首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

它是有效的,但是为什么需要通过减去1来改变索引呢

在计算机科学中,索引通常是从0开始的,这被称为零索引。这意味着第一个元素的索引为0,第二个元素的索引为1,以此类推。这种索引方式在计算机编程中非常常见,几乎所有的编程语言都采用了这种索引方式。

为什么需要通过减去1来改变索引呢?这是因为在某些情况下,我们需要将索引与其他计数方式对齐,例如人类的计数方式。人类通常从1开始计数,而不是从0开始。为了方便理解和与人类的计数方式保持一致,有时候我们需要将索引减去1。

这种索引方式的改变通常发生在用户界面或与用户交互的部分,以提高用户体验和易用性。例如,在用户界面中显示列表或表格时,我们通常会将索引从1开始显示,以便用户更容易理解和操作。

需要注意的是,这种索引方式的改变只是一种约定和习惯,并没有固定的规定。在编程中,我们可以根据实际需求选择使用零索引还是一索引。重要的是在编程过程中保持一致性,以避免混淆和错误。

总结起来,通过减去1来改变索引是为了与人类的计数方式对齐,提高用户体验和易用性。在编程中,我们可以根据实际需求选择使用零索引还是一索引。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

从零开始深度学习(十六):批归一化(Batch Normalization)

Batch 归一化会使参数搜索问题变得很容易,使神经网络对超参数选择更加稳定,使超参数范围更加庞大,使工作效果很好,也会使训练更加容易,即使是深层网络。 那么它是如何工作?...到这里,简单 BN 操作就已经清晰明了了——计算均值和方差,减去均值,再除以方差,如果你使用是深度学习编程框架,通常不必自己实现 BN 层,但是需要知道它是如何作用,因为这可以帮助你更好地理解代码作用...现在,以防 BN 归一化仍然看起来很神秘,尤其是还不清楚为什么其能如此显著加速训练时候,为什么 BN 会起作用? 它到底在做什么?...BN 有效一个原因是,归一化输入特征值 ,均值为0,方差为1,现在有一些从0到1而不是从1到1000特征值,通过归一化所有的输入特征值 ,可以获得类似范围值,可以加速学习。...使数据改变分布这个想法,有个有点怪名字 Covariate shift,这个想法是这样: 如果模型已经学习了 到 映射,但是此时 分布改变了,那么可能就需要重新训练这个学习算法了,为什么这么说

2.3K30

【刷题】 滑动窗口进阶

算法思路 来看最最最直接算法:暴力枚举!!!因为只能取两头元素,所以等价于中间留下和恰好等于数组和减去x。那这样遍历所有的子串,找到最小即可!!! 怎么进行优化?...起始索引等于 1 子串是 “ba”, 它是 “ab” 异位词。 起始索引等于 2 子串是 “ab”, 它是 “ab” 异位词。...但是这道题还有一个难点:如何来进行判断是不是一个字符串异位词??? 我第一种思路是排序算法,先将 p 进行排序。...480ms,还是不够好,这是为什么???...当然还可以继续优化,我们来看每次检查哈希表工作是不是简单遍历检查,但是我们不一定有26个字母需要检查!!!

9910
  • 被面试官虐了,索引为何使用B+树,你知道吗

    Hash索引其检索效率非常高,索引检索可以一次定位。 可能很多人又有疑问了,既然Hash索引效率这么高,为什么都用Hash索引而还要使用B-Tree索引?...也就是说AVL树每个节点平衡因子只可能是-1、0和1(左子树高度减去右子树高度)。...被淘汰原因 树高度过高,高度越高,查找速度越慢 他支持范围查找,但是需要在进行回旋查找 比如我要找到大于5数据 第一步我先定位到5,然后在树上按照二叉树规则去回旋查找大于5其他数据6、7、8、9...这是他优点 那为什么最终还是不用它,还是因为他在范围查找时候,存在回旋查询问题。同样order by排序时候效率也很低,因为要把树上数据手动排序一遍。 终极大佬:B+树 ?...它是B数升级版,B+树相比B树,新增叶子节点与非叶子节点关系。

