@missPecos · Post #1724 · 05.11.2025 г., 15:55
💎 平行空间 Parallel Space Pro v4.0.9098专业版 33.2 ♻️资源介绍:LBE 平行空间「Parallel Space Pro」「原 LBE 双开大师」是一款极简、黑科技双开神器应用,让您一键在平行空间内创建应用快捷方式,和原来桌面空间的应用互不干涉 ⬇️本地下载 🔔标签:#安卓软件#平行空间#Parallel#Space
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #309 · 2 фев.
Метод строки split() разделяет строку на несколько строк по указанному символу >>> "a_b_c".split('_') ['a', 'b', 'c'] Можно указать максимальное количество разделений >>> "a_b_c".split('_', 1) ['a', 'b_c'] Или резать с другой стороны с помощью rsplit() (right split) >>> "a_b_c".rsplit('_', 1) ['a_b', 'c'] А что будет если оставить аргументы пустыми? >>> "a_b_c".split() ['a_b_c'] Получаем список с одним элементом, потому что по умолчанию используется пробельный символ. >>> "a b c".split() ['a', 'b', 'c'] То есть это равнозначно такому вызову? >>> "a b c".split(" ") ['a', 'b', 'c'] Кажется да, но нет! Давайте попробуем добавить пробелов между буквами >>> "a b c".split(" ") ['a', '', '', 'b', '', '', 'c'] И вот картина уже не так предсказуема 😕 А вот что будет по умолчанию >>> "a b c".split() ['a', 'b', 'c'] Всё снова красиво! 🤩 По умолчанию в качестве разделителя используется любой пробельный символ, будь то табуляция или новая строка. Включая несколько таких символов идущих подряд. А также игнорируются пробельные символы по краям строки. >>> "a\t b\n c ".split() ['a', 'b', 'c'] Аналогичный способ можно собрать с помощью регулярного выражения. Но пробелы по краям строки придется обрабатывать дополнительно. >>> import re >>> re.split(r"\s+", ' a b c '.strip()) ['a', 'b', 'c'] Здесь тоже можно указать количество разделений >>> re.split(r"\s+", 'a b c', 1) ['a', 'b c'] А что если мы хотим написать красиво, то есть split() без аргументов, но при этом указать количество разделений? В этом случае первым аргументом передаём None >>> "a\n b c".split(None, 1) ['a', 'b c'] Данный метод не учитывает строки с пробелами, взятые в кавычки 'a "b c" '.split() ['a', '"b', 'c"'] Но для таких случаев есть другие способы. #tricks#basic
Пребарај: #parallel
@missPecos · Post #1724 · 05.11.2025 г., 15:55
💎 平行空间 Parallel Space Pro v4.0.9098专业版 33.2 ♻️资源介绍:LBE 平行空间「Parallel Space Pro」「原 LBE 双开大师」是一款极简、黑科技双开神器应用,让您一键在平行空间内创建应用快捷方式,和原来桌面空间的应用互不干涉 ⬇️本地下载 🔔标签:#安卓软件#平行空间#Parallel#Space
@missPecos · Post #1294 · 20.08.2025 г., 13:48
💎Multi Parallel 平行多开空间v4.0.30.0628绿化版 9.0 ♻️资源介绍:Multi Parallel Premium「平行多开」是一款稳定、快速的应用程序克隆器。为社交应用和游戏运行多个帐户 ⬇️本地下载| 🔵网站下载 ❤️资源指南: 💠主频道|🧑💻合作|🤖游戏|👍群聊 🔔标签:#安卓软件#Multi#Parallel#平行多开空间
@QQZYDAPP · Post #4075 · 18.09.2025 г., 12:29
⭐️【资源名称】: LBE平行空间 Parallel Space Pro 🤖【适用平台】: #Andoid 🔄【应用版本】: 4.0.9 🔩【应用大小】:33MB 🧱【资源介绍】 LBE 平行空间「Parallel Space Pro」「原 LBE 双开大师」是一款极简、黑科技双开神器应用,让您一键在平行空间内创建应用快捷方式,和原来桌面空间的应用互不干涉 🟢专业版 🟡在线下载:点击下载(无需密码) 🟡 uc下载:点击下载(无需密码) 🔄迅雷网盘:点击下载(无需密码) 📁#安卓软件#LBE平行空间#Parallel#Space
@githubtrending · Post #14731 · 21.05.2025 г., 12:00
#cplusplus#high_performance#interior_point_method#linear_optimization#mixed_integer_programming#parallel#quadratic_programming#simplex HiGHS is a free, high-performance software that solves large and complex optimization problems like linear, quadratic, and mixed-integer programming. It works fast on many computers, including Linux, MacOS, and Windows, without needing extra software. You can use it through various programming languages like Python, C, C#, and Fortran, making it easy to integrate into your projects. HiGHS supports both serial and parallel computing, and it is advancing GPU acceleration for even faster solutions. This helps you efficiently find the best solutions for planning, scheduling, and decision-making problems in science, engineering, and business. Installation is straightforward, and detailed documentation is available to guide you[1][2][3][4]. https://github.com/ERGO-Code/HiGHS
@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags