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你能发现这段 Python 代码中的 bug 吗？

我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...最后，我在 CPython 的贡献者 Crowthebird 的帮助下解决了这个问题，他演示了在不使用推导式的情况下重写代码的问题。错误的写法：正确的写法：这个问题可以得到解决吗？

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你能发现这段 Python 代码中的 bug 吗？

我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。代码详解CSV文件是列表的列表我简单地认为，CSV 数据就是列表的列表。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",") 调用放在另一个列表中...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...错误的写法：正确的写法：这个问题可以得到解决吗？这实际上是因为我对 Python解释器的理解有错，解释器本身没有问题。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

学你的课能发文章吗？

学你的课程能发文章吗？...承蒙大家关注和支持，相对之前发的那几个只有100次的apple视频而言站长一个"试讲的""超长的”直播回放视频已有1700多人次观看不过，那个视频真的有点对不起大家了“画面不清晰，还全是废话，实质内容就那么一个...后来，站长看完内心也会吐槽其实，这些内容很简单，就是建立一个服务器，而它已成为大家入生信门的钥匙，在耐心的解答中，让大家成功下载了想要的数据，有的人已经按照之前的教程做完了所有分析.更重要的事！...更重要的事！更重要的事！就是用这套教程里面的技能，Chris出品的BBRC文章online。所以现在站长终于敢回答，很多还没有加入星球的学员那句话“学你的课程能发文章吗？”...当然你也可以根据自己需求选择相应的课程。

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R语言能处理大数据吗？三点建议让你更好使用R语言

R语言究竟能不能处理大数据，其实这个问题的答案取决于你怎样定义所需处理的大数据。R是一种语言，同时也是一种工具，并且是运行在电脑上的，运行的结果也受到电脑的性能影响。...简单说，有三点： 1）使用运行速度更快的电脑； 2）学习使用各种高效的package； 3）使用Revolution R代替原生的R程序。第一点暂不讨论，从第二点说起吧。 1....适合处理大数据的R package 众所周知，R语言的主要优势在于各种包，有的包可以极大的提高工作效率，个人最常用的3个包：和data.table、Rcpp（＋RArmadillo）和parallel。...R里面最重要的内置数据类型就是data.frame了，data.frame本质是一个list，因为list是不要求元素的类型一致，所以data.frame可以存储不同类型的数据在不同的column中。...关于R语言，小编也为大家准备了R语言相关的学习资料。希望在大数据R语言方向发展并感兴趣的同学可以私信小编获取资料。

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人工智能真的能改变开发人员的体验吗？

在我们的调查中，三分之二的开发人员表示，他们使用人工智能工具并没有体验到显著的生产力提升。...拉取请求摘要：人工智能创建拉取请求中包含的更改的摘要。单元测试生成：人工智能自动建议或创建拉取请求中更改的单元测试。以上功能列表非常令人印象深刻！...编码是开发人员角色中他们喜欢的一部分。然而，大多数面向开发人员的人工智能功能旨在自动化或提高其角色中这一部分的效率。...虽然这并不一定不好，但这就像告诉厨师你已经自动化了他们角色中的烹饪部分，现在他们只需要洗碗了。如果我们有兴趣改善开发人员的体验，我们应该优先解决他们不喜欢的那部分角色。...没有人建议开发人员应该将 100% 的时间花在编码上，但如果你问开发人员什么阻碍了良好的体验，大多数项目都来自他们 70% 的非编码时间。

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词序:神经网络能按正确的顺序排列单词吗?

当学习第二语言时，最困难的挑战之一可能是熟悉单词顺序。词序在机器翻译中也很重要，因为翻译大致上是一种处理目标语言词汇的过程，它与源语言是对等的。也许你已经做过一个把打乱的单词或字母放在原来顺序的游戏。...要求 NumPy > = 1.11.1 TensorFlow==1.2(可能使用1.3也可以运行，不过我没有测试过) matplotlib 距离 tqdm 模型架构到2017年，我使用的转换器是在机器翻译任务中最先进的模型...这有一篇介绍转换器的文章，地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762 然而，我不知道它是否适合这个任务。实际上，我认为一个更简单的架构可能会起作用。如下： ?...文件说明 hyperparams.py 包括所有需要的超参数。 data_load.py 包含关于加载和批处理数据的函数。 modules.py 具有编码/解码网络的所有构建块。...输入: another this step development that is in 期望的结果: is this another step in that development 实际结果: that

