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在Anaconda-navigator安裝orange3失敗

在Anaconda-navigator中安裝orange3失敗，這是啥原因呢？如果不是以管理員權(quán)限登錄的，但是安裝路徑卻是需要管理員權(quán)限的，那么就會(huì)出現(xiàn)該問(wèn)題，解決方法是以管理員權(quán)限啟動(dòng)Anaconda-navigator，然后再執(zhí)行安裝操作就可以啦。

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Iterator對(duì)象為啥不能直接打印出來(lái)？

為啥Iterator對(duì)象不能直接打印出來(lái)？這是由于Iterator對(duì)象應(yīng)用了惰性計(jì)算，啥是惰性計(jì)算呢？在編程語(yǔ)言理論中，惰性求值（英語(yǔ)：Lazy Evaluation），又譯為惰性計(jì)算、懶惰求值，也稱為傳需求調(diào)用（call-by-need），是一個(gè)計(jì)算機(jī)編程中的一個(gè)概念，它的目的是要最小化計(jì)算機(jī)要做的工作。它有兩個(gè)相關(guān)而又有區(qū)別的含意，可以表示為“延遲求值”和“最小化求值”，本條目專注

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什么是點(diǎn)乘？

點(diǎn)乘是向量的內(nèi)積叉乘是向量的外積點(diǎn)乘，也叫數(shù)量積。結(jié)果是一個(gè)向量在另一個(gè)向量方向上投影的長(zhǎng)度，是一個(gè)標(biāo)量。叉乘，也叫向量積。結(jié)果是一個(gè)和已有兩個(gè)向量都垂直的向量。

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axis 參數(shù)怎么理解？

在numpy的許多函數(shù)中都有axis這么個(gè)參數(shù)怎么理解？ Axis參數(shù)決定一些計(jì)算規(guī)則的方向，如聚合類函數(shù)中的sum，可以根據(jù)axis的值來(lái)決定求和方向。0代表最外層括號(hào)的高維度方向以此類推，這里只有0,1,2三個(gè)維度，因此2代表最內(nèi)層括號(hào)的維度，不同方向計(jì)算結(jié)果如下圖所示：

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numpy數(shù)組的副本與視圖

操作和修改數(shù)組時(shí)，他們的數(shù)據(jù)有時(shí)被復(fù)制到一個(gè)新的數(shù)組中有時(shí)候沒(méi)有，這有點(diǎn)不太理解，什么時(shí)候是副本什么時(shí)候是視圖呢？為了節(jié)省計(jì)算機(jī)內(nèi)存numpy 有視圖與副本兩種狀態(tài)除非顯示的調(diào)用copy()函數(shù)否則都是視圖。 1.一點(diǎn)也沒(méi)拷貝的狀態(tài)（兩個(gè)變量指向相同內(nèi)存空間）import numpy as npa = np.arange(27)b = a #并沒(méi)有新的對(duì)象被創(chuàng)建，a和b只是相同

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python運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)問(wèn)題

python運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)是什么呢？python運(yùn)算符優(yōu)先級(jí)關(guān)系有如下關(guān)系，從高到低排列，級(jí)別越高優(yōu)先計(jì)算。

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行列式與矩陣區(qū)別？

行列式與矩陣是兩個(gè)東西，他們區(qū)別是：1. 矩陣是一個(gè)表格，行數(shù)和列數(shù)可以不一樣；而行列式是一個(gè)數(shù)，且行數(shù)必須等于列數(shù)。只有方陣才可以定義它的行列式，而對(duì)于長(zhǎng)方陣不能定義它的行列式。2. 兩個(gè)矩陣相等是指對(duì)應(yīng)元素都相等；兩個(gè)行列式相等不要求對(duì)應(yīng)元素都相等，甚至階數(shù)也可以不一樣，只要運(yùn)算代數(shù)和的結(jié)果一樣就行了。3.兩矩陣相加是將各對(duì)應(yīng)元素相加；兩行列式相加，是將運(yùn)算結(jié)果相加，在特殊情況下(