    40720

    基础渲染系列(十一)——透明度

    由于alpha介于零和一之间,因此我们必须减去一些值使其变为负数。通过减去½,我们将使alpha范围下半部分为负。这意味着将渲染alpha值至少为½片段,而所有其他片段将被剪切掉。 ? ?...第二个参数是包含标签值字符串。对于不透明着色器,我们可以使用默认值,这是通过提供一个空字符串来实现。对于抠图着色器,它是TransparentCutout。 ?...但是当alpha为零时,我们呈现内容是完全透明。如果是这样,我们不需要改变任何事情。然后,两次pass混合模式必须为Blend Zero One 。...对于相距较远小物体,此方法效果很好。但是,对于较大几何图形或靠近放置平面几何图形,效果并不理想。在这些情况下,更改视角时绘制顺序可能会突然翻转。这可能会导致重叠半透明对象外观突然改变。...但是,当它反射所有光线时,其alpha有效地变为1。当我们在片段程序中确定反射率时,可以使用它来调整alpha值。给定原始 a和反射率r,修改后a变为1-(1-a)(1-r)。

    3.7K20

    数据结构-跳表

    按照前面这种索引结构,我们每一级索引都最多只需要遍历 3 个结点,也就是说 m=3,为什么是 3 ?我来解释一下。...比起单纯单链表,跳表需要存储多级索引,肯定要消耗更多存储空间。那到底需要消耗多少额外存储空间?我们来分析一下跳表空间复杂度。...在讲数据结构和算法时,我们习惯性地把要处理数据看成整数,但是在实际软件开发中,原始链表中存储有可能是很大对象,而索引结点只需要存储关键值和几个指针,并不需要存储对象,所以当对象比索引结点大很多时...虽然跳表实现也不简单,但比起红黑树来说还是好懂、好写多了,而简单就意味着可读性好,不容易出错。还有,跳表更加灵活,它可以通过改变索引构建策略,有效平衡执行效率和内存消耗。...跳表空间复杂度是 O(n)。不过,跳表实现非常灵活,可以通过改变索引构建策略,有效平衡执行效率和内存消耗。虽然跳表代码实现并不简单,但是作为一种动态数据结构,比起红黑树来说,实现要简单多了。

    32110

    从零开始:教你如何训练神经网络

    在测试过程中,权值是不会变化但是在训练过程中,我们要去改变这些权值以「调节」我们网络。我会在后面的文章中讨论这个内容。正如前面提到,一个神经元就是一个数学函数。但是它是哪种函数?...提升网络是有可能,因为我们可以通过调节权值去改变函数。我们希望找到一个比初始化模型性能好很多函数。 问题在于,训练过程相当于最小化损失函数。为什么是最小化损失而不是最大化?...实际上这个并不是近似值,它是精确为什么?因为我们导数对于每一个 x 都是相同但是这并不适用于绝大多数函数。让我们来看一个稍微复杂一点函数 f(x) = x^2。 ?...相反,我们希望最小化我们函数,所以我们可以朝着相反方向改变 x,也就是负方向,为了确保函数值降低,我们只改变一小步。但是我们一步可以改变多大?...我们该如何将其应用于神经网络训练中?它可以平均我们梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成这一工作,并将继续解释为什么它可能会得到更好效果。

