Day3打卡

最新推荐文章于 2025-12-22 13:59:14 发布
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代码随想录训练营 Day3打卡 链表part01 203.移除链表元素 707.设计链表 206.反转链表
qq_42952637的博客
07-19 1073
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python打卡DAY3
05-09
在讨论Python打卡DAY3的内容之前，首先需要了解Python是一种广泛使用的高级编程语言。它因其简洁易读的语法而受到许多开发者的青睐，并常用于数据科学、网络开发、自动化脚本编写以及应用程序开发等多个领域。Python...
day3打卡
weixin_68412071的博客
07-03 123
@疏锦行
day3 打卡
2501_90933699的博客
05-17 237
【代码】day3 打卡。
python训练营Day3打卡
Lee_m11的博客
04-22 1793
列表都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python 已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的 Python 数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。
Day 3 打卡第三天
shankui2000的博客
05-12 1834
目标值在链表开头需特判，搞清楚逻辑关系。之前做过几遍，每次做都卡壳QAQ。，请你删除链表中所有满足。给你一个链表的头节点。有点复制 回去看一下。
代码随想录day3打卡
weixin_43661109的博客
12-30 274
代码随想录day3打卡
day3打卡 列表、循环和判断语句
Mqh180762的博客
11-03 234
@浙大疏锦行
DAY26打卡
2502_91794092的博客
05-17 180
浙大疏锦行。
DAY19打卡
2502_91794092的博客
05-10 207
@浙大疏锦行
DAY13打卡
2502_91794092的博客
05-03 321
@浙大疏锦行
python打卡DAY17
05-12
在“Python打卡DAY17”这一活动中，参与者可能致力于解决一个具体的编程难题、学习新的Python库、或是复习和深化对Python语法的理解。 Python作为一种高级编程语言，自1991年首次发布以来，凭借其简洁明了的语法、...
SAM训练自己的数据集
最新发布
sunshineine的博客
12-22 725
本文介绍了SAM（Segment Anything Model）模型的训练流程。主要内容包括：1）数据集预处理，涵盖自定义数据集标注（使用labelme工具）、公开数据集准备以及数据格式转换；2）创建SAM项目，包含代码上传、服务器环境配置（Python 3.8、CUDA 11.8等）和依赖项安装；3）模型训练过程，详细说明了参数配置、损失函数选择（DiceCELoss）、训练循环实现以及结果可视化方法。文章提供了完整的技术实现路径，包括数据预处理、模型训练和结果评估等关键环节，并附有相关参考文章的详细链接
python __init__.py的意义与使用
CoolGirl
12-19 831
本文介绍了Python中利用__init__.py文件优化模块导入的两种方式。当__init__.py中已导入子模块时，外部可直接使用简洁导入语句（如from project.input import FileInput）；若未导入则需完整路径导入。通过示例对比展示了不良设计（需完整路径导入每个子模块）和良好设计（在__init__.py中集中导入并定义__all__），后者使主程序导入更简洁清晰。合理使用__init__.py能显著提升代码可读性和维护性。
MobaXterm 高效运维实战：从入门到进阶的 Linux 运维 “瑞士军刀” 用法
hy行者勇哥的博客
12-18 894
MobaXterm 作为 Linux 运维的 “全能工具包”，不仅集成了 SSH 终端、SFTP 文件传输、X11 图形转发等基础功能，更隐藏着批量执行、宏命令、会话分组等高级特性，能轻松解决新手常遇到的 “重复操作繁琐”“多服务器切换麻烦”“文件传输低效” 等痛点。本文用 “运维指挥中心” 的通俗比喻，拆解 MobaXterm 的核心架构，针对 Linux 运维中的高频问题，分享可直接上手的高级技巧与自动化脚本案例，帮助新手快速从 “手动跑腿” 升级为 “高效指挥”，大幅提升运维效率。
ColoredElevationMap 根据标量进行颜色映射
BoBoZz19的博客
12-22 117
本文只是教程内容的一小段，因博客字数限制，故进行拆分。本段代码主要涉及的有①标量的颜色映射。
C++23中的模块应用说明之一基础分析
fpcc的专栏
12-20 612
