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为什么数组下标从 0 开始？而不是 1？

很多小伙伴初学编程的时候都被元素下标折磨过，为什么很多编程语言要把 0 作为第一个下标索引，而不是直观的 1 呢？...，那是否有理由选择其中的一种而不是另一种？...2 个不等式来说，下界小于序列中的最小值，这会出现一个问题，比如我们的连续序列是 [0,1,2,3,4] 那么按照第 2 个不等式的写法，不等式的左边就是 -1，-1 是非自然数，而我们需要表示的连续序列是自然数序列...遵循不等式 1 的规则： 当从下标 1 开始时，下标范围 1 ≤ i 1 当从下标 0 开始时，下标范围 0 ≤ i < N 哪个更优雅？...Dijkstra 是这样解释的：从下标 0 开始能够给出更好的不等式，因为元素的下标就等于序列中它前面的元素数（或者说 “偏移量”）。 问题解决！

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为什么用 if(0 == x) 而不是 if(x == 0) ?

大家好，今天跟大伙分享一个编程小技巧方面的知识：标题已经给出了，为什么有的人更愿意用 if ( 0 == x）而不是 if（x == 0）？...如果你养成了把常量放在==前面的习惯，那么当你意外不小心地把代码写成了 if(0 = x) 时，编译器就会报错。...坦白讲，就算是经验老道的程序员有时也会错把==写成=，而大多数人会觉得记住倒转比记住输入两个=号更容易，所以大家就喜欢写成if ( 0 == x）了， 当然这个技巧只对和常量比较的情况有用。...到这儿，有人会说这样写既难看又影响注意力，为什么不让编译器对if (x = 0 ) 报警呢？...实际上，很多编译器的确会对条件式中的赋值报警，但对比于 if(0 = x)，还是反转的时候更容易被发现识别，所以反转写法也成了大家比较提倡的了。

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    TensorFlow从0到1 - 1 - Hello, TensorFlow!

    安装路径要求不能有空格，于是使用了默认安装路径：“C:\Users\Ethan”，一路Next安装完毕。安装过程会自动设置Anaconda环境变量。...我们创建一个干净的tensorflow环境，可以专用于研究和学习TF，而不需要为此动到Python的主环境（主环境可能还要支持其他的项目）。...尽管conda也是包管理器，但是TensorFlow官方建议使用Python原生的包管理器来安装TensorFlow，使用pip install命令，而不要用conda install命令。...此外，我这里还使用了清华的TensorFlow镜像url，也就是把官方的https://storage.googleapis.com/替换为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...； upgrade：升级； no-deps：忽略依赖关系； no-cache-dir：不使用缓存； 在安装Tensorflow时，像Numpy这些依赖会自动安装，见下图： ?

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    何时使用Kafka而不是RabbitMQ

    本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。...数据流：Kafka 使用无界的数据流，即数据持续地流入到指定的主题（topic）中，不会被删除或过期，除非达到了预设的保留期限或容量限制。...RabbitMQ 使用有界的数据流，即数据被生产者（producer）创建并发送到消费者（consumer），一旦被消费或者达到了过期时间，就会从队列（queue）中删除。...另一方面，RabbitMQ 更容易设置和使用。 应用场景 Kafka 适用场景和需求 跟踪高吞吐量的活动，如网站点击、应用日志、传感器数据等。...总结 在公司项目中，一般消息量都不大的情况下，博主推荐大家可以使用 RabbitMQ。

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    何时使用MongoDB而不是MySql

    MySQL 使用 GPL 协议，使得任何人均可以免费使用 MySQL 并且可以对其进行代码修改。...而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议，这对于开源社区没啥影响，但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从...MySQL 和 MongoDB 数据库平台都使用哈希索引、B- 树（MySql实际使用的是B+ 树）索引和其他几种索引。 用户界面 MongoDB 和 MySQL 都易于使用。...MySQL 使用 SQL，大多数开发人员都有这方面的经验。相反 MongoDB 使用 MongoDB 查询语言（MQL）。...可扩展性 MongoDB 使用复制和分片进行水平扩展。 MySQL 使用纵向扩展和只读副本来大规模提高性能。 查询语言 MongoDB 使用 MongoDB 查询语言。 MySQL 使用 SQL。

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    何时使用Elasticsearch而不是MySql

