小编nbr*_*bro的帖子

在NodeJS express模块的文档中,示例代码具有app.use(...).

什么是use功能,它在哪儿定义？

在b树中,您可以将密钥和数据存储在内部和叶节点中,但是在b +树中,您必须仅将数据存储在叶节点中.

在b +树中执行上述操作有什么好处吗？

为什么不在任何地方使用b-trees而不是b + tree,直觉上它们似乎更快？

我的意思是,为什么你需要在b +树中复制密钥(数据)？

如何将整个文档的字体更改为sans-serif(或其他任何内容)？

假设您有一个简单的代码块,如下所示:

app.get('/', function(req, res){
    res.send('Hello World');
});

这个函数有两个参数,req并且res,它们分别代表所述请求和响应对象.

另一方面,还有其他函数,第三个参数被调用next.例如,让我们看看以下代码:

app.get('/users/:id?', function(req, res, next){ // Why do we need next?
    var id = req.params.id;
    if (id) {
        // do something
    } else {
        next(); // What is this doing?
    }
});

我无法理解next()它的用途是什么或为什么被使用.在那个例子中,如果id不存在,那next实际上在做什么？

我是TensorFlow的新手.我对tf.placeholder和之间的区别感到困惑tf.Variable.在我看来,tf.placeholder用于输入数据,并tf.Variable用于存储数据的状态.这就是我所知道的.

有人可以向我详细解释他们的差异吗？特别是何时使用tf.Variable以及何时使用tf.placeholder？

我有一个Python文件,可能必须支持Python版本<3.x和> = 3.x. 有没有办法反省Python运行时知道它正在运行的版本(例如2.6 or 3.2.x)？

如何在Linux中查看文件和目录的大小？如果使用df -m然后它显示顶层所有目录的大小,但对于目录中的目录和文件如何检查大小？

这些功能之间有什么区别？

tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None)

返回上下文管理器,用于定义创建变量的op.此上下文管理器验证给定值来自同一图形,确保该图形是默认图形,并推送名称范围和变量范围.

tf.op_scope(values, name, default_name=None)

返回定义Python操作时使用的上下文管理器.此上下文管理器验证给定值是否来自同一图,确保该图是默认图,并推送名称范围.

tf.name_scope(name)

Graph.name_scope()使用默认图表的包装器.有关Graph.name_scope()详细信息,请参阅

tf.variable_scope(name_or_scope, reuse=None, initializer=None)

返回变量范围的上下文.变量范围允许创建新变量并共享已创建的变量,同时提供检查以避免意外创建或共享.有关详细信息,请参阅变量范围操作方法,此处我们仅提供一些基本示例.

Python可以在多个平台上运行,可以用于桌面和Web应用程序,因此我得出结论,有一些方法可以将它编译成Mac,Windows和Linux的可执行文件.

问题是我不知道从哪里开始或如何用它来编写GUI,任何人都可以对此有所了解并指出我正确的方向吗？

我正在阅读CLRS的"算法简介".在第2章中,作者提到了"循环不变量".什么是循环不变量？