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numpy ndarray數(shù)組的維度怎么理解？

Numpy創(chuàng)建數(shù)組的維度怎么理解？如下圖所示，有多少維度可以看有幾層中括號(hào)，下圖分別是1*27一維數(shù)組、9*3的二維數(shù)組、3*9的二維數(shù)組、3*3*3的三維數(shù)組。

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numpy的random、rand、 randn的區(qū)別是啥？

numpy的random、rand、 randn三個(gè)函數(shù)的區(qū)別是啥？rand() rand(d0, d1, ..., dn) 返回傳入維度的隨機(jī)值數(shù)組，隨機(jī)值范圍[0,1) randn() randn(d0, d1, ..., dn) 返回一個(gè)樣本，具有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。 random() random(size=none) 返回隨機(jī)的浮點(diǎn)數(shù)，在半開區(qū)間 [0.0

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MySQL中varchar與char的區(qū)別及含義？

(1)、varchar與char的區(qū)別char是一種固定長(zhǎng)度的類型，varchar則是一種可變長(zhǎng)度的類型(2)、varchar(50)中50的涵義最多存放50個(gè)字符，varchar(50)和(200)存儲(chǔ)hello所占空間一樣，但后者在排序時(shí)會(huì)消耗更多內(nèi)存，因?yàn)閛rder by col采用fixed_length計(jì)算col長(zhǎng)度(memory引擎也一樣)(3)、int（20）中20的涵義是

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深拷貝和淺拷貝的區(qū)別是什么？

淺拷貝：創(chuàng)建一個(gè)新的對(duì)象，但它包含的是對(duì)原始對(duì)象中包含項(xiàng)的引用（如果用引用的方式修改其中一個(gè)對(duì)象，另外一個(gè)也會(huì)修改改變）{1,完全切片方法；2，工廠函數(shù)，如list()；3，copy模塊的copy()函數(shù)}深拷貝：創(chuàng)建一個(gè)新的對(duì)象，并且遞歸的復(fù)制它所包含的對(duì)象（修改其中一個(gè)，另外一個(gè)不會(huì)改變）{copy模塊的deep.deepcopy()函數(shù)}

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Python里面如何實(shí)現(xiàn)tuple和list的轉(zhuǎn)換？

函數(shù)tuple(seq)可以把所有可迭代的(iterable)序列轉(zhuǎn)換成一個(gè)tuple，元素不變，排序也不變。例如，tuple([1，2，3])返回(1，2，3)， tuple(‘a(chǎn)bc’)返回(‘a(chǎn)’.'b’，'c’).如果參數(shù)已經(jīng)是一個(gè)tuple的話，函數(shù)不做任何拷貝而直接返回原來(lái)的對(duì)象，所以在不確定對(duì)象是不是tuple的時(shí)候來(lái)調(diào)用tuple()函數(shù)也不是很耗費(fèi)的。函數(shù)list(seq)

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Python中的模塊和包是什么？

在Python中，模塊是搭建程序的一種方式。每一個(gè)Python代碼文件都是一個(gè)模塊，并可以引用其他的模塊，比如對(duì)象和屬性。一個(gè)包含許多Python代碼的文件夾是一個(gè)包。一個(gè)包可以包含模塊和子文件夾。作為一種解釋型、交互式、面向?qū)ο蟮母呒?jí)編程語(yǔ)言，Python和別的一些使用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的語(yǔ)言不同，它使用了大量的英語(yǔ)單詞作為關(guān)鍵字，因而具有很好的可讀性。而且Python跟其他編程語(yǔ)言相比，有著更少的語(yǔ)

