static void winterfell(String[] pyke) { for (int i = 0; i < pyke.length; i += 3){ StringBuilder harrenhal = new StringBuilder(); for (int j = i; j < i + 3; j++) { harrenhal.append(pyke[j] == null ? j + 1 : pyke[j]); harrenhal.append(" "); } System.out.println(harrenhal); } 表示什么 }

时间: 2023-06-19 11:08:20 浏览: 38
这段代码定义了一个名为"winterfell"的静态方法,该方法接受一个字符串数组"pyke"作为参数。在方法中,使用两个for循环,第一个for循环变量"pyke"数组中的每个元素,每次遍历3个元素,第二个for循环将遍历的3个元素拼接成一个字符串,并在每个元素之间添加两个空格,最后将拼接好的字符串输出至控制台。这段代码的输出结果是将"pyke"数组中的元素按每3个一行的格式输出。
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vue3的elementplus 穿梭框实现镶嵌表格穿梭组件

可以使用Element Plus的Transfer组件结合Table组件来实现镶嵌表格穿梭组件。具体步骤如下: 1. 引入Transfer和Table组件 ```javascript import { Transfer, TableColumn } from 'element-plus'; ``` 2. 定义需要穿梭的数据和列配置 ```javascript // 穿梭框左侧表格数据 const tableData = [ { id: 1, name: 'John Brown', age: 18, address: 'New York No.1 Lake Park' }, { id: 2, name: 'Jim Green', age: 24, address: 'London No.1 Lake Park' }, { id: 3, name: 'Joe Black', age: 30, address: 'Sydney No.1 Lake Park' }, { id: 4, name: 'Jon Snow', age: 26, address: 'Winterfell No.1 Castle' } ]; // 穿梭框左侧表格列配置 const tableColumns = [ { label: '姓名', prop: 'name' }, { label: '年龄', prop: 'age' }, { label: '地址', prop: 'address' } ]; ``` 3. 在模板中使用Transfer和Table组件 ```html <el-transfer v-model="selectedData" :data="tableData" :titles="['可选数据', '已选数据']" > <el-table-column label="姓名" prop="name"></el-table-column> <el-table-column label="年龄" prop="age"></el-table-column> <el-table-column label="地址" prop="address"></el-table-column> </el-transfer> ``` 4. 完整示例代码 ```html <template> <div> <el-transfer v-model="selectedData" :data="tableData" :titles="['可选数据', '已选数据']" > <el-table-column label="姓名" prop="name"></el-table-column> <el-table-column label="年龄" prop="age"></el-table-column> <el-table-column label="地址" prop="address"></el-table-column> </el-transfer> </div> </template> <script> import { Transfer, TableColumn } from 'element-plus'; export default { components: { Transfer, TableColumn }, data() { return { tableData: [ { id: 1, name: 'John Brown', age: 18, address: 'New York No.1 Lake Park' }, { id: 2, name: 'Jim Green', age: 24, address: 'London No.1 Lake Park' }, { id: 3, name: 'Joe Black', age: 30, address: 'Sydney No.1 Lake Park' }, { id: 4, name: 'Jon Snow', age: 26, address: 'Winterfell No.1 Castle' } ], selectedData: [] }; } }; </script> ```

用element Ui写一个带单选按钮的table

以下是使用Element UI编写带有单选按钮的表格的示例代码: ```html <template> <div> <el-table :data="tableData" style="width: 100%"> <el-table-column type="selection" width="55"></el-table-column> <el-table-column prop="name" label="Name"></el-table-column> <el-table-column prop="age" label="Age"></el-table-column> <el-table-column prop="address" label="Address"></el-table-column> </el-table> </div> </template> <script> export default { data() { return { tableData: [ { name: 'John Brown', age: 18, address: 'New York No. 1 Lake Park' }, { name: 'Jim Green', age: 24, address: 'London No. 1 Lake Park' }, { name: 'Joe Black', age: 30, address: 'Sydney No. 1 Lake Park' }, { name: 'Jon Snow', age: 26, address: 'Winterfell' } ] } } } </script> ``` 在上面的示例中,我们使用了`el-table-column`组件来创建表格列,并使用`prop`属性来指定表格数据中对应的字段。在第一列中使用了`type="selection"`来创建单选按钮。选中行时,`el-table`组件会触发`@selection-change`事件,我们可以在此事件中获取选中的行数据。 ```html <el-table :data="tableData" @selection-change="handleSelectionChange" style="width: 100%"> <el-table-column type="selection" width="55"></el-table-column> <el-table-column prop="name" label="Name"></el-table-column> <el-table-column prop="age" label="Age"></el-table-column> <el-table-column prop="address" label="Address"></el-table-column> </el-table> ``` ```js export default { data() { return { tableData: [ { name: 'John Brown', age: 18, address: 'New York No. 1 Lake Park' }, { name: 'Jim Green', age: 24, address: 'London No. 1 Lake Park' }, { name: 'Joe Black', age: 30, address: 'Sydney No. 1 Lake Park' }, { name: 'Jon Snow', age: 26, address: 'Winterfell' } ] } }, methods: { handleSelectionChange(selection) { console.log(selection) } } } ```

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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

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