接下来会依次对下面问题做一个解答：1. Python的dict和set为什么是无序的？2. 为什么不是所有的python对象都可以用作dict的键和set中的元素要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表(散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是
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2023-08-18 12:26:34
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# Python初始化空dict
在Python中，字典（dict）是一种可变的数据类型，用于存储键值对。初始化一个空字典非常简单，只需使用花括号{}即可。在本文中，我们将介绍如何初始化空字典，并探讨一些常见的用例。
## 初始化空字典
要初始化一个空字典，只需将一对空的花括号{}赋给一个变量即可。例如：
```python
my_dict = {}
print(my_dict)
```
原创
2024-06-20 04:06:41
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python字典初始化比较常用的两种方式：dict() 和 {}性能方面，{}性能更好。可以通过dist模块，查看两者的字节码:>>> import dis>>> dis.dis("{ }") 0 <123> 32032>>> dis.dis("dict()") 0 LOAD_CONST 25449 (25449) 3 LOAD_GLOBAL
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2021-07-21 18:01:15
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大家常常有这种感受，在使用windows的时候，总是一不小心误删了一个文件，或者装了一个流氓软件/插件，就造成了系统的不稳定，严重者甚至崩溃，最后只有重装系统。另外，即使你很小心呵护你的系统，事事小心，但在电脑用上半年，一年之后，系统便会变得卡顿，偶尔还会蓝屏死机。这个时候应该怎么办呢？重装系统对于新手来讲确实过于麻烦，备份恢复似乎也不能彻底解决问题。我们便需要用上windows自带的非常便捷实用
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2024-02-05 07:23:10
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# Python3 循环初始化dict
在Python编程中，有时我们需要通过循环来初始化一个字典。这种操作在实际开发中是非常常见的，比如从数据库或者文件中读取数据，然后将数据存储到字典中。本文将介绍如何使用循环来初始化一个字典，并给出一些实用的代码示例。
## 初始化字典
在Python中，可以使用花括号 `{}` 来初始化一个空字典，也可以使用 `dict()` 函数来初始化一个空字典。
原创
2024-03-06 04:47:27
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dict类型我们已经知道，list 和 tuple 可以用来表示顺序集合，例如，班里同学的名字以及他们对应的分数：['mike','aki','jack']#姓名
[98,86,78]#对应的分数但是如果要想通过名字找到对应的分数，使用list就不一定方便。 如果利用dict就能方便许多，在dict中名字作为key，分数作为value，dict可以通过key查找对应的value。d = {
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2023-12-28 16:48:03
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文章目录PyCharm 环境初始化1. 新建项目2. 新建文件（Alt+Insert）3. PyCharm的嵌入式工具3.1 Terminal（终端）启动方式：插件配置：3.2 Python Console（解释器）启动方式：插件配置：4. 运行Python程序4.1 第一行4.2 运行5. IDE设置（Ctrl+Alt+S）5.1 设置字体5.2 设置主题5.3 显示行号参考资料 PyChar
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2023-07-23 21:51:00
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1.4、参数初始化的几点要求（1）参数不能全部初始化为0，也不能全部初始化同一个值，为什么，请参见“对称失效”；（2）最好保证参数初始化的均值为0，正负交错，正负参数大致上数量相等；（3）初始化参数不能太大或者是太小，参数太小会导致特征在每层间逐渐缩小而难以产生作用，参数太大会导致数据在逐层间传递时逐渐放大而导致梯度消失发散，不能训练（4）如果有可能满足Glorot条件也是不错的上面的几点要求中，
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2023-10-21 23:03:23
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提前说明：如果中间 VSCode 提示要装插件，直接点击安装推荐的第一个即可。 下拉框有 g++（编译） gdb（调试） 可以盲选。第一步：下载MinGW64下载地址：https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/mingw-w64/mingw-w64-release/ 拉到下面下载 x86_64-win32-seh 即可： 下载不了的可以私信我
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2024-06-16 12:11:31
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首先我们来安装python1、首先进入网站下载：点击打开链接（或自己输入网址https://www.python.org/downloads/），进入之后如下图，选择图中红色圈中区域进行下载。 2、下载完成后如下图所示 3、双击exe文件进行安装，如下图，并按照圈中区域进行设置，切记要勾选打钩的框，然后再点击Customize installation进入到下一步： 
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2024-05-08 14:51:13
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前言：临时换了台电脑又要重新安装pycharm，调整pycharm的界面背景色、字体大小和.py文件的头部注释部分。百度找到了设置方法，但每次都分别百度有点麻烦，我记不住就把他们都整合在一起，下次直接打开自己写的这篇博文就能回忆起来了。1.调整Pycharm的界面背景色安装完pycharm的环境，建立project文件，开始编程时发现pycharm的默认背景色是黑色的，我第一次用pycharm的黑
