[其它] python小知识：闭包

说明：文章目录python闭包一、一切皆对象二、什么是闭包三、闭包的意义与深度理解四、利用闭包来解决问题4.1 先不用闭包解决4.2 使用闭包方式实现 python闭包 一、一切皆对象 在其他语言中（C#）,函数只是一段可以执行的代码，并不是对象.但是在python中一切皆对象,我可以将数字，字符串赋值给a，也可以将一个函数赋值给一个变量。也可以将函数当成另外一个函数的参数传递到另外的函数里。 def a(): pass print(type(a)) 二、什么是闭包 问可以在函数最外部调
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[其它] 个人住房贷款

说明：你还在为个人住房贷款而忧愁？你还在为不知道个人住房贷款而懵圈？在这里，为您带来了个人住房...该文档为个人住房贷款，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 2020.3.19 python笔记

说明：文章目录函数也是对象变量的作用域（全局变量和局部变量）局部变量和全局变量效率测试参数传递传递不可变对象的引用参数的传递传递可变对象的引用传递不可变对象的引用浅拷贝和深拷贝传递不可变对象是浅拷贝参数的几种类型位置参数默认值参数命名参数可变参数强制命名参数lambda表达式和匿名函数eval()函数递归函数 函数也是对象 #测试函数也是对象 def test01(): print("sxtsxt") test01() c = test01 c() print(id(test01)) prin
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[其它] XX物业管理有限公司员工守则PDF

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[其它] 流程大纲说明

说明：这是一款整理发布的流程大纲说明，适合所有涉及流程大纲说明参考学习，欢迎下载使用！PS：可下...该文档为流程大纲说明，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] Tensorflow2.1基础知识—常用的函数API

说明：强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(
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[其它] 蓝桥杯 算法训练 表达式计算 （python实现）

说明：class Stack(object) : # 初始化栈为空列表 def __init__(self): self.items = [] # 判断栈是否为空,返回 True 或 False def is_empty(self): return self.items == [] # 压栈，添加新元素进栈 def push(self,item): self.items.append(item) #
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[其它] xx房地产竞争策略分析

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[其它] LeetCode 最长回文串

说明：文章目录最长回文串题目解题思路代码实现实现结果 最长回文串 题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindrome/ 题目 给定一个包含大写字母和小写字母的字符串，找到通过这些字母构造成的最长的回文串。 在构造过程中，请注意区分大小写。比如 “Aa” 不能当做一个回文字符串。 注意: 假设字符串的长度不会超过 1010。 示例 1: 输入: "abccccdd" 输出: 7 解释: 我们可以构造的最长的回文串是"dccaccd", 它的
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[其它] 精细库存管理系统 v2.21官方版

说明：为您提供精细库存管理系统下载，精细库存管理系统是宏达推出的一款仓储库存管理软件，能够帮助用户更好地管理库存，具有出库查询、入库查询以及库存管理等多种功能，界面简洁直观，操作简单方便，是用户的办公好帮手。基本简介　　精细库存管理系统是一套通过货品库存管理、入库业务、出库业务、仓储调拨、库存调整等功能结合批次管理综合运用和查询统计进行全面管理的系统。该系统通过简单录入仓储入库、出库信息、经办人员、收货人员、生产厂家供货单位、收货单
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[其它] 万科地产项目可行性报告内容指引

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[其它] Matplotlib:面积图、填图、饼图

说明：本文主要介绍四个函数的用法： plt.plot.area() plt.fill(), plt.fill_between() plt.pie() 文章目录1.面积图2.填图3.饼图 1.面积图 # 面积图 fig,axes = plt.subplots(2,1,figsize = (8,6)) df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) df2 = pd.DataFrame(np.random.r
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