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- 静态平均价格法是什么及怎么用
- 本文详解如何在Java的Basket类中正确实现两个静态方法:计算所有商品的平均单价(总金额÷商品总数)和每篮子的平均价格(总金额÷篮子总数),并修复原代码中变量命名、逻辑错误与类型安全问题。
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- 一公斤棉花和铁一样重?真相来了
- 一公斤棉花和一公斤铁质量相等、重量相同;差异仅在于密度导致体积悬殊,引发体积干扰质量判断的错觉,通过天平平衡、真空复测或杠杆实验均可验证。
- 文章 · 常见问题 | 1星期前 | 434浏览 收藏
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- Go结构体字段导出规则详解
- Go通过首字母大小写严格控制结构体字段的包级可见性:大写字母开头的字段可被其他包访问(导出),小写字母开头的字段仅限本包内使用(非导出),这是Go封装机制的核心设计。
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- Go中如何判断函数参数个数
- 答案是使用反射机制可在运行时检查函数参数数量。通过reflect.TypeOf获取函数类型,调用NumIn方法得到参数个数,IsVariadic判断是否为可变参数函数,结合len(args)与期望参数数对比实现安全调用,适用于RPC或插件系统等场景。
- Golang · Go教程 | 1星期前 | 434浏览 收藏
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- 极兔快递24小时客服电话查询
- 极兔速递提供24小时客服支持,可通过拨打全国热线956025按语音提示接通人工服务,或查询当地网点电话以获得更快响应;此外,用户还可通过下载极兔App联系在线客服、发送“人工客服”转接工作人员,以及在微信、微博、抖音等平台私信官方账号并附运单号进行咨询,确保问题及时解决。
- 文章 · 常见问题 | 1星期前 | 434浏览 收藏
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- Golang实现Git分支合并图工具
- 最稳方案是用gitlog--pretty=format:"%H%P%d"--all--topo-order获取结构化提交数据,解析%P构建map[string][]string依赖图,注意处理多父、空父和HEAD指针,渲染时用StringWidth()和--no-color避免错位,Windows下用exec.LookPath探测git。
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- Vueslots动态添加属性的隐患与建议
- 定义__slots__后直接赋值未声明属性会报AttributeError;若需动态添加,须显式包含'__dict__';继承时父类无__slots__则子类定义无效;其核心是优化内存与性能,非强制封禁属性。
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- CSSnth-child选择器使用详解
- :nth-child()的“序号”指元素在父元素所有子节点中的绝对位置(从1开始),与类型、可见性、类名无关;如<ul>中<li>A</li><p>B</p><li>C</li>,第二个li是第3个子元素,需用li:nth-child(3)。
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- Python错误处理对系统稳定性的影响
- Python错误处理是系统稳定运行的底层支撑,未捕获异常会导致服务中断、数据错乱;过度宽泛捕获会隐藏真实故障;异常传播中丢失上下文削弱可观测性;资源泄漏常因异常绕过清理逻辑引发。
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- 熬夜真的会耗精力吗?熬夜危害大揭秘
- 熬夜会扰乱生物节律,抑制褪黑素分泌,增加脑耗氧量,导致疲劳累积。应识别困倦信号,记录睡眠时间,避免凌晨高强度工作;补充维生素B族、镁和辅酶Q10,摄入全麦、瘦肉,饮用电解质饮料,避免高脂晚餐;每90分钟活动5分钟,采用“20-20-20”护眼法则,进行15分钟内小睡;夜间使用2700K以下暖光,开启护眼模式或戴防蓝光眼镜,清晨接受10分钟以上1000勒克斯自然光,帮助重置生物钟。
- 文章 · 常见问题 | 1星期前 | 熬夜 疲惫 434浏览 收藏
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- Go语言多重赋值顺序解析详解
- Go语言的多重赋值(如a,b=b,a+b)先统一求值右侧所有表达式,再按从左到右顺序赋值;因此右侧的a+b使用的是赋值前的原始值,而非已更新的中间值。
- Golang · Go教程 | 1星期前 | 434浏览 收藏
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- Golang微服务回滚技巧与方法
- 微服务回滚应依赖镜像标签而非代码分支,通过注入构建元数据、使用镜像digest精准回滚,并验证健康端点与指标兼容性。
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- PHP中foreach遍历数组有两类语法:一是foreach($arrayas$value)仅获取值,适用于无需键名的场景;二是foreach($arrayas$key=>$value)同时获取键与值,适用于需键名判断或处理关联数组的情形。
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- 邮政快递手机号查询方法及入口
- 可通过手机号查询邮政快递信息。首先关注“EMS中国邮政速递物流”微信公众号,点击查件并选择手机查询,输入手机号即可查看30天内记录;其次使用微信小程序搜索同名小程序,进入后点击手机查件并输入手机号获取快递列表;最后可访问官网ems.com.cn,在查询框输入手机号而非单号,点击查询即可显示近期收寄详情。
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- Python深度学习检测模型训练教程
- 关键在于数据、标注、配置三者对齐;推荐PyTorch+torchvision,用COCO格式组织数据,自定义Dataset同步变换图像与bbox,微调FasterR-CNN时替换box_predictor并注意类别ID从1开始,用原生训练循环控制loss与评估。
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