AdventJS 2024를 발표하게 되어 매우 기쁩니다! 이전보다 더 크고 더 좋아졌으며 Python을 지원합니다.
프로그래밍 애호가이거나 문제 해결을 좋아하거나 단순히 즐기면서 기술을 향상하고 싶다면 지금이 바로 기회입니다.
adventjs.dev로 이동하여 참여해 보세요. 무료입니다.
AdventJS란 무엇인가요? ?
AdventJS는 12월 내내 잠금 해제되는 일일 프로그래밍 챌린지 시리즈입니다. 12월 1일부터 25일까지 매일 여러분의 지식과 창의성을 시험할 새로운 도전에 직면하게 될 것입니다. 올해는 여러분이 이미 알고 있는 언어인 JavaScript와 TypeScript 외에도 Python에 대한 지원이 추가되었습니다. ?
프런트엔드 애호가, 백엔드 마스터, 코딩 매니아 등 모두를 위한 무언가가 있습니다!
왜 참여해야 합니까? ?
- 기술 향상: 매일의 과제를 해결하는 것은 프로그래밍 기술을 연습하고 향상시키는 놀라운 방법입니다.
- 업적 및 점수: 업적을 달성하고 진행 상황을 추적하세요. 비디오 게임과 비슷하지만 코인을 모으는 대신 개발자로서 발전하게 됩니다. ???
- 글로벌 커뮤니티: AdventJS는 스페인어 ??, 영어 ?? 및 포르투갈어 ??로 제공됩니다. 전 세계 수천 명의 프로그래머와 함께 참여합니다.
- 재미 보장: 각 챌린지는 재미있고 도전적으로 설계되었습니다. 올바른 해결책을 찾았을 때의 승리감보다 더 좋은 것은 없습니다!
올해에는 더 많은 즐거움을 누릴 수 있도록 챌린지와 트로피가 추가되었습니다. ?
시작하려면 무엇이 필요합니까? ?️
- AdventJS 계정(무료입니다!)
- JavaScript, TypeScript 또는 Python에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. 초보자인지 전문가인지는 중요하지 않습니다. 도전 과제는 모든 수준에 맞게 설계되었습니다.
- 배우고 즐기고 싶어요!
어떻게 작동하나요? ?️
- 일일 챌린지: 매일 새로운 챌린지가 잠금 해제됩니다. 원하는 순서대로 문제를 해결할 수 있지만 건너뛸 수는 없습니다.
- 좋아하는 언어로 해결: 올해에는 Python이 추가되어 각 과제를 해결하는 데 가장 적합한 언어를 선택할 수 있습니다.
- 공유 및 학습: 과제를 완료하면 다른 개발자가 과제를 어떻게 해결했는지 확인할 수 있습니다. 다양한 접근 방식을 배우고 코드를 개선할 수 있는 특별한 기회입니다.
이 모험에 함께 해주세요! ?
2024년에는 더 많은 프로그래머들이 챌린지에 동참하길 바랍니다. 올해 우리는 AdventJS를 더 쉽게 접근하고 흥미롭게 만들기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 또한 일부 과제에 대한 팁과 솔루션을 공유하는 내 네트워크에서 저를 찾을 수 있습니다(하지만 스포일러는 없습니다. 그렇죠!?).
지금 AdventJS에 등록하고 이 독특한 경험에 참여해 보세요. 챌린지에서 만나요!
즐거운 프로그래밍을 즐기시고 12월의 마법을 시작해보세요! ??
질문이 있거나 진행 상황을 공유하고 싶다면 X에서 해시태그 #AdventJS를 사용하여 대화에 참여하거나 내 Twitch 채널을 방문하세요. 저는 12월 내내 AdventJS 전용 스트림을 진행할 예정입니다!
위 내용은 JavaScript 및 Python 프로그래밍 과제: AdventJS의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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