PHP数组函数 array_udiff_uassoc (用自定义回调函数比较键和值计算数组差集)

    在PHP中,数组函数 array_udiff_uassoc () 使用用户提供的两个回调函数分别比较键和值,计算数组差集。

    函数语法:

array_udiff_uassoc ( array $array1 , array $array2 [, array $array3... ], callable $value_compare_func , callable $key_compare_func ) : array

    函数参数说明:

参数描述
array1必需。与其他数组进行比较的第一个数组。
array2必需。与第一个数组进行比较的数组。
array3,...可选。与第一个数组进行比较的其他数组。
value_compare_func必需。用于比较数组值的用户自定义函数的名称。
一个定义了可调用比较函数的字符串。如果第一个参数 <, =, > 第二个参数,相应地比较函数必须返回一个 <, =, > 0 的整数。
key_compare_func必需。用于比较数组键的用户自定义函数的名称。
一个定义了可调用比较函数的字符串。如果第一个参数 <, =, > 第二个参数,相应地比较函数必须返回一个 <, =, > 0 的整数。

    array_udiff_uassoc () 函数比较两个(或更多个)数组的键和值(使用用户提供的两个回调函数分别比较键和值),并返回一个差集数组,该数组包括了所有在被比较的数组(array1)中,但是不在任何其他参数数组(array2 或 array3 等等)中的键名和键值。

    举例1,计算数组的差集   

<?php

// 定义数组
$arr1 = ['1' => 1, '2' => 2];
$arr2 = ['1' => 1, '2' => 1];

// 使用用户提供的两个回调函数分别比较键和值
$res = array_udiff_uassoc($arr1, $arr2, function ($k1, $k2) {
    if ($k1 > $k2) {
        return 1;
    }
    if ($k1 < $k2) {
        return -1;
    }
    return 0;
}, function ($v1, $v2) {
    if ($v1 > $v2) {
        return 1;
    }
    if ($v1 < $v2) {
        return -1;
    }
    return 0;
});

var_dump($res);

    以上代码输出如下:

array (size=1)
  2 => int 2
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京深圳在总指数中名列前茅,分别以91.2684.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现潜力;④为政策制定、投资决策企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断治疗规划提供支持。
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