代码随想录-数组 代码随想录-数组数组理论基础数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。 数组下标都是从0开始的。 数组内存空间的地址是连续的 为什么删除元素需要移动?假设我们有一个数组 [a, b, c, d],存储在地址 1000、1004、1008、1012。现在我们要删除第 2 个元素 b(地址 1004)。删除后,如果什么都不做,内存里会变成 [a, (空), c, d],地址是 1000、10 2025-03-06 leetcode master
黑马python第二阶段第一章 黑马python第二阶段第一章类定义和调用123456789101112131415# 定义一个类class Dog: # 成员变量,类的属性 breed = "Golden Retriever" # 成员方法,类的行为 def bark(self, sound): # 通过 self 访问成员变量,访问类内的成员变量时需要加sel 2025-01-25 python
黑马python十一、十二章 黑马python十一、十二章推荐网站:www.ab173.com sort 函数: 是列表对象的方法,只能对列表进行操作。 会直接修改原始列表,而不会返回一个新的列表。 语法为 list.sort(key=None, reverse=False),其中: - key 是一个函数,用于指定排序的依据,默认为 None。 - reverse 是一个布尔值,用于指定排序的顺序, 2025-01-20 python
黑马python九、十章 黑马python九、十章程序异常1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435try: # 可能要发生异常的语句 result = 10 / 0 except ZeroDivisionError as e: # 出现异常的准备手段,这里捕获除零异常并打印错误信息 print(f"捕获到异 2025-01-19 python
黑马python七、八章 黑马python七、八章函数的多种参数使用形式 位置参数 关键字参数:通过“键=值”的形式传递参数。如果有位置参数,其必须在关键字参数前。 缺省参数:即默认参数。所有位置参数必须在默认参数前,包括定义和调用。 不定长参数: 位置传递 关键字传递12345678910111213141516171819def print_info(*args, **kwargs): print(&q 2025-01-19 python
黑马python五、六章 黑马python五、六章函数 定义:def函数名(参数1, 参数2): 函数体 return返回值(可省) 使用:先定义,后调用 注意:参数、返回值皆可省函数体在遇到return后就结束了,所以写在return后的代码不会执行。 None 定义:’NoneType’字面量,表空、无意义 函数返回:无return或return None 场景:函数返回、if判断、变量定义 函数说明文 2025-01-19 python
黑马python三、四章 黑马python三、四章123num = 10 # 定义一个变量num,用于后续的条件判断 if num > 5: # 判断num是否大于5,这是要判断的条件,结果为布尔类型(True或False),这里num > 5为True print("num大于5") # 如果条件成立(num > 5为True),则执行打印操作,这是条件成立时要做的事情,注意这里的 2025-01-16 python
黑马python一、二章 黑马python一、二章刷数组-> 链表-> 哈希表->字符串->栈与队列->树->回溯->贪心->动态规划->图论->高级数据结构,再从简单刷起,做了几个类型题目之后,再慢慢做中等题目、困难题目。写代码->翻译器->计算机,自然语言远比编程语言复杂安装python就是安装python解释器,在windows上即是python 2025-01-15 python
Deep Learning Based Gesture Recognition on ESP32-S3: From Training to Deployment title: “Deep Learning Based Gesture Recognition on ESP32-S3: From Training to Deployment”date: 2024-11-30showAuthor: falseauthors: - gao-jiaxuantags: - ESP32-S3 - Deep Learning - Gesture Recognit 2024-11-30 fyp
手势识别项目环境配置文档 手势识别项目环境配置文档项目环境架构本项目采用分阶段环境配置策略,针对不同的开发阶段使用独立的环境,确保各阶段工具链的独立性和稳定性。 数据处理与训练环境 (dl_env)训练环境主要用于数据集处理、模型开发和基础训练工作,配置如下:dl_env该环境的核心功能: 数据集预处理与增强 模型设计与训练 性能评估与可视化 模型导出为ONNX格式 量化优化环境 (esp-dl)量化环境专门用于模型优 2024-11-29 fyp