    71450

    塔荐 | 神经网络训练方法详解

    在测试过程中,权值是不会变化但是在训练过程中,我们要去改变这些权值以「调节」我们网络。我会在后面的文章中讨论这个内容。正如前面提到,一个神经元就是一个数学函数。但是它是哪种函数?...提升网络是有可能,因为我们可以通过调节权值去改变函数。我们希望找到一个比初始化模型性能好很多函数。 问题在于,训练过程相当于最小化损失函数。为什么是最小化损失而不是最大化?...实际上这个并不是近似值,它是精确为什么?因为我们导数对于每一个 x 都是相同但是这并不适用于绝大多数函数。让我们来看一个稍微复杂一点函数 f(x) = x^2。 ?...相反,我们希望最小化我们函数,所以我们可以朝着相反方向改变 x,也就是负方向,为了确保函数值降低,我们只改变一小步。但是我们一步可以改变多大?...我们该如何将其应用于神经网络训练中?它可以平均我们梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成这一工作,并将继续解释为什么它可能会得到更好效果。

    1.4K80

    从零开始教你训练神经网络(附公式、学习资源)

    在测试过程中,权值是不会变化但是在训练过程中,我们要去改变这些权值以「调节」我们网络。我会在后面的文章中讨论这个内容。正如前面提到,一个神经元就是一个数学函数。但是它是哪种函数?...提升网络是有可能,因为我们可以通过调节权值去改变函数。我们希望找到一个比初始化模型性能好很多函数。 问题在于,训练过程相当于最小化损失函数。为什么是最小化损失而不是最大化?...实际上这个并不是近似值,它是精确为什么?因为我们导数对于每一个 x 都是相同但是这并不适用于绝大多数函数。让我们来看一个稍微复杂一点函数 f(x) = x^2。...相反,我们希望最小化我们函数,所以我们可以朝着相反方向改变 x,也就是负方向,为了确保函数值降低,我们只改变一小步。但是我们一步可以改变多大?...我们该如何将其应用于神经网络训练中?它可以平均我们梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成这一工作,并将继续解释为什么它可能会得到更好效果。

    1.5K100

    Seek 策略以及在有 B 帧情况下处理

    到底是判断是否同一个 GOP 函数出问题了还是 Seek 方法有问题? 带着疑问开始深入源码探索。...FFmpeg 没有直接提供判断两帧是否同一个 GOP 方法,所以通过 av_index_search_timestamp 方法得到传入时间点最近 I 帧 index 索引,如果两个时间点索引相同则表示为同一个...然而 av_index_search_timestamp 方法是通过 AVIndexEntry 中 timestamp 来判断它是一个 DTS 值,通过二分查找得到最近索引。...正如代码中注释所示,假设传入时间是 PTS 值,然后给它减去偏移以得到 DTS 值,因为 av_index_search_timestamp 方法就通过 DTS 进行比较嘛。...还好通过遍历源码发现它值是不会运行时改变,一旦决定了就定下来了。另外我们可以用第一个 I 帧 DTS 值作为偏移值。

    46410

    我说我为什么抽不到SSR,原来是这段代码在作祟...

    我说我为什么抽不到SSR,原来是加权随机算法在作祟 ★阅读本文需要做好心理准备,建议带着深究到底决心和毅力进行学习! ” 灵魂拷问 为什么有 50% 几率获得金币?...为什么有 40% 几率获得钻石? 为什么只有 9% 几率获得装备? 为什么才有 1% 几率获得极品装备? 是人性扭曲,还是道德沦丧,请和我一起走进今日说法 !...方案四、小小优化 对于方案三,怎么有效减少遍历次数? 当 r 小于等于 0 速度越快,算法越高效。那我们就让 r 到达 0 更快。先排序这样就能先减去权重大,减少遍历次数。...但是一次排序,反复使用,还是能提高效率! 方案五、不可思议! 有没有办法不用排序,而让原数组有序? 有人就说了,你这不是扯么? 如果每次遍历都加上上一个权重,那整个数字就是递增!...真正高阶优化要来了。 方案六、不死不休 到目前位置,我们解决方案已经足够好了,但是仍然有改进余地。

