本文向大家介绍Python实现购物车购物小程序,包括了Python实现购物车购物小程序的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 概要 按理说,我们入门的第一个小程序都应该是Hello World。因为比较简单,我这也就不做过多的演示 了。 下面是我写的一个小程序。主要用于练习Python的基本语法,以及入门。 主要实现功能 要求用户输入自己预期消费额度. 展示现有商品信息,要求用户选择 用户选择对
本文向大家介绍Vue.js实现的购物车功能详解,包括了Vue.js实现的购物车功能详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Vue.js实现的购物车功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 使用计算属性,内置指令,方法等基础知识开发购物车。 需求分析:展示一个已经加入购物车的商品列表,包含商品名称、商品单价、购买数量和操作,以及最后确定是否选中商品的功能,总价格为选中商品的价格,够
本文向大家介绍Python实现的购物车功能示例,包括了Python实现的购物车功能示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python实现的购物车功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里尝试用python实现简单的购物车程序。。。 基本要求: 用户输入工资,然后打印购物菜单 用户可以不断的购买商品,直到余额不够为止 退出时打印用户已购买的商品和剩余金额。。。 代码: 运行效
我正在使用命名实体重新识别器查看斯坦福corenlp。我有不同类型的输入文本,我需要将其标记到我自己的实体中。所以我开始训练我自己的模型,但它似乎不起作用。 例如:我的输入文本字符串是“关于丰田陆地巡洋舰1956-1987黄金投资组合的49篇杂志文章之书”http://t.co/EqxmY1VmLg http://t.co/F0Vefuoj9Q" 我通过这些例子来训练自己的模型,只寻找一些我感兴趣
本文向大家介绍ANTLR 隐式词法规则,包括了ANTLR 隐式词法规则的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 当'{'在解析器规则中使用like标记时,将为它们创建隐式词法分析器规则,除非存在显式规则。 换句话说,如果您有词法分析器规则: 然后,这两个解析器规则都是等效的: 但是,如果OPEN_BRACE是词法规则没有定义,一个隐含的匿名规则将被创建。在这种情况下,隐含的规则将被定义为,如
我的语法允许以下操作: 我从其他语法中抓了几个东西来玩。我的主要问题是我的expr规则。给定以下输入:,我期望解析树会找到..规则,但它将解释0。并不正确解析其余部分。 如果在我的0后面加上一个空格,就可以了: 谢了!
样式规则是CSS的基本单位,每个样式规则由选择器(selector)和声明块(declaration block)两个基本部分构成。 选择器决定为哪些元素应用样式,声明块定义相应的样式。声明块包裹在一对花括号中。声明块由一条或多条声明(declaration)组成,每条声明由一个属性和一个值组成,属性和值之间用冒号隔开。属性是希望设置的样式属性,每个属性有一个值。 具体来讲,一个样式规则由选择器、
本文向大家介绍Luhn算法学习及其Ruby版实现代码示例,包括了Luhn算法学习及其Ruby版实现代码示例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 关于LUHN算法 LUHN算法,主要用来计算信用卡等证件号码的合法性。 1、从卡号最后一位数字开始,偶数位乘以2,如果乘以2的结果是两位数,将两个位上数字相加保存。 2、把所有数字相加,得到总和。 3、如果信用卡号码是合法的,总和可以被10整除。 Lu
这是百度2024届暑期实习后端岗位的第一轮笔试,总共有十五道单选题,五道多选题,三道编程题,选择题涉及数据库、计算机网络、操作系统、语言基础、补充代码、哈希算法、linux、数据结构、数学等等;时长两个小时,我用的是go语言,编程题前两题挺简单的,最后一题体感虽然很简短,其实很有深度。话不多说,开冲! 一 Coding1 题目描述 小红拿到了一个字符串,她想知道这个字符串能否通过重新排列 组成"B
本文向大家介绍Python机器学习之决策树算法实例详解,包括了Python机器学习之决策树算法实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python机器学习之决策树算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值目标函数的方法,在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列规则,
一面 八股拷打,不再赘述:过拟合,transformer等 手撕(web IDE) 对称的二叉树 lc原题 二面 1. 如果现在数据量特别大,并发量特别高,你有什么好的办法能够提高用户的体验 2. 如果现在有一些数据给到你让你去拿给标注人员标注,你怎么样发挥他的最大价值 3. 熵的计算公式 手撕(web IDE) 1. 不同路径 lc原题 2. 给一堆树的高度,问砍的次数,二分答案 HR面 聊天
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这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务,在实验室2D相关的,之前比较缺乏3D检测的相关知识,所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作,遇到了哪些困难,怎么解决的(可能是从中想挖掘一些点来问) 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略(无,只靠手动调参) 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献(最近都在刷leetcode,说的也不是很
1,自我介绍 2,项目不太相关所以没有过多问项目 3,编程题简单 4,常见的机器学习算法 5,特征归一化对树模型和神经网络的作用 6,神经网络防止过拟合的方法 7,线程和进程的区别