C++20模块机制解析：摆脱头文件困境的新范式 本文分析了C++20引入的模块机制，旨在解决传统头文件带来的编译污染、命名冲突等问题。模块通过export显式控制接口导出，提供更安全的代码组织方式。文章详细介绍了模块应用的五个方面：接口与实现分离、export规则限制、文件命名规范、全局模块片段（兼容传统头文件）和私有模块片段的使用方法，并提供了具体示例代码。与Go、Java等语言的包管理机制类似，C++模块通过显式接口导出和严格作用域控制，实现了更高效的编译管理和更清晰的代码组织。作者建议开发者参考其他语
Python数据可视化速成指南
weixin_45292939的博客
12-22 276
极坐标：使用(角度, 半径)表示点plt.show()
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
windowshht的博客
12-17 1072
本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
【每日SQL打卡】 day7
05-14
<think>好的，我现在需要帮助用户找到SQL每日练习的第7天相关内容。用户之前提到他们想参与每日SQL练习，现在在寻找Day 7的习题或内容。我需要根据用户提供的引用内容来辅助回答，但看起来引用中的内容可能不直接相关，不过还是需要尽量参考。 首先，查看用户提供的引用内容。引用[1]提到使用SQL Developer进行数据库对象浏览、运行SQL语句和脚本，编辑调试PL/SQL，以及运行报告。这可能与练习中的实际操作有关，比如使用SQL Developer进行练习。引用[2]强调了主键和外键的重要性，以及连接表时的注意事项。这可能提示Day 7的练习可能涉及表连接、主外键的使用，或者数据结构的操作。引用[3]关于算法改进和数据处理，可能间接相关，但可能不是直接针对SQL练习的内容。 接下来，我需要生成Day 7的SQL练习题。通常，SQL的学习路径会从基础查询逐渐过渡到更复杂的操作，比如连接、聚合函数、子查询等。假设Day 7可能涉及JOIN操作，因为引用[2]提到了主键和外键在连接表时的作用。因此，设计一个涉及多表连接的题目比较合理。 题目示例可以是关于订单和客户表，要求用户编写查询来获取特定信息，如每个客户的订单总数。这需要用到INNER JOIN和GROUP BY，还可能涉及聚合函数COUNT。这样的练习能帮助用户掌握表连接和分组统计。 然后，相关问题需要围绕这个练习展开。可能的问题包括优化JOIN查询性能的方法，这可能涉及到索引的使用，而引用[2]中提到的主键自动创建索引，因此可以提到主键索引的作用。另一个问题可以是处理没有订单的客户，这需要用到LEFT JOIN，进一步扩展用户的JOIN知识。第三个问题可能涉及性能分析，比如EXPLAIN PLAN的使用，引用[1]提到的SQL Developer工具可以用来运行和调试SQL语句，这里可以建议使用工具分析查询计划。 需要确保回答的结构清晰，分步骤解释题目和解答，同时引用相关引用内容。例如，在讨论主键和索引优化时，引用[2]的内容可以作为支持。在提到使用SQL Developer进行查询分析时，引用[1]的内容适用。 最后，验证回答是否符合用户的要求：使用正确的中文，LaTeX格式正确，生成相关问题，并正确引用参考资料。确保没有使用任何markdown格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个回答中可能不需要公式，所以主要注意代码块和引用标识。</think>根据您的要求，以下是SQL每日练习第7天的模拟习题，结合数据表连接和主外键应用场景（参考引用[2]中关于主键与表连接的说明）： ### SQL Daily Practice Day 7 **题目：订单分析系统** 现有两个数据表： ```sql CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, -- 主键定义参考[^2] name VARCHAR(50), city VARCHAR(50) ); CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, amount DECIMAL(10,2), FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ); ``` **任务1** 编写查询显示每个客户的订单总数，包含以下列： `客户名称 | 所在城市 | 订单数量` **解答示例**： ```sql SELECT c.name AS 客户名称, c.city AS 所在城市, COUNT(o.order_id) AS 订单数量 FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.name, c.city; ``` **知识点说明**： 1. 使用`LEFT JOIN`确保没有订单的客户也会显示 2. 通过主键`customer_id`进行表连接（主外键关系如引用[2]所述） 3. 聚合函数与分组配合使用
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