目录前几节我们介绍了Python 中四种数据结构的特性和基本用法，本节介绍与数据结构相关的高级特性。序列迭代器列表生成式生成器强制类型转换1，序列Python 序列是指，其中存放的元素是有序排列的，可用下标访问，字符串，列表，元组都是序列。而字典与集合中的元素是无序排列的，因此一般不归在序列中。Python 序列有如下特点：序列中的元素是不可变类型序列中的元素可用下标访问，下标可正可负可通过切片访
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2023-12-24 22:51:06
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## Python步长是什么？
在Python中，步长是指在一个序列（例如列表、字符串等）中取值时的间隔。通过指定步长，我们可以按照一定的间隔取出序列中的元素或者切片。
在本文中，我们将探讨Python中步长的使用方法，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
### Python中的步长
在Python中，步长是通过切片操作实现的。切片操作用于从一个序列中选择一个子序列。
切片操作的基
原创
2023-11-22 14:31:30
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字符串切片：是指对操作的对象截取其中一部分的操作。字符串、列表、元组都支持切片操作。本文以字符串为例。基本语法：顾头不顾尾：----------类似range（） 范围，顾头不顾尾 相关链接Python----range方法（函数） 字符串切片语法： 序列名称[开始位置下标 : 结束位置下标 : 
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2024-08-10 17:47:19
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1. 一条查询语句是怎么执行的？select version(); 查看sql的版本客户端与sql服务端的通信类型：同步，异步 同步：请求发出之后一直等待，在获取结果之前不能做其他操作。使用连接池。异步：发出请求，会立马返回响应结果，数据会在执行完成后返回。异步会带来数据的混乱，并维护大量连接，所以一般会选择同步。客户端与sql服务端的连接方式：长连接，短连接长连接：可以在服务端持续
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2023-10-23 07:49:49
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设置自增列的步长，可以分为全局级别和会话级别，如果是会话级别，那么当用户新建一个会话的时候，那么步长又回到了全局级别，所以mysql的步长跟sqlserver的步长有很大的不同，mysql不能设置为表级别的步长！！mysql服务器维护着2种mysql的系统参数（系统变量）：全局变量（global variables）和会话变量（sessionvariables）。它们的含义与区别如其各占的名称所示
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2023-10-21 18:25:11
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Mycat分库策略数据库集群产生的问题自增id问题数据库关联查询问题(水平拆分)数据同步问题避免自增id重复的解决方法，1、UUID形式。2、设置数据库的步长。UUID 不适合使用在id，比较适合使用在token(令牌)的使用场景，所以不推荐使用查询当前数据库步长show VARIABLES LIKE 'auto_inc%'
-- auto_increment_offset 起始值
-- auto
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2024-08-22 15:58:25
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# Python步长和数组是什么意思
## 1. 介绍
在Python中，步长（stride）是指在取一个序列（如字符串、列表等）的子序列时，每隔多少个元素取一个。数组（array）是指一种数据结构，可以存储多个元素，并通过索引来访问和操作这些元素。
本文将介绍Python中步长和数组的基本概念和用法，并提供详细的代码示例和解释。
## 2. 步骤
下面是实现步长和数组操作的基本流程：
原创
2023-08-28 08:00:10
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simulink的步长选择问题一直困扰我，今天粗略做下总结，以后继续添加。变步长—— 1）ode45：四/五阶龙格－库塔法，适用于大多数连续或离散系统，但不适用于刚性（stiff）系统。它是单步解法器，也就是，在计算y(tn)时，它仅需要最近处理时刻的结果y(tn-1)。一般来说，面对一个仿真问题最好是首先试试ode45； 2）ode23：二/三阶龙格－库塔法，它在误差限要求不高和求解的问题不太难
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2024-05-31 13:14:08
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本文从指针步长设置的意义出发帮助大家理解步长的转换。指针+-运算的本质：我认为指针的加减运算就是同级别的步长问题，对一个地址进行加减运算，根据这个地址所占的字节长度来把+-的数字乘以该长度得到的字节单位就是对应的步长，这么说可能有点难理解，举个例子一下就懂。 int a = 1;int * p = &a;p+1，这里步长是四个字节，因为p代表的就是一个整形变量的地址，而&a 又赋值
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2023-09-27 19:35:47
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在Python中，range内建函数是非常有用的一个，但是发现对range参数的理解比较含糊，这里做个总结。 1. range(x): 从0开始，直到x，即区间[0, x)中的整数>>> for i in range(5):
... print(i)
...