    MySQL 的查询语言是字符串形式的，需要拼接或转义特殊字符，而 Elasticsearch 的查询语言是 JSON 形式的，可以直接使用对象或数组表示。...索引和搜索 MySQL 使用 B+树作为主要的索引结构，B+树是一种平衡多路搜索树，它可以有效地存储和检索有序的数据。...MySQL 的索引是辅助的，需要手动创建和维护，而 Elasticsearch 的索引是主要的，自动创建和更新。...MySQL 的索引是局部的，只针对单个表或列，而 Elasticsearch 的索引是全局的，涵盖所有文档和字段。...使用场景 MySQL 和 Elasticsearch 适用于不同的使用场景，根据不同的业务需求，可以选择合适的数据库系统或组合使用两者。

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    何时使用Kafka而不是RabbitMQ

    本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。 影响因素 可扩展性：Kafka 旨在处理大容量、高吞吐量和实时数据流。...数据流：Kafka 使用无界的数据流，即数据持续地流入到指定的主题（topic）中，不会被删除或过期，除非达到了预设的保留期限或容量限制。...RabbitMQ 使用有界的数据流，即数据被生产者（producer）创建并发送到消费者（consumer），一旦被消费或者达到了过期时间，就会从队列（queue）中删除。...数据使用：Kafka 支持多个消费者同时订阅同一个主题，并且可以根据自己的进度来消费数据，不会影响其他消费者。这意味着 Kafka 可以支持多种用途和场景，比如实时分析、日志聚合、事件驱动等。...另一方面，RabbitMQ 更容易设置和使用。 应用场景 Kafka 适用场景和需求 跟踪高吞吐量的活动，如网站点击、应用日志、传感器数据等。 事件驱动，如订单处理、支付处理、库存管理等。

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    STL：调用empty()而不是检查size()是否为0

    两种方式都可以，而且本质上都是判断容器的size是否为0。在日常开发中，出于个人习惯，并不会特别在意非要调用哪一种。 而《Effective STL》给出的建议是，调用empty()。 为什么呢？...std::unordered_set unordered_set的emtpy()实现也是判断size()==0。而size()返回的是内部维护的私有变量M_element_count。...既然如此，为什么不推荐使用size() == 0呢？ 答案是，list的一些实现，size耗费线性时间，即list独有的splice操作。不过这取决于各家的编译器的实现。...而《Effective C++》这一节所强调的，正是stl中各个容器设计时关于empty()函数与别的成员函数之间的性能取舍问题。当然，如上所述，性能优劣并不是绝对的，取决于各家编译器的实现。...所以，如果在开发中遇到需要判断容器是否为空的时候，推荐大家使用empty()，而不是判断size() == 0。

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    TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程

    如果为了快速、便捷的执行一个模型训练任务，那么高级的API更容易使用，输出也更具一致性。作为研究学习，显然需要从更基础的TensorFlow核心编程开始。 ?...可以通过下面的例子来理解张量： 3 # 一个0阶的张量；它是一个标量，形状为shape[]； [1. ,2., 3.] # 一个1阶的张量；它是一个向量，形状为shape[3]； [[1., 2., 3...节点，node，代表一种运算操作，输入≥0个张量，输出1个张量，下图右侧是一个加法节点，接受两个输入： ? 计算图 TensorFlow提供了很多的API。...在Python中使用它，只需要一行导入语句，即可访问TensorFlow的所有类和方法： import tensorflow as tf 上面就是由3个节点构建的计算图，Python代码如下： import...0.90000004] [ 0. -1. -2. -3.]

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    TensorFlow从0到1丨开篇：Hello TensorFlow ！

    我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。...图1.TensorFlow 确认安装选项 确定了Windows平台仅仅是第一步，还需要确定另外两个选项： CPU or GPU； Native pip or Anaconda。...我们创建一个干净的tensorflow环境，可以专用于研究和学习TF，而不需要为此动到Python的主环境（主环境可能还要支持其他的项目）。...尽管conda也是包管理器，但是TensorFlow官方建议使用Python原生的包管理器来安装TensorFlow，使用pip install命令，而不要用conda install命令。...此外，我这里还使用了清华的TensorFlow镜像url，也就是把官方的https://storage.googleapis.com/ 替换为 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

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    android推荐使用dialogFrament而不是alertDialog

