操作系统是一种软件，它是计算机系统中的核心组件，负责管理和协调计算机硬件资源，为应用程序提供运行环境和服务。

a = 12.235487946b = "{:.6}".format(a)# 前六位有效数字c = "{:.6f}".format(a)# 小数点后六位print(b)print(c)'''12.235512.235488'''

阻塞的情况分三种：等待阻塞（通过调用线程的wait()方法，线程放弃对象锁，进入等待池中，等待notify()/notifyAll()方法的唤醒，或者等待的时间到达，线程重新获得对象锁进入就绪状态）；在多线程环境下，这三个步骤可能会被打断，例如，一个线程在读取了i的值并且加1之后，但还没来得及将新值写回i，这时另一个线程也来读取i的值并加1，然后写回i，这时第一个线程再将它计算的值写回i，就会覆盖

在统计信息时，根据不同的要求，可能会对表格数据进行阶段，如原数据是“新楼-0666”，现在想得到“0666”，此时可以使用right函数截取右边的四位。1、首先新建一列，在新列的对应位置输入=right(数据所在位置，4)，如下图所示：2、然后需要将新得到的数据复制过去，此时如果直接使用ctrl+c/v来复制，会将公式也复制过去；因此我们需要先使用ctrl+c进行复制，然后在对应位置（新楼-066

等会补充解释

提示：前序准备工作已经完成，参考https://blog.csdn.net/yanhanhui1/article/details/82819665使用git上传文件/文件夹：进入本地文件夹cd data初始化git init将文件添加到本地仓库git add . #添加当前文件夹下的所有文件git add x.py#添加当前文件夹下的x.py文件—>git add .出错，可能是其他文件夹里

import torchtorch.random.manual_seed(1)torch.set_printoptions(profile='full')mask_1 = torch.tensor([[1, 1, 0],[1, 1, 1],[1, 0, 0],[1, 0, 0]])mask_2 = torch.tensor([[[1, 1, 0],

'''判断一组数据的趋势是上升还是下降'''import scipy.stats as statsdef cox_stuart(list_c,debug=False):lst=list_c.copy()raw_len=len(lst)if raw_len%2==1:del lst[int((raw_len-1)/2)]# 删除中位数c=int(len(lst)/2)n_pos=n_neg=0for

matlab的卡方分布：x=chi2inv(1-a,n)卡方分布（n）的上侧a分位数比如，我要求a=0.05，n=6的检测值，则，这样输入：chi2inv(0.95,6)=12.5916,若是这样输入chi2inv（0.05,6）=1.6354，对比卡方分布表，可知，前者结果是对的，而后者是错误的。matlab的t分布：x=tinv(1-a,n)t(n)分布的上侧a分位数比...

model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。1、model.train()和model.eval()对应的源代码，如下所示，但是仅仅关注这一部分是不够的，现在需要记住当前的self.training的值是True还是False。def train(self, mode=True):r"""Sets the modul