Gradle是一种构建工具，可以使用基于Groovy编程语言的内部DSL替换基于XML的构建脚本。 最近它吸引了很多关注，这就是为什么我决定仔细研究一下。 这篇博客文章是我的Gradle教程的第一部分，它有两个目标： 帮助我们安装Gradle 描述它的一些基本概念，这有助于我们理解本教程的未来部分。 让我们从了解如何安装Gradle开始。 安装Gradle 如果使用Windows或Li
一、整数类型：包括十进制、二进制、八进制、十六进制
pow(x,y)表示计算x的y次方
二、浮点类型：带有小数点的数字
浮点数间运算存在不确定数，不属于bug
例：>>>0.1+0.3==0.4
false
>>>round(0.1+0.3)==0.4
true
#round(x,d)表示对x进行四舍五入，d是小数截取位数
三、复数类型
四、
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2023-11-28 22:17:14
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文章目录一、限流1.全局设置2.视图设置3.装饰器设置4.装饰器创建的路由设置限制类二、命名限流三、限流缓存 一、限流限流类似于权限，因为它确定是否应对请求进行授权。限制指示临时状态，用于控制客户端可以向 API 发出的请求速率。与权限一样，可以使用多个限制。您的 API 可能对未经身份验证的请求设置了限制性限制，对经过身份验证的请求的限制性限制较少。您可能希望使用多个限制的另一种情况是，由于某些
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2024-09-26 14:43:07
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Python 运算符Python 运算符运算符用于对变量和值执行操作。Python 在以下组中划分运算符：算术运算符赋值运算符比较运算符逻辑运算符身份运算符成员运算符位运算符Python 算术运算符算术运算符与数值一起使用来执行常见的数学运算：运算符名称实例试一试+加x + y-减x - y*乘x * y/除x / y%取模x % y**幂x ** y//地板除（取整除）x // yPython
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2023-12-31 21:50:31
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一、标准输入输出1、打印到屏幕产生输出的最简单方法是使用print语句，可以通过用逗号分隔零个或多个表达式。这个函数传递表达式转换为一个字符串，如下结果写到标准输出 -print ("Python is really a great language,", "isn't it?")这将产生以下结果标准屏幕上 ：Python is really a great language, isn't it?
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2024-04-08 15:36:30
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自然语言用双引号,机器语言用单引号 例如dict的key单行注释 #多行注释 ''' '''输入print%s 字符串的占位符%d 数字的占位符如语句中有占位符那么所有的%都是占位符,可以用%%转义n**m n的m次幂逻辑运算符and 并且or 或者not 非的意思运算顺序and or not 同时存在 先算括号然后算not 然后算and 最后算orx or y 如果x==
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2024-03-08 17:32:49
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写在前面：迭代：类似对可迭代对象执行 for…in… 这样操作的过程叫做迭代可迭代对象像 Python 的基础类型 list、dict、str 都属性可迭代对象，可以这样来判断一个对象是不是可迭代对象：from collections.abc import Iterable
if __name__ == "__main__":
print(isinstance("dolphin", It
标识符的命名规则需要注意哪几点？定义就是给类，接口，方法，变量等起名字的字符序列组成规则 英文大小写字母数字$和_ 注意事项 不能以数字开头不能是java中的关键字区分大小写 常见的命名规则(见名知意) A:包全部小写 单级包：小写举例：liuyi,com 多级包：小写，并用.隔开举例：cn.itcast,com.baidu B:类或者接
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2024-06-04 13:24:24
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# Python如何求方程的y值
## 引言
在实际生活中，我们经常遇到需要求解方程的问题。方程是数学中的重要概念，通过求解方程可以帮助我们解决实际问题。本文将介绍如何使用Python求解方程的y值，并通过一个实际问题进行示例说明。
## 问题描述
假设有一家电商公司，该公司每个月的销售额与广告投入之间存在如下关系：
销售额 = 0.5 * 广告投入 + 100
现在，我们已知广告投入为200
原创
2024-01-03 13:19:26
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无论是计量经济学还是统计学，最初的学习的知识都是从线性回归开始的，那么我们也从线性回归开始讲，机器学习究竟在干什么？ 简单来说，类似于多元回归，机器学习要从数据中去学到一个“关系”。有监督学习的情况下就是x与y的关系。就像回归构建的y=ax+b这种线性方程的关系。对于不同的方法，这个关系的表达式是不一样的，但总体上来说都是从一组数据中去学到一种关系f(x)，简单画图表示为如下： 训练
