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  1. 详解Node中导入模块require和import的区别

  2. 本篇文章主要介绍了详解Node中导入模块require和import的区别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

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    • 发布日期：2020-08-29
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38617615

  1. css中link和import的区别分析详解

  2. 本文章详细的介绍了关于link和import的区别，有需要了解的朋友可以参考一下本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-25
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38587924

  1. href和src、link和import的区别详解

  2. 主要介绍了href和src、link和import的区别,解释了名词定义和应用场景,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-24
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38653508

  1. python中import reload __import__的区别详解

  2. 主要介绍了python中import reload __import__的区别详解,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38622962

  1. tensorflow dataset.shuffle、dataset.batch、dataset.repeat顺序区别详解

  2. 1.作用 dataset.shuffle作用是将数据进行打乱操作，传入参数为buffer_size，改参数为设置“打乱缓存区大小”，也就是说程序会维持一个buffer_size大小的缓存，每次都会随机在这个缓存区抽取一定数量的数据 dataset.batch作用是将数据打包成batch_size dataset.repeat作用就是将数据重复使用多少epoch 2.各种不同顺序的区别 示例代码（以下面代码作为说明）： # -*- coding: utf-8 -*- import t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38616435

  1. python json.dumps() json.dump()的区别详解

  2. 以前写的很简单，只有几句话，最近发现本文是本博客阅读量最大的一篇文章，觉得这样有种把人骗进来的感觉，于是又细化了一些。如果还有不好的地方，欢迎指出。 首先说明基本功能： dumps是将dict转化成str格式，loads是将str转化成dict格式。 dump和load也是类似的功能，只是与文件操作结合起来了。 看代码实例： In [1]: import json In [2]: a = {'name': 'wang', 'age': 29} In [3]: b = json.dumps(a)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38612568

  1. python中random.randint和random.randrange的区别详解

  2. 在python中，通过导入random库，就能使用randint 和 randrange 这两个方法来产生随机整数。那这两个方法的区别在于什么地方呢？让我们一起来看看！ 区别: randint 产生的随机数区间是包含左右极限的，也就是说左右都是闭区间的[1, n]，能取到1和n。而 randrange 产生的随机数区间只包含左极限，也就是左闭右开的[1, n)，1能取到，而n取不到。randint 产生的随机数是在指定的某个区间内的一个值，而 randrange 产生的随机数可以设定一个步长，也

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    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38628926

  1. Python中正则表达式match()、search()函数及match()和search()的区别详解

  2. match()和search()都是python中的正则匹配函数，那这两个函数有何区别呢？ match（）函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配， search()会扫描整个string查找匹配, 也就是说match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回none 例如： #! /usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- import re text = 'pythontab' m = re.m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38729607

  1. python中defaultdict的用法详解

  2. 初识defaultdict 之前在使用字典的时候, 用的比较随意, 只是简单的使用dict. 然而这样在使用不存在的key的时候发生KeyError这样的一个报错, 这时候就该defaultdict登场了. 如何使用defaultdict 可以这样 from collections import defaultdict d1 = defaultdict(int) 或者这样 import collections d1 = collections.defaultdict(int) def

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38679651

  1. python中import reload __import__的区别详解

  2. import 作用：导入/引入一个python标准模块，其中包括.py文件、带有__init__.py文件的目录(自定义模块)。 import module_name[,module1,...] from module import *|child[,child1,...] 注意：多次重复使用import语句时，不会重新加载被指定的模块，只是把对该模块的内存地址给引用到本地变量环境。 实例： pythontab.py  #!/usr/bin/env python #encoding: ut

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38672962

  1. 对numpy中array和asarray的区别详解

  2. array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray，但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。 举例说明： import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] arr2=np.array(data1) arr3=np.asarray(data1) data1[1][1]=2 print 'data1:\n',data1 print '

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38706100

  1. 基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解

  2. numpy 中有一些常用的用来产生随机数的函数，randn()和rand()就属于这其中。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn) 的随机样本位于[0, 1)中。 import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('*********************************

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    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38677808

  1. 对Python中Iterator和Iterable的区别详解

  2. Python中 list，truple，str，dict这些都可以被迭代，但他们并不是迭代器。为什么？ 因为和迭代器相比有一个很大的不同，list/truple/map/dict这些数据的大小是确定的，也就是说有多少事可知的。但迭代器不是，迭代器不知道要执行多少次，所以可以理解为不知道有多少个元素，每调用一次next()，就会往下走一步，是惰性的。 判断是不是可以迭代，用Iterable from collections import Iterable isinstance({}, Itera

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38632046

  1. Python时间差中seconds和total_seconds的区别详解

  2. 如下所示： import datetime t1 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 10:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") t2 = datetime.datetime.strptime("2017-9-06 12:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S") interval_time = (t2 - t1).seconds # 输入的结果：7200 忽略微秒和天 total_interval_time = (

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    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38674415

  1. python_array[0][0]与array[0,0]的区别详解

  2. 在学习python的时候， 看到有些 代码中使用array[0][0] 来提取位置元素 不太明白。 动手实验了一下 import numpy as np a = np.array([np.arange(12),np.arange(12,24)]) >>>print a [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]] >>>print a[0][6] 6 [0][6

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    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38740328

  1. 对Python协程之异步同步的区别详解

  2. 一下代码通过协程、多线程、多进程的方式，运行代码展示异步与同步的区别。 import gevent import threading import multiprocessing # 这里展示同步和异步的性能区别，可以看到异步直接同时执行并完成， # 而同步，需要等待第一个完成后再次执行下一个，是有顺序的执行，而异步不需要 import time def task(pid): gevent.sleep(0.5) print('Task %s done' % pid) def task2

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    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38713450

  1. pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

  2. 1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的broadcast_to函数的作用。如果希望张量内存连续，可以调用contiguous函数。 例子： import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) xnew = x.expand(2, 4) print(xnew) 输出： tensor([[1,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38742532

  1. python中的数组赋值与拷贝的区别详解

  2. 具体的注解我已经写在了程序里面：通俗的解释了python里面的浅拷贝与深拷贝的不同，请看程序。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import copy as cp import matplotlib.pyplot as plt import time import math fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(241) # 定义一个多维数组 x = np.array([[1, 2, 3],

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    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38591291

  1. JSP之表单提交get和post的区别详解及实例

  2. JSP之表单提交get和post的详解及实例 一 get和post的区别 二 实战（post方式提交） 1、login.jsp <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+://+request.getServerName()+:+request.getServerPort()+path

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38735101

  1. 在Python3 numpy中mean和average的区别详解

  2. mean和average都是计算均值的函数，在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后，average可以计算一维的加权平均值。 具体如下： import numpy as np a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a) print('mean函数'.center(20, '*')) print('对所有数据计算\n', a.mean

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38604653
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