    1.3K20

    从零开始教你训练神经网络

    在测试过程中,权值是不会变化但是在训练过程中,我们要去改变这些权值以「调节」我们网络。我会在后面的文章中讨论这个内容。正如前面提到,一个神经元就是一个数学函数。但是它是哪种函数?...提升网络是有可能,因为我们可以通过调节权值去改变函数。我们希望找到一个比初始化模型性能好很多函数。 问题在于,训练过程相当于最小化损失函数。为什么是最小化损失而不是最大化?...实际上这个并不是近似值,它是精确为什么?因为我们导数对于每一个 x 都是相同但是这并不适用于绝大多数函数。让我们来看一个稍微复杂一点函数 f(x) = x^2。...相反,我们希望最小化我们函数,所以我们可以朝着相反方向改变 x,也就是负方向,为了确保函数值降低,我们只改变一小步。但是我们一步可以改变多大?...我们该如何将其应用于神经网络训练中?它可以平均我们梯度。我将在下文中解释它是如何在动量中完成这一工作,并将继续解释为什么它可能会得到更好效果。

    91190

    猿设计18——真电商之库存系统设计

    经过上一章讨论相信你已经了解库存一些最基本实体有了一些了解。但是仅仅了解实体还是不够,就销售层面的库存其实也比较复杂,需要和一些外部系统打交道,有一些典型场景需要具体去分析处理。...说完了与展示相关的话题,我们接着聊一聊,库存变化。第一个变化——订单下单了。我们看看是怎么一回事情。 ? 哈哈,可能你会有个问题,为什么订单不关注库存状态,只发起预占操作?...嘻嘻,都到最后一步了,成败都由库存系统说了算,自然不需要画蛇添足了。 那么订单预占需要什么信息?订单预占,自然需要订单号,要不怎么知道是哪个订单来预占?...库存接到取消预占或者取消锁定通知之后,都会发起库存回退操作,取消预占,则减去预占数量,增加现货数量。取消锁定,则会减去锁定数量,增加现货数量。...库存系统做这些操作时候,只需要一个订单号就够了,想一想为什么它是怎么来做到?多想想,是对你有很大帮助噢。 以上就是库存系统设计思路,主要偏逻辑一些,也故意留了些东西埋伏起来。

    69410

    大厂都聊分布式系统,面试不知道分布式锁如何聊下去

    面试官:为什么要使用分布式锁?...但是,随着业务发展需要,原单体单机部署系统被演化成分布式系统后,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机部署情况下并发控制锁策略失效,为了解决这个问题就需要一种跨JVM互斥机制来控制共享资源访问...小小白:这种实现方式很简单,但是对于分布式锁应该具备条件来说,它有一些问题需要解决: 因为是基于数据库实现,数据库可用性和性能将直接影响分布式锁可用性及性能,所以,数据库需要双机部署、数据同步、...如果取到了锁,key真正有效时间等于有效时间减去获取锁所使用时间(步骤3计算结果); 如果因为某些原因,获取锁失败(没有在至少N/2+1个Redis实例取到锁或者取锁时间已经超过了有效时间),客户端应该在所有的...面试官:基于ZooKeeper实现方式有什么优缺点? 小小白:高可用、可重入、阻塞锁特性,可解决失效死锁问题,但是因为需要频繁创建和删除节点,性能上不如Redis方式。

    71110

    Unity基础教程系列(十一)——生命周期(Growth and Death)

    通过从形状的当前Age中减去死亡Age来找到死亡持续时间。最终比例为零。然后将标量反转,这是通过在平滑之前使用1减去持续时间除法作为初始标量来完成。 ?...这也许会触发得太晚了,因此,通过增加死亡年龄并减去当前年龄,可以减少损失时间来缩短最终死亡时间。 ? 实际上,死亡行为只有在存在持续时间情况下才需要。...但是,这会影响保存索引和我们操作形状列表所有位置,因为我们将有两个列表而不是一个。 另一种区分方法是通过形状列表顺序。...我们可以将列表分割为两部分,有效地处理两个列表,同时处理单个列表所有代码仍然有效。这将使我们必须做出改变最小化,所以我们将使用这种方法。 ?...(杀掉濒死形状需要移动2次) ? 这个条件命题是如何运作? 如果我们要处理是濒死形状,则第一个条件评估结果为true。