0
1
2
3
4 2. range(x, y)：从x开始，直到y，即区间[x, y)
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2023-05-27 22:36:59
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本文讨论Python中尾递归优化以及尾递归优化原理。本文共讨论两点内容，一个是如何进行尾递归优化，一个是递归优化原理。如何进行尾递归优化Python当中实际上没有尾递归优化的功能，递归受到栈长度限制，例如我们用递归实现斐波那契数列计算的时候， def fib(i, current = 0, next = 1):
if i == 0:
return current
e
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2023-08-10 22:15:16
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在Python中使用列表或者元组时，除了会用到索引以后，还经常会遇到切片操作。楼主最近在看《Core Python programming》,其中第105页第5点谈及到了用步长索引来进行扩展的切片操作。1. >>>s = ‘abcdefgh’
2. >>>s[::-1]
3. ’hgfedcba’
4.
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2023-08-21 17:24:43
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# MySQL的步长是什么意思
MySQL中的步长（step）是指在使用`AUTO_INCREMENT`属性为某个列设置自增长值时，每次增加的大小。步长可以让我们在向表中插入新记录时，自动为指定列生成递增的唯一值，以确保数据的唯一性和顺序性。
## 步长的作用
步长的作用主要有两个方面：
1. **确保数据唯一性**：通过设置步长，可以确保每次插入新记录时，自动生成的值都是唯一的，避免出现
原创
2024-04-20 06:16:02
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1、首先要了解for-next语句的基本语法结构，其语句的基本结构是for变量=初值to终值step步长值，其中像for、next、step是vb中保留字，变量应该符合vb中命名规范，步长值根据自己的需要进行设置。2、for后面的变量应该满足vb中命名原则，变量的开头必须是汉字或者是字母开头，不能是数字开头并且在变量的组成中不能含有其他字符。但是可以使用下划线。3、接下来就以具体的事例说明for-
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2024-09-23 06:15:13
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数据容器【序列】的切片序列：是指内容连续，有序的，可以使用下标索引的一系列数据容器了。切片：从一个大的序列，取出一个子序列就叫做切片操作。语法结构：序列[起始下标：结束下标：步长]起始下标表示从何处开始，可以留空，留空作为从头开始。结束下标（不含）表示何处结束，可以留空，留空视作取到结尾。步长表示依次取元素的间隔： 步长为1，表示一个个取元素，步长为2，每跳过一个元素取，步长N表示跳过
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2024-08-15 23:33:27
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# 用Python实现for循环的步长
在Python编程中，`for`循环是一种十分常用的控制结构，允许我们遍历序列（例如列表、元组、字符串等）或其他可迭代对象。`for`循环的步长可以定义我们在每次迭代中需要跳过多少个元素，通常情况下，步长默认为1。通过设置自定义的步长，我们能够更灵活地控制迭代的过程。
本文将带你一步步了解如何在Python中实现`for`循环的步长，并通过示例代码来演示
原创
2024-08-27 04:27:44
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Simulink中步长、powergui采样时间、模块采样时间、控制周期的关系最近在搭模型的时候，对simulink中的各个“时间”产生了概念上的混淆，网上的资料也是鱼龙混杂，看了之后更是一知半解。因此本文针对Simulink中的各个时间做一个概念上的总结和辨析，也算是为后人避个坑。仿真步长步长是matlab仿真时运算每步的时间，在Simulink中可以针对离散系统和连续系统，选择性的设置定步长仿
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2024-07-13 08:58:26
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深度学习网络输出步长是什么？在不断演化的深度学习领域，步长（或称为“步幅”）是影响模型性能的重要参数之一。步长决定了模型在处理输入数据时的移动幅度，从而直接影响到输出结果的精细程度。理解步长，尤其是在卷积神经网络（CNN）中，可以帮助我们更好地调节模型，使其达到最佳性能。接下来我将以博文的形式记录如何解决“深度学习网络输出步长是什么”的问题。
## 问题背景
在一个图像分类的应用场景中，用户需要
在python中，有时候是需要间断取数或者其他情况时，这时就需要用到步长了。str=["a","b","c","d","e","f","g"]这是一个列表，那如果需要取出列表中的数，但是又是间断取指定数时，此时可以用到步长，如图：截取字符串:取头不取尾
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2023-06-14 20:40:51
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有限循环 for i in range（）# i自动加一 # for语句中若有break被执行，则跟着for后面的else语句就不会被正常执行；反之亦然for i in range(3) : print(i) 结果：0、1、2for i in range(1,3): print(i) 结
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2024-02-15 18:04:55
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