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你的团队能通过电梯测试吗？

测试人员认为这个字段应该按照数字顺序来排序而不是按字母顺序。为什么测试人员这么认为？很显然，如果把“条目2”排在“条目19”的后面，用户在查找的时候就会有麻烦。...如果这段对话在你看起来很奇怪，或许你还没有跟足够多的软件开发者一起工作过。你知道你到底要问多少次“为什么”才会得到你的客户真正在意的答案吗——哪怕只要挨上一点边？...作为软件开发者，我们花了那么多时间沉浸在没完没了的、支离破碎的细节中，以致于我们太容易掉入为了编码而编码的陷阱中。...如果你把远景声明搞清楚了，你团队里的每个人都应该能通过由陌生人主持的“电梯测试”——在60秒之内，清晰地解释他们在做什么，以及为什么人们会在意他们正在做的事情。...实践证明，想出15~20个产品特性是容易的。难就难在，要选出其中3~4个能促使人们购买这个产品的特性。这个过程中还经常会发生关于“谁是真正的客户”的激烈争论。

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你的接口，真的能承受高并发吗？

本地重现首先我们可以准备一个并发工具类,通过这个工具类,可以在本地环境模拟并发场景.手机查看代码并不友好,但是没关系,以下代码均是给你复制粘贴进项目重现问题用的,并不是给你手机上看的.至于这个工具类为什么能模拟并发场景...,由于这个工具类的代码全是JDK中的代码,核心就是CountDownLatch类,这个原理你根据我提供的关键字对着你喜欢的搜索引擎搜索即可....=5 由于最大连接数是5.所以当1000个线程并发进来的时候,你可以想象是一个队伍有1000个人排队,最前面的5个,拿到了连接,并且执行业务时间为1秒.那么队伍中剩下的995个人,就在门外等候.等这5个执行完的时候...敲黑板划重点之前肥朝就反复说过,遇到问题,要经过深度思考.比如这个问题,我们能得到什么拓展性的思考呢?我们来看一下之前一位粉丝的面试经历 ?...其实这个和我们这个压测问题是一样的.首先你本地事务中调用RPC既不能起到事务作用(RPC需要分布式事务保证),但是又会因为RPC不可控因素导致数据库连接占用时间过长.从而引起接口超时.当然我们也可以通过

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关于 servlet 的这个问题，你能答对吗？

因此，this只能在类中的非静态方法中使用，静态方法和静态的代码块中绝对不能出现this，并且this只和特定的对象关联，而不和类关联，同一个类的不同对象有不同的this。...说明：当实例变量和局部变量重名，JAVA平台会按照先局部变量、后实例变量的顺序寻找。即，方法中使用到的变量的寻找规律是先找局部变量，再找实例变量。如果没用找到，将会有一个编译错误而无法通过编译。...就可以调用类本身的其他构造器了。如果类中有多个其他构造器定义，系统将自动根据this()中的参数个数和类型来找出类中相匹配的构造器。注意：在构造器中可以通过this()方式来调用其他的构造器。...在这个例子中，对象A的构造函数中，用new B(this)把对象A自己作为参数传递给了对象B的构造函数。例2、注意匿名类和内部类中的中的this 有时候，我们会用到一些内部类和匿名类，如事件处理。...也就是说你只能用它来调用属于当前对象的方法或者使用this处理方法中成员变量和局部变量重名的情况，而且，更为重要的是this和super都无法出现在static 修饰的方法中，static 修饰的方法是属于类的

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蝗虫过境，你的系统能扛住吗？

简介经过一段时间的服务端性能测试，也先后了解及使用过一些性能测试工具，本篇中，向大家推荐Locust这款开源工具。...在Locust测试框架中，测试场景是采用Pure Python脚本描述，并且HTTP请求完全基于Requests库。...其中，TaskSet类用于描述用户行为，包括任务执行顺序、挑选下一个任务、执行任务等。...接口； Client.get()用于指定请求路径；在Locust类中，具有一个client属性，对应着客户端的请求能力。...task_set：指向一个定义的用户行为类； min_wait：每个任务之间的时间间隔下限； max_wait：每个任务之间的时间间隔上限；执行测试（一）单进程运行：在终端中输入如下命令

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现在的工程结构能满足你的需求吗？

但如果项目很大，功能很多，你还能继续使用单模块工程吗？项目过大，结构肯定也越来越复杂这时候如果你继续使用单模块工程，进展就会遇到各种问题。同时维护起来也是很麻烦的事情。...这个时候你就可以考虑将功能细化，使用多模块工程来替代单模块了。一、使用maven多模块工程的好处复杂项目拆分成多个模块多模块的划分可以降低代码之间的耦合性，方便维护。...结构拆分清晰了，那么公司团队中每个人负责的代码模块也就清晰了。不会出现两个人改了同一段代码，如果功能出现问题责任追踪也很方便。方便代码的重用。...如果你有一个新的swing项目需要用到app-dao和app-service，添加对它们的依赖即可，你不再需要去依赖一个WAR。...3.1 在启动类中修改pom文件(也就是web层的) <!