    注：官方不推荐直接使用Dialog创建对话框。...4、 重写onCreateDialog创建Dialog 在onCreateDialog中一般可以使用AlertDialog或者Dialog创建对话框，不过既然google不推荐直接使用Dialog，我们就使用...6、DialogFragment做屏幕适配 我们希望，一个对话框在大屏幕上以对话框的形式展示，而小屏幕上则直接嵌入当前的Actvity中。这种效果的对话框，只能通过重写onCreateView实现。...左边为模拟器，右边为我的手机~~~~~ 7、屏幕旋转 当用户输入帐号密码时，忽然旋转了一下屏幕，帐号密码不见了~~~是不是会抓狂 传统的new AlertDialog在屏幕旋转时，第一不会保存用户输入的值...而通过DialogFragment实现的对话框则可以完全不必考虑旋转的问题。

    3.9K50

    TensorFlow从0到1 - 18 - TensorFlow 1.3.0安装手记

    《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。...本篇基于1 Hello,TensorFlow!，在Windows环境下安装CPU版TensorFlow 1.3.0。 ?...TensorFlow Step 1：新建conda虚拟环境 在1 Hello,TensorFlow!中创建了conda虚拟环境“tensorflow” for 1.1.0。...遗憾的是清华大学开源软件镜像站迟迟未提供TensorFlow 1.3.0 Windows版本安装包（Linux和Mac下没有这个问题），而只提供了1.3.0rc0的版本。...安装TensorFlow 1.3.0 代码迁移 本系列的示例代码存放在GitHub，其中文件夹命名的含义如下: TF1_1：TensorFlow 1.1.0下运行的代码； TF1_3：TensorFlow

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    使用HSB而不是RGB来定义颜色

    本文通过指定色调、饱和度和亮度 (HSB) 的值来探索替代机制的使用。可以以更直观的方式使用 HSB 属性来创建颜色搭配良好的调色板。...请注意，色相(Hue) 通常被赋予一个以角度为单位的值，表示色环周围的角度，值在 0 到 360 之间，SwiftUI 使用 0.0 到 1.0 之间的值，其中 1.0 表示 360 度。...} } } .padding(.vertical, 20) } } 颜色根据色调、饱和度和亮度属性的变化而变化...SwiftUI 使用 0 到 1 之间的值来表示从 0 到 360 度的色调值。以下代码在类似于在在 SwiftUI 中创建一个环形 Slider中的环形Slider用于显示色调选项。...第一个选项可能是使用相同的色调并更改饱和度或亮度。这对于从较低饱和度到较高饱和度的渐变或使用相同色调的较暗边框或框架非常有效。下一个选项是通过将色调改变几度来使用相邻或相似的颜色。

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    何时使用 Bun 而不是 Node.js?

    作者 | Antonello Zanini 翻译、整理 | 编程界 转载自 | 何时使用 Bun 而不是 Node.js?...然而，真正的问题是：使用 Bun 而不是 Node.js 是否真的有意义呢？...Bun 和 Node.js：优缺点 为了更好地了解何时应该选择 Bun 而不是 Node.js，首先需要看一下这两种技术的优缺点。这将帮助您确定在特定情况下哪个是最佳选择。...易于使用：如果 Node.js 的 API 不是如此直观，它就不会变得如此流行。 缺点： 不支持原生 TypeScript：添加 TypeScript 需要额外的依赖和配置。...采用 Bun 而不是 Node.js 的五种情景 让我们探索五种情景（基于上述的优缺点），在这些情景中，Bun 显现出比 Node.js 更好的替代方案。

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    TensorFlow从0到1 - 5 - TensorFlow轻松搞定线性回归

    底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。...高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果你有一个想法要验证并快速获得结果，那么TF的高级API就是高效的构建工具。...本篇使用TF的低级API来呈现线性回归的每一个步骤。 ? 线性回归 第一个机器学习的TF实现 TensorFlow的计算分为两个阶段： 构建计算图； 执行计算图。...TF官方的训练数据是x_train = [1, 2, 3, 4]，y_train = [0, -1, -2, -3]，而我们的训练数据是“平行世界”的观察记录x_train = [22, 25, 28,...只是它训练时每次调整(a, b)都幅度很大，接下来又矫枉过正且幅度越来越大，导致最终承载a和b的tf.float32溢出而产生了nan。

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