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Python里面如何生成隨機(jī)數(shù)？

在python中用于生成隨機(jī)數(shù)的模塊是random，在使用前需要import. 如下例子可以酌情列舉：random.random()：生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)random.uniform(a, b)：生成[a,b]之間的浮點(diǎn)數(shù)random.randint(a, b)：生成[a,b]之間的整數(shù)random.randrange(a, b, step)：在指定的集合[a,b)中，以step

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mysql數(shù)據(jù)庫(kù)如何分區(qū)、分表？

分表可以通過(guò)三種方式：mysql集群、自定義規(guī)則和merge存儲(chǔ)引擎。分區(qū)有四類：RANGE 分區(qū)：基于屬于一個(gè)給定連續(xù)區(qū)間的列值，把多行分配給分區(qū)。LIST 分區(qū)：類似于按RANGE分區(qū)，區(qū)別在于LIST分區(qū)是基于列值匹配一個(gè)離散值集合中的某個(gè)值來(lái)進(jìn)行選擇。HASH分區(qū)：基于用戶定義的表達(dá)式的返回值來(lái)進(jìn)行選擇的分區(qū)，該表達(dá)式使用將要插入到表中的這些行的列值進(jìn)行計(jì)算。這個(gè)函數(shù)可以包含MyS

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如何對(duì)查詢命令進(jìn)行優(yōu)化？

a. 應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索。b. 應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，避免使用!=或操作符，避免使用 or 連接條件，或在where子句中使用參數(shù)、對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式或函數(shù)操作，否則會(huì)導(dǎo)致權(quán)標(biāo)掃描c. 不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索

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_new_和_init_的區(qū)別？

__init__是當(dāng)實(shí)例對(duì)象創(chuàng)建完成后被調(diào)用的，然后設(shè)置對(duì)象屬性的一些初始值。__new__是在實(shí)例創(chuàng)建之前被調(diào)用的，因?yàn)樗娜蝿?wù)就是創(chuàng)建實(shí)例然后返回該實(shí)例，是個(gè)靜態(tài)方法。也就是，__new__在__init__之前被調(diào)用，__new__的返回值（實(shí)例）將傳遞給__init__方法的第一個(gè)參數(shù)，然后__init__給這個(gè)實(shí)例設(shè)置一些參數(shù)。

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TCP和UDP的區(qū)別？邊緣觸發(fā)和水平觸發(fā)的區(qū)別？

a. 基本區(qū)別：基于連接與無(wú)連接TCP要求系統(tǒng)資源較多，UDP較少；UDP程序結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單流模式（TCP）與數(shù)據(jù)報(bào)模式(UDP);TCP保證數(shù)據(jù)正確性，UDP可能丟包TCP保證數(shù)據(jù)順序，UDP不保證b. 編程中的區(qū)別socket()的參數(shù)不同UDP Server不需要調(diào)用listen和acceptUDP收發(fā)數(shù)據(jù)用sendto/recvfrom函數(shù)TCP：地址信息在connect

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Python函數(shù)any()和all()的用法及區(qū)別？

any函數(shù)：any(x)，只要x中有一個(gè)不為空，0，false就返回True，否則返回False。all(x)函數(shù)必須x中的所有元素均不為空，0，false才會(huì)返回True，否則返回False。用python判斷一個(gè)string是否包含一個(gè)list里的元素。這時(shí)候使用python的內(nèi)置函數(shù)any()會(huì)非常的簡(jiǎn)潔：fruits = ['apple', 'orange', 'peach']s

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python中如何實(shí)現(xiàn)字符串的拼接？

數(shù)字可以進(jìn)行加減乘除等運(yùn)算，字符串呢？讓我大聲告訴你，也能？what ?是的，但只能進(jìn)行"相加"和"相乘"運(yùn)算。>>> name'Alex Li'>>> age'22'>>>>>> name age? #相加其實(shí)就是簡(jiǎn)單拼接'Alex Li22'>>>>>> name * 10 #相乘其實(shí)就是復(fù)制自己多少次，再拼接在一起'Alex LiAlex LiAlex LiAlex

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