    79321

    2.9 PE结构:重建导入表结构

    因此,需要进行修复操作,将脱壳前导入表覆盖到脱壳后程序中,以使程序恢复正常运行。...这里0x21d4是一个RVA地址,需要将其转换为磁盘文件FOA偏移才能定位到导入表在文件中位置,使用RvaToFoa命令可快速完成计算,转换后文件偏移为0x11d4 此处我们也可以通过使用虚拟偏移地址减去实际偏移地址来得到这个参数...FirstThunk常被叫做IAT它是在程序初始化时被动态填充,而OrignalFirstThunk常被叫做INT,它是不可改变,之所以会保留两份是因为,有些时候会存在反查需求,保留两份是为了更方便实现...当程序运行后,OrignalFirstThunk字段不会发生变化,但是FirstThunk值指向已经改变,系统在装入内存时会自动将FirstThunk指向偏移转化为一个个真正函数地址,并回写到原始空间中...当系统装入内存后,其实只会用到IAT中地址解析,输入表中INT就已经不需要了,此地址每个系统之间都会不同,该地址是操作系统动态计算后填入,这也是为什么会存在导入表这个东西原因,就是为了解决不同系统间互通问题

    22530

    数据归一化处理transforms.Normalize()

    x = (x – mean(x))/std(x) 只要输入数据集x确定了,mean(x)和std(x)也就是确定数值了,为什么Normalize()函数还需要输入mean和std数值????...为什么这三个通道均值都是小于1?...继续有疑问: ToTensor 已经[0,1]为什么还要[0.485, 0.456, 0.406]?那么归一化后为什么还要接一个Normalize()?...Normalize()是对数据按通道进行标准化,即减去均值,再除以方差 解答: 别人解答:数据如果分布在(0,1)之间,可能实际bias,就是神经网络输入b会比较大,而模型初始化时b=0,这样会导致神经网络收敛比较慢...因为对RGB图片而言,数据范围是[0-255]需要先经过ToTensor除以255归一化到[0,1]之后,再通过Normalize计算过后,将数据归一化到[-1,1]。

    1.6K20

    Android 自定义View小结(重于理解,不作为教程)

    ,所以layout_width和layout_height属性才会有效果。...说到这里,我相信很多朋友长久以来都会有一个疑问,getWidth()方法和getMeasureWidth()方法到底有什么区别?它们值好像永远都是相同。...另外,getMeasureWidth()方法中值是通过setMeasuredDimension()方法来进行设置,而getWidth()方法中值则是通过视图右边坐标减去左边坐标计算出来。...setmeasuredDimension()方法来进行设置, 而getWidth()方法中值则是通过视图右边坐标减去左边坐标计算出来。..., 传入true表示按下, 传入flase表示未按下, 通常情况下这个状态都是由系统自动赋值但是我们也可以自己调用这个方法来进行改变

    32210

    TIOBE新排名:Python居第八R居15位仍持续上升

    排名基于资深程序员、课程和第三方厂商数量,通过谷歌、维基、百度等搜索引擎来计算。不过它反映是某门编程语言热门程度,不能说明它好不好,但可看出你编程技能是否与时俱进。...这个月为语言排名时候出现了如下变化:这里有大量邮件需要被处理,回应你们邮件需要更多时间,请耐心点。...问:为什么你们计算排名时候使用查询数量最大值,而不是和? 答:你可以使用另一种方法来计算,但这两种都是错。...解决这个问题正确方法是使用和,然后减去它们交集。这会使查询条目的数量爆炸。...你们改变你们算法了嘛? 答:没有,那个月我们没有改变我们算法。

    1.1K50
    领券