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2024-06-05 17:05:07
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# Python实现“输入x的值求y的值”教程
## 1. 引言
在编程领域中，经常会遇到需要根据输入的某个值计算出另一个值的情况。这里我们将介绍如何使用Python编写一个程序，实现输入x的值求y的值的功能。这将帮助你理解基本的输入输出操作以及简单的计算逻辑。本教程适用于刚入行的开发者，不需要任何编程经验，只需对基本的Python语法有一定的了解即可。
## 2. 整体流程
下面是实现“
原创
2023-09-11 13:03:20
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题型叙述针对64位或32位系统的无标记整数x，我们在它的二进制表明中，把1的数量称之为x的权重。比如x=7，它的二进制表明为0b111，因为有3个1，因此 x的权重便是3。用S(k)表明64位或32位系统整数中，权重为k的全部整数的结合，在其中k并不等于0、32、64。现给出一个整数x，假定它归属于结合S(k)，规定找到另一个归属于S(k)的整数y，促使|x-y|的值最少。解题思路答题方式：能够先
在Java中，我们可以通过输入一个值x来计算另一个值y。下面我将为您展示如何使用Java代码解决一个具体的问题。
假设我们要解决的问题是计算一个圆的面积。已知圆的半径r，我们需要输入半径值r，然后计算并输出圆的面积y。
首先，我们需要引入Java中的Scanner类，它可以用来接收用户从控制台输入的值。代码如下所示：
```java
import java.util.Scanner;
pu
原创
2024-02-02 09:11:28
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is与的区别 在讲is和这两种运算符区别之前，首先要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。is和==都是对对象进行比较判断作用的，但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。==比较操作符和is同一性运算符区别==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等，例如下面两个字符
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2024-06-21 23:11:23
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上一篇文章我们介绍了geopy的基本使用，这一篇文章我们根据中心点坐标，方向，距中心点距离计算出对应的坐标点，这种用法官网并没有给出详细的文档，我们这里做一下说明
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2023-05-24 15:55:51
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# 如何设定图像的最大y值
在使用Python进行数据可视化时，我们经常需要设定图像的y轴最大值，以确保数据的合适展示和比较。本文将介绍如何通过matplotlib库来设定图像的最大y值，并提供示例代码。
## 实际问题
假设我们有一个数据集，其中包含了某个城市每个月的降雨量数据。我们希望绘制一个折线图来展示每个月的降雨量，但是由于部分月份的降雨量过大，导致图像的y轴范围太大，无法清晰展示其
原创
2024-06-24 04:42:37
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# Python Pyplot 显示 Y 轴值入门指南
在数据可视化中，Python 的 Matplotlib 库是一个非常流行的选择，特别是其 Pyplot 模块。本指南将帮助你理解如何使用 Pyplot 显示 Y 轴的值。无论你是数据科学新手，还是渴望提升可视化能力的开发者，这篇文章将为你提供清晰的指导。
## 1. 整体流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 04:33:50
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在Python中，交换两个变量的值是一个基本而重要的操作。这项操作的精妙之处在于，Python提供了一种简单而直观的方式来进行交换，而不需要额外的临时变量。本文将详细介绍在Python中如何实现这一操作。
## 背景描述
在编程中，交换变量的需求十分常见。比如在算法设计和数值计算中，我们经常需要将两个数值调换位置。为了更直观地分析这个过程，我们可以使用四象限图来展示。
```mermaid
# 获取对应y值的Python Pyplot
在数据可视化领域，Python的Matplotlib库中的Pyplot模块是一个非常强大的工具。在绘制图表时，我们经常需要获取某个点对应的y值，这在一些交互式应用中尤为重要。下面我们将介绍如何使用Python Pyplot获取对应y值的方法。
## 准备工作
首先，我们需要安装Matplotlib库，如果你还没有安装，可以通过以下命令进行安装：
原创
2024-05-25 06:40:38
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# Python中的正态分布及其可视化
正态分布（Normal Distribution）是统计学中最常见的连续概率分布之一，也被称为高斯分布（Gaussian Distribution）。在自然界中，许多现象都符合正态分布，比如身高、体重等。Python中的`numpy`和`matplotlib`库提供了方便的工具来生成和可视化正态分布。
## 什么是正态分布
正态分布是以均值μ和方差σ^
原创
2024-07-08 05:08:58
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