


Comment supprimer les données en double lors de la fusion de plusieurs tableaux
Cette fois, je vais vous montrer comment dédupliquer des données lors de la fusion de plusieurs tableaux. Quelles sont les précautions pour la déduplication des données lors de la fusion de plusieurs tableaux. Voici un cas pratique, jetons un coup d'oeil.
var arr1 = ['a','b']; var arr2 = ['a','c','d']; var arr3 = [1,'d',undefined,true,null]; //合并两个数组,去重 var concat_ = function(arr1,arr2){ //不要直接使用var arr = arr1,这样arr只是arr1的一个引用,两者的修改会互相影响 var arr = arr1.concat(); //或者使用slice()复制,var arr = arr1.slice(0) for(var i=0;i<arr2.length;i++){ arr.indexOf(arr2[i]) === -1 ? arr.push(arr2[i]) : 0; } return arr; } console.log(concat_(arr1,arr2));
Résultat de l'exécution :
var arr1 = ['a','b']; var arr2 = ['a','c','d']; var arr3 = [1,'d',undefined,true,null]; //合并多个数组,去重 var concat = function(arr1,arr2,arr3){ if(arguments.length <= 1){ return false; } var concat_ = function(arr1,arr2){ var arr = arr1.concat(); for(var i=0;i<arr2.length;i++){ arr.indexOf(arr2[i]) === -1 ? arr.push(arr2[i]) : 0; } return arr; } var result = concat_(arr1,arr2); for(var i=2;i<arguments.length;i++){ result = concat_(result,arguments[i]); } return result; } console.log(concat(arr1,arr2,arr3));
Résultat de l'exécution :
//合并多个数组,去重,排序 var arr1 = [1,6,4,0]; var arr2 = [8,20,7,4.5]; var arr3 = [6,0,7,90,2]; var concat = function(arr1,arr2,arr3){ if(arguments.length <= 1){ return false; } var concat_ = function(arr1,arr2){ var arr = arr1.concat(); for(var i=0;i<arr2.length;i++){ arr.indexOf(arr2[i]) === -1 ? arr.push(arr2[i]) : 0; } return arr; } var result = concat_(arr1,arr2); for(var i=2;i<arguments.length;i++){ result = concat_(result,arguments[i]); } //排序 function sortNumber(a,b){ return a - b; } return result.sort(sortNumber); } console.log(concat(arr1,arr2,arr3));
Résultats de fonctionnement :
Je pense que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans cet article. Pour des informations plus intéressantes, veuillez prêter attention aux autres articles connexes sur le php chinois. site web!
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Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un

" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA

Les méthodes de copie approfondie de tableaux en PHP incluent : l'encodage et le décodage JSON à l'aide de json_decode et json_encode. Utilisez array_map et clone pour créer des copies complètes des clés et des valeurs. Utilisez Serialize et Unsérialize pour la sérialisation et la désérialisation.

La comparaison des performances des méthodes de retournement des valeurs de clé de tableau PHP montre que la fonction array_flip() fonctionne mieux que la boucle for dans les grands tableaux (plus d'un million d'éléments) et prend moins de temps. La méthode de la boucle for consistant à retourner manuellement les valeurs clés prend un temps relativement long.