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回顾CES展上让人眼晕的产品，真的能改变未来吗？

也许还有很多人不知道什么是虚拟现实技术，其实简单说来就是利用计算机生成一种模拟环境，一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真，使用户沉浸到该环境中。 ?...科技风向的改变，或迫使手机厂商进行转型。比如说在手机市场郁郁不得志的HTC也似乎找准了复兴的方向。此次展会上HTC带来了第二代VR版本VIVE Pre。...有趣的是，遥控器上还包含一个“手动模式”，意味着你可以使用十字键来遥控它，有点像是一个蹩脚的遥控玩具。 ?...小看法：人工智能的话题在科技圈中已经沸沸扬扬炒了很多年了，当我们需要一些“高大上”的话题的时候，往往要把人工智能搬出来。...小看法：在CES 2016中，各大汽车制造商将会对外展示它们未来聚焦的技术，它们甚至可能会展示一些自动驾驶汽车，但是不要指望这些汽车会在近期内上路行驶。

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“我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？”

---- 我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？ “口红颜色都分不清？明明这颜色，它就完全不一样的呀！？” ? 如上图所示，我不知道各位能不能分清，但是对于我这个标准大直男而言，我是真的分不清。...我老婆直接就说一句：“卧槽，这不是都一个样吗？” 粉丝神器 zark是一个刚入门AI的研一学生，从自动化转专业过来的。他一直想做一些有趣的东西，前两天，他就做了个桌面奥特曼识别器。...数据是他用爬虫从网上爬取的，虽然可以爬取，但是依旧需要很大的人工成本进行挑选，据他说百分之70都是不能用的，自己还从动漫中手动进行截取，所以他又把这几部奥特曼看了一遍。...或许下次的对话就会成为这种场景：女：“你连我的口红都分不清，你不爱我！” 男：“真不怪我，那你能分得清奥特曼吗？” 女：“可以呀，你看！（打开代码，加载模型...）”...加我私信，与我分享你的困惑。

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文献分享(一)：你的风险模型能预测你的风险吗？

今天分享一篇UBS的研报，获取原文后台回复“paper1”。按照报告的顺序来写吧。 01 Summary 开篇三个要点风险模型非常重要。...接下来summary里讲了风险模型的用处以及好的风险模型的评价标准。...好处是不用直接估计N只股票的协方差，可以把股票协方差阵分解为因子协方差、特质风险两部分，速度更快。上图V是股票协方差阵，右边的B,F,D是风险模型需要估计的因子的因子暴露、协方差、特质风险。...报告用的是时序和截面模型的组合。后面还介绍了风险模型的四个用途估计跟踪误差：短期的模型对于市场波动很敏感，统计模型对于估计跟踪误差更优。...混合模型和截面模型的比较，但这里的对比最终只说明混合模型和界面模型的估计结果在风格因子上高度相关，没能说明混合模型的优势。

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Linux的异步通知接收中要注意使能顺序

(fd,F_GETFL); fcntl(fd,F_SETFL,oflags|FASYNC); 这两句是使能异步通知。...重点就是使能这部要放在最后。原因如下：如果使能放在前面，异步通知发生在使能之后，注册信号函数之前的话。由于找不到注册函数，系统会执行默认处理函数。就是会将进程终止。这样就发生故障，与预期不符。...实时信号的接收实时信号就是更换默认信号SIGIO为实时信号。默认信号SIGIO有些缺点，不支持排队，在信号处理函数进行过程中如果来了多次SIGIO信号的话会被忽略的。...); 这两句是使能异步通知。...重点如上，使能放在最后。异步通知发送异步通知发送分为两种，进程向进程发送和驱动向进程发送。进程向进程发送这个比较简单，使用kill函数就可以。

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业务增长这场比赛，你的企业能赢吗？

在这场“比赛”中，腾讯企点的“新一代智慧客户服务”通过“连接智能”、“数据智能”、“运营智能”帮助企业修炼内功，在各个环节为业务增长持续提供新功能。...在“连接智能”这个环节，企点客服不断打磨产品，又为你的“增长”提供的这些制胜法宝，你get了吗？...高效沟通法宝：连接全面，增长更快客户从四面八方涌来，你的客服人员还在多个平台间频繁切换、回复消息吗？即使是“三头六臂”也难免错过重要信息，遗漏商机，成为业务增长的一大阻力。...想要在连接客户时，游刃有余的提高接待能力，保持高效沟通吗？企点客服独家法宝：微信+QQ双通路双接待，全渠道触达。...，共享增长好方法，不容错过哦～在即将举办的2021腾讯数字生态大会“数智驱动无限增长——智慧客服与营销企点专场”中，我们不仅会揭晓增长的方法论，更会有“服务营销一体化”、“数智运营一体化”“产业智连一体化

