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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
51840发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
70820发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
54610编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
43750发布于 2018-08-15 - 来自专栏成猿之路
Python代码告诉你国庆哪些景点爆满
说起国庆，塞车与爆满这两个词必不可少，去年国庆我在想要是我能提前知道哪些景点爆满就好了，就不用去凑热闹了。于是我开始折腾，想用 python 抓取有关出行方面的数据，便有了这篇文章。 然而，就这样半天过去了，突然想到，要出行肯定会查找相关的出行攻略吧，那么关键词就是一个突破口，可以查询百度指数来看看哪些景点被查询的次数最多，那么就可以大概知道哪些景点会爆满了。 统计结果 此次的统计结果只是从侧面反映景点爆满的问题，未必是完全准确的，仅供参考。此次统计的景点共有 100 个： ? ? ? 关于数据清洗方面，这里筛选了数据量过小，和数据量异常大的景点，详情在源码中查看。 ? atts.append(ret["address"]) values.append(ret["day_avg_pv"]) self.show_line("各景点
82610发布于 2019-08-08 - 来自专栏毕设程序汇总
基于大数据架构实现景点游客数据分析平台，全国景点游客数据管理系统
随着最近几年旅游行业的兴起，越来越多的景区景点将传统模式的线下统计模式变更成为了线上分析统计模式，线上对景区游客数据的管理与监督的新型模式。 很多的景点采用游客数据分析平台系统，在线上对不同景点内部的游客数据进行管理，对景区各部门的员工进行管理，实现游客旅游数据分析的数字化，一体化。 实现了不同地区各类景点对用户实时动态的掌控，满足景区管理者的分析需求。 原文地址一、程序设计本次基于大数据架构的景点游客数据分析平台主要内容涉及：主要功能模块：用户登录、人员管理、部门管理、角色管理、游客流量统计模块、大数据可视化模块，游客数据管理模块等主要包含技术：java ，主要采用java JSOUP+Chromdriver结合的方式，其中JSOUP 方式主要获取全国各大景区的网站地址，chromedriver用于模拟用户请求获取景点游客的实时数据，不断提高优化提高景点游客数据的采集精准度
83430编辑于 2022-12-02 - 来自专栏杰凡IT
Java基于springboot开发的景点旅游项目
share_source=copy_web&vd_source=11344bb73ef9b33550b8202d07ae139b主要功能：用户可浏览搜索旅游景点（分为收费和免费景点），购票（支持多规格套餐购票 角色：管理员+注册用户技术：springboot+bootstrap+vue.js前台：首页：聚合最新景点和最新游记；景点：分页，根据名称搜索；景点详情：展示景点图文，分页评论，发布评论，删除我发布的评论 免费景点不具备下单功能；游记：分页，根据名称搜索；景点详情：展示景点图文，分页评论，发布评论，删除我发布的评论 ；其他：登录，注册，退出。 管理员功能：游记管理，游记评论管理，景点管理，添加景点：可以添加免费景点或收费景点，收费景点可添加多规格套餐；景点评论管理，用户管理，订单管理， 登录，退出。
40720编辑于 2023-11-04 - 来自专栏大数据文摘
全球景点之手机安全排行榜
导读：一家移动安全公司发现旅游者常去的一些景点很危险。公司发现恶意WIFI最有可能出现在纽约时代广场和法国巴黎圣母院。而迪斯尼乐园、金门公园和中国香港海洋公园也有危险。 以下图表是世界上最受欢迎的景点，但也可能存在手机安全隐患。 纽约时代广场、巴黎圣母院和法国迪尼斯乐园被认为是手机最容易被黑客攻击的三个景点。 而旧金山的金门公园、中国香港海洋公园和拉斯维加斯的赌城大道是手机最容易被黑客攻击的三个景点。 旅游景点中手机最安全的地方依次是印度泰姬陵、日本大阪的环球影城以及中国长城。 安卓设备相对比较容易连接到恶意WIFI。
93150发布于 2018-05-21 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
盛夏海边，用Python分析青岛哪些景点性价比高
毕业了就肯定要计划毕业旅行的事情了，于是，志斌用Python爬取了去哪儿网上青岛景点的相关数据，包括景点名称、城区、热度、价格、月销量等数据，对数据进行可视化并作简单分析，用以找到性价比较高的景点。 数据采集 在之前的文章，我们已经详细的介绍了如何采集去哪儿网上的景点数据，不会的小伙伴可以看看这篇文章用Python分析西安景点，告诉你哪些景点性价比高。 2、热度Top10景点 从景点评分来看，栈桥评分最高，5分满分。其次是崂山，是4.1分。怪不得一搜索青岛的旅游攻略，每一个里面都有这几个景点。 3、价格Top10景点 从景点价格来看，价格都在能接受的范围之内，大家可以根据自己的喜好去选择体验一下。 7、景点等级分布 从北京景点等级分布来看，3A以上等级的景点为29个，其中3A级景点13个，4A级景点15个，5A级景点1个。 总结 通过上面简单的分析，我们大致可以获得以下几点发现： 1.
