-slice用法

最新推荐文章于 2024-09-08 08:34:40 发布
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本文介绍了如何在JavaScript中使用`str.slice()`方法截取URL，并展示了通过`console.log()`打印结果的示例。重点在于理解字符串处理技巧在前端开发中的应用。 
let str = "http://www.study.com/0"

console.log(str.slice(0, -2))
console.log(str)

运行结果:

程序分析-Slice，深度神经网络动态slice
qq_44370676的博客
11-16 3174
Dynamic Slicing for Deep Neural Networks一.Introduction三.Motivation And Goal3.1.Motivation3.2.Problem Formulation3.3.Challenges四.NNSlicer4.1.Approach Overview4.2.Profiling and Forward Analysis 一.Introduction 程序切片（program slice）技术已经广泛引用到程序调试，测试，验证等任务上，意在求得能够
小白学习go之基础篇2 -- Slice切片的原理
hinsss的博客
08-29 831
文章目录前言一、为什么要有切片？二、切片是怎么实现的呢？1.Go的切片结构体 -- SliceHeader2.初始化切片的两种方式3.切片是在栈上分配内存的还是在堆?3.切片的扩容:三、切片的使用有什么坑需要注意呢？总结 前言 本文主要记录: 1.Slice切片的实现原理。 2.切片的指针是存储在堆中还是栈中的。 3.切片使用中的一些坑。 一、为什么要有切片？ 由于go中的数组是值类型的，使用的时候是固定大小的 如arr := [3]int{1,2,3} 之后就无法再改变数组的长度了。 所以gola
go-slice切片大全
weixin_42128977的博客
08-05 526
创建切片时可根据实际需要预分配容量，尽量避免追加过程中扩容操作，有利于提升性能切片拷贝时需要判断实际拷贝的元素个数谨慎使用多个切片操作同一个数组，以防读写冲突每个切片都指向一个底层数组每个切片都保存了当前切片的长度、底层数组可用容量使用len()、cap()计算切片长度、容量时，时间复杂度均为O(1)，不需要遍历切片通过函数传递切片时，不会拷贝整个切片，因为切片本身只是个结构体而矣使用 append() 向切片追加元素时有可能触发扩容，扩容后将会生成新的切片。......
开源项目 `country-slice` 使用教程
gitblog_00282的博客
09-08 411
开源项目 country-slice 使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 country-slice/ ├── README.md ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ ├── utils/ │ │ ├── helper.py │ │ └── logger.py │ └── tests/ │ ├── test...
ICE学习第三步-----Slice语言
diegou1356的博客
07-17 472
ICE:Slice语言（一）－编译 Introduce简介 Slice(Specification language for ice)是分离对象和对象的实现的基础的抽象机制。Slice在客户端和服务器端之间建立契约，描述应用程序使用的类型对象的接口。这样的描述是独立于实现功能的语言的，所以服务器和客户端的实现所使用的语言没有任何关系。 编译器将...
golang-slice底层分析
m0_37579159的博客
02-21 6215
转载自：https://halfrost.com/go_slice/切片是 Go 中的一种基本的数据结构，使用这种结构可以用来管理数据集合。切片的设计想法是由动态数组概念而来，为了开发者可以更加方便的使一个数据结构可以自动增加和减少。但是切片本身并不是动态数据或者数组指针。切片常见的操作有 reslice、append、copy。与此同时，切片还具有可索引，可迭代的优秀特性。一. 切片和数组关于切...
golang特辑-简单记录一下slice底层实现
LeslieLau的博客
12-18 709
文章目录切片特性切片的数据结构 切片特性 切片的数据结构
go slice 基本用法
rubys007的博客
01-27 1866
指定长度：不指定长度，由编译器推导出数组的长度：上面这两种定义方式都定义了一个长度为 3 的数组。正如我们所见，长度是数组的一部分，定义数组的时候长度已经确定下来了。切片的定义方式跟数组很像，只不过定义切片的时候不用指定长度在上面定义切片的代码中，我们可以看到其实跟数组唯一的区别就是少了个长度。那其实我们可以把切片看作是一个无限长度的数组。当然，实际上它并不是无限的，它只是在切片容纳不下新的元素的时候，会自动进行扩容，从而可以容纳更多的元素。
【论文阅读】3D Topology-Preserving Segmentation with Compound Multi-Slice Representation
qq_45717887的博客
03-06 3511
【论文阅读】3D Topology-Preserving Segmentation with Compound Multi-Slice Representation 2022年3月6日 （本文仅作为本人学习中的记录，如有错误欢迎批评指正。） 文章目录【论文阅读】3D Topology-Preserving Segmentation with Compound Multi-Slice Representation一、概述二、任务背景三、方法介绍1、整体框架2、Compound Multi-Slice Repr
js代码-js slice用法，取数组最后100个
07-15
### `slice()`方法的基本使用 `slice()`方法接受两个参数：`start`和`end`，它们分别表示要提取子数组的起始和结束位置。起始位置包含在内，结束位置则不包含在内。如果省略`end`，则会一直提取到数组末尾。 ```...
js代码-slice()定义：从已有的数组中返回你选择的某段数组元素
07-15
JavaScript中的`slice()`方法是数组的一个非常重要的成员函数，它允许开发者从原始数组中提取出一个子集，并返回一个新的数组，而不会改变原数组。在深入理解`slice()`之前，我们先来了解一下JavaScript中的数组。 ...
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
12-16
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中国统计NJ数据-主要农作物种植结构（截至2024年底）.xlsx
12-16
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浏览器 12.4.0 安装包
12-16
浏览器 安装包 版本号 12.4.0。
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
12-16
内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB
12-16
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB内容概要：本文介绍了一种结合条件风险价值（CVaR）的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，旨在解决电力价格不确定性下的自调度问题。该模型通过数学建模与优化方法，提升电力系统在面对市场价格波动时的鲁棒性和经济性，适用于IEEE6、IEEE30和IEEE118标准节点系统，并提供MATLAB代码实现，便于科研人员复现实验与进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和优化理论背景，熟悉MATLAB编程，从事电力系统调度、能源管理或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应对电力市场中价格不确定性带来的调度风险；②提升自调度方案的鲁棒性与经济性；③在IEEE标准测试系统上验证DRO-CVaR模型的有效性；④为含高比例可再生能源的电力系统提供风险规避策略支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码，深入理解DRO与CVaR的数学原理及其在电力调度中的建模过程，建议先掌握基础的优化理论与风险度量方法，再进行模型复现与参数敏感性分析，以充分发挥该资源的科研价值。
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12-16
浏览器 安装包 版本号 11.24.1。
JavaScript中的date-slice工具：定位时间片
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