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学 Python ，能提升你的竞争力吗？

你可能会疑惑：老师，你这不是前后矛盾吗？不是。 Python 要学，但这项技能，真的不是这么应用的。连接 Python 无门槛，这么简单，学会了也毫不稀奇，那学它还有什么用？用处大了。...因此，那时候你要是打算使用机器学习，就必须要抱着一本 Matlab 的书啃下来。因为只有明白了它怎么用，你才真正能壮起胆子，尝试从头到尾，去实践自己从 MOOC 学来的机器学习技能。...那是因为这个巨大协作网络中开发框架的人，“刚巧”也是用 Python 来封装细节。你们在说同样的语言，因此你可以把他们的研究成果，“拿来”使用。...要是说你对 Python 的知识全面系统获取到了，那简直是在骗人。就像你学龄前的时候，基本上也算能用中文对话了，对吧？但是，你知道“回”字有四种写法吗？...资源学习 Python 的资源，我在《如何高效学Python？》一文中已经为你详细做过介绍和推荐，这里就不再赘述了。此处只介绍我最近发现的2个新资源，都是免费的。一个是 IBM 提供的系列课程。

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你知道这种开发模式能更好的帮你排错吗？

（1）针对原声sql语句当然就比较好解决了，当然有时候我们写程序的时候程序就已经告诉你了sql语句是否有问题，这样当然就更好了，如果不报错的话，我们可以将我们的sql语句粘贴到mysql的管理器中，比如导航猫...（相信大家都知道的可视化客户端），还有就是网页版本的phpmyadmin，一执行便知道sql语句的问题了。...（2）让人头疼的是在某个框架中，我们使用框架封装好的方法我们去操作数据库，这样在一定程度上我们就不会用编写原声sql语句而头疼了，但是就是这样我们的sql语句出现问题我们排错也是更加困难的，接下来小编就给大家说两种我们在日常开发中常用的两种框架...之后在对应的文件夹下面就出现了一个文件，里面就记录了我们执行的sql语句 ? 2）还有一个简单暴力的方法 ? 这样也能打印出sql语句，当然这个sql语句就是一个预处理sql语句 ?...以上就是我们开发中最常用的排错以及去优化sql语句具备的基础操作，希望我们在日常开发中遇到sql语句的问题我们完全可以按照上面的操作去打印sql语句然后排错以及进行sql的优化

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你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？

事实上，我把我职业生涯的大部分时间都献给了以下公式：其中增长率g是先验数据的一个确定性函数，其值并不一致。我想说的是，你应该为遇到的任何模型都选择至少一个正确的基准进行对比。...均方根百分比误差，或 RMSPE，由于在数学上更容易处理，因此在统计分析中更常用的是 rms 百分比误差，它与误差的方差有关。确定系数，或 R²。从线性回归的框架中，我们得到了著名的R²值。...R²的平均值是99.735%，因此只剩下0.265%被Alpha模型和简单不可预测的噪音所共享。这在直觉上是非常不合理的。当人们专注于预测价格时，很容易忽视这种不合理性!...这种不合理是由于数据中存在长尾分布导致的。在现实场景中，长尾分布的存在是非常普遍的。因此当使用机器学习算法进行股价预测时，仅仅关注预测指标是不够的，其需要能战胜合理的比较基准。...原文链接: [核桃量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？转载请申请。

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原创 | 你能想出解法，让你的基友少氪金吗？

题意这道题的题意也很有意思，背景也是游戏。说是有一天你和你的基友一起在家打游戏，这个游戏一共有n个boss。这些boss的难度不同，有些boss简单，有些boss困难。...你的技术要比基友的好一些，你们两人轮流打boss。游戏规定每次进行游戏最少打1个boss，最多打两个boss。由于你的实力更好，你可以战胜所有的boss。...但是你的基友比较菜，只能打得过简单的boss，如果碰上hard模式的boss就只能氪金。基友的钱也是钱，你们希望在尽量少氪金的前提下把游戏通关。...我们可以用之前介绍过的等价判断法来判断一下这个贪心策略可不可行，对于这道题而言，贪心的本质是让氪金的次数最少。所以当基友的第二个怪是0的时候，杀和不杀对于当前的氪金次数来说是没有影响的。...动态规划如果你熟悉动态规划的话，那么几乎可以发现这是一道经典的动态规划问题。对于每一个怪来说，它都有两种状态，分别是被基友杀或者是被“我”杀。

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