47320编辑于 2023-05-08 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
98630发布于 2019-11-08 - 来自专栏HarmonyOS Next 三部曲
旅游景点网格布局（上）
本教程将涵盖以下内容：旅游景点数据结构设计数据准备整体布局实现GridRow和GridCol组件配置景点卡片实现布局效果分析2. 数据结构设计首先，我们需要定义旅游景点的数据结构，包含景点的基本信息：// 旅游景点数据类型export interface SpotType { id: number; // 景点ID name: string; // 景点名称 image: Resource; // 景点图片 location: string; // 景点位置 price: number 6.3 景点卡片设计每个景点卡片包含以下元素：景点图片：展示景点的视觉效果价格标签：显示门票价格或免费标识景点名称：突出显示景点名称评分：使用星星图标和数字展示评分位置：显示景点所在地标签：展示景点的特点和分类这种设计使用户能够快速获取景点的关键信息 // 景点ID name: string; // 景点名称 image: Resource; // 景点图片 location: string; // 景点位置
24910编辑于 2025-06-06 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.4K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.3K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏HarmonyOS Next 三部曲
旅游景点网格布局（下）
本教程将涵盖以下内容：响应式布局优化景点卡片优化景点详情页实现景点筛选和排序功能收藏和分享功能高级动效和交互优化2. 2列，其他景点卡片占据1列，形成突出特色景点的效果。 3.3 添加景点推荐理由在景点卡片中添加推荐理由，提供更多信息：// 在景点信息中添加推荐理由Column() { // 景点名称和评分 // ... // 景点位置 // ... / 完整代码包含了本教程中介绍的所有功能，包括响应式布局优化、景点卡片优化、景点详情页实现、景点筛选和排序功能、收藏和分享功能、高级动效和交互优化等。9. 同时，我们还添加了景点卡片优化、景点详情页、景点筛选和排序功能、收藏和分享功能、高级动效和交互优化等功能，打造了一个功能完善的旅游景点应用。
21210编辑于 2025-06-06 - 来自专栏成套网站
基于springboot的郑州旅游景点推荐系统
他们期望能快速、精准地获取符合自身兴趣、预算、时间安排的旅游景点信息。 从旅游市场发展层面分析，郑州拥有众多知名景点，如少林寺、嵩山、黄河游览区等，还有独特的民俗文化和美食。但各景点间缺乏有效的整合与联动推广，旅游信息呈现碎片化状态。 旅游景点推荐系统能够整合郑州各类旅游资源，打破信息壁垒，实现信息的集中管理与精准推送。此外，数字化技术的飞速发展，为旅游景点推荐系统的构建提供了技术支撑。 郑州旅游景点推荐系统借助先进的数据分析和智能算法，能够深入了解游客的个性化需求，为其精准推送最合适的旅游景点、行程路线及相关服务信息。 3、研究现状在国内，旅游景点推荐系统的研究随着旅游业的蓬勃发展和互联网技术的普及而不断深入，尤其在个性化推荐、数据驱动及用户体验优化方面取得显著进展，这些成果为郑州旅游景点推荐系统的开发提供了重要参考。
29610编辑于 2025-10-13 - 来自专栏伪君子的梦呓
Python 爬取飞猪上全国景点的数据
0 前言 前段时间有人找我写代码爬点东西，就是爬飞猪上全国景点的当月销量、优惠价、城市这些数据，等我写好了之后，他说不要了… 没辙，只能完善一下之后写出来了。 fliggy.csv", "w", encoding='utf-8-sig', newline="") as f: csv_write = csv.writer(f) csv_head = ["景点 得到的 links 是一个列表，需要一个一个获取需要的 href 属性，因为这个属性里面的就是景点的链接。 （可以把 soup 打印出来看一下） name 是景点名，city 是景点所在的城市，sell_count 是当月销量，scenic_price 是优惠价，price 是价格。 ? q=广州 就是爬飞猪上广州的景点；把广州改成广东就是爬广东的；改成中国，那就是爬飞猪上全国的景点。 文章还是得多写，好久没写了，居然没感觉了。
1.2K41发布于 2019-09-12 - <iframe width="1000px" name="main " src="user.html" height="50px"></iframe>来自专栏html5期末大作业
基于html+css+javascript+jquery制作北京景点介绍7页 WEB静态旅游景点区主题网页设计与制作
家乡旅游景点网页作业制作 网页代码运用了DIV盒子的使用方法，如盒子的嵌套、浮动、margin、border、background等属性的使用，外部大盒子设定居中，内部左中右布局，下方横向浮动排列，大学学习的前端知识点和布局方式都有运用 href="index.html" >网站首页
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1.1K30编辑于 2022-08-16
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
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代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
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