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2023-11-04 22:56:30
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文章目录前言为什么要设置HashMap的初始化容量HashMap中容量的初始化HashMap中初始容量的合理值总结 前言在《HashMap中傻傻分不清楚的那些概念》文章中，我们介绍了HashMap中和容量相关的几个概念，简单介绍了一下HashMap的扩容机制。文中我们提到，默认情况下HashMap的容量是16，但是，如果用户通过构造函数指定了一个数字作为容量，那么Hash会选择大于该数字的第一个
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2023-08-24 15:44:38
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01. 恢复 PyCharm 的初始设置PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的，xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号如果要恢复 PyCharm 的初始设置，可以按照以下步骤进行：关闭正在运行的 PyCharm
在终端中执行以下终端命令，删除 PyCharm 的配置信息目录：$ rm -r ~/.PyCharm2016.3重
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2023-10-27 00:21:23
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【推荐9】集合初始化，指定初始化值的大小；HashMap 使用HashMap(int initinalCapacity)初始化；分析：我们先来写一段代码在JDK 1.7 （jdk1.7.0_79）下面来分别测试下，在不指定初始化容量和指定初始化容量的情况下性能情况如何。（jdk 8 结果会有所不同）public static void main(String[] args) {
int aH
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2023-10-13 12:45:01
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【SerDe】 –用于做序列化和反序列化 –构建在数据存储和执行引擎之间，对两者实现解耦【Beeline】 –要与HiveServer2配合使用 –服务端启动hiveserver2 –客户端通过beeline两种方式连接到hive –beeline -u jdbc：hive2://localhost：10000/default -n root –beeline beeline>!connec
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2023-11-24 06:40:53
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总体说明 新买来的硬盘，通过USB口插在电脑上时显示不出来。(如下图) 这种情况可能是硬盘尚未初始化造成的。Microsoft网站上有一个详细的新硬盘初始化方法可供参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows-server/storage/disk-management/initialize-new-disks&
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2023-05-18 15:18:25
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1.前言在《NumPy Ndarray对象》一节，介绍了创建 ndarray 数组的基本方法，除了使用 array() 方法外，NumPy 还提供了其他创建 ndarray 数组的方法。本节对这些常用方法做简单介绍。2. numpy.empty()
numpy.empty() 创建未初始化的数组，可以指定创建数组的形状（shape）和数据类型（dtype），语法格式如下：numpy.empty(s
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2023-09-05 13:29:28
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C++变量初始化C++变量初始化教程变量 的初始化就是在定义变量的同时，给变量设置一个初始值，在 C++ 中，如果定义变量没有初始化，那么变量有可能会被赋值也有可能不会赋值。如果是定义的 全局变量 或者 静态变量，未初始化的话就是 0，如果是局部变量，那就是以前残留在堆栈里的随机值。因此，在 C++ 中，一个很好的习惯就是在定义变量的同时，给变量初始化，也就是给变量一个默认值。C++变量初始化详解
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2023-11-11 20:25:24
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Numpy库是Python的一种开源的数值计算扩展。这个库是 Python 数据分析的基础。Numpy的核心基础是ndarray（N-dimensional array，N维数组），即由数据类型相同的元素组成的N维数组。可利用Numpy包提供的数组定义函数array()将数据转化为数组的形式。数组的计算比python自带的list更高效。python list 列表保存的是对象的指针
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2023-11-26 16:50:04
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何为numpynumpy是python里面专门用于处理高维数据计算的包，十分的方便！具体来说，numpy可以说是数据分析领域的基础数组。底层实现中使用了C语言和Fortran语言的机制分配内存。可以理解它的输出是一个非常大且连续的并由同类型的数据组成的内存区域。作用：可以构造一个比普通列表大的多的数组，并且可以很灵活的对其中所有的元素进行并行化操作。我个人认为学习任何一个模块之前，我们必须先对它有
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2023-11-27 23:28:15
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