setinterval的返回值，settimeout函数

各位老铁们好，相信很多人对setinterval的返回值都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于setinterval的返回值以及settimeout函数的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

datediff详细参数

1.datediff函数的详细参数包括三个：interval、date1和date2。2.interval参数表示要计算的时间间隔，可以是年、季度、月、日、小时、分钟、秒等。date1和date2参数表示要计算时间差的两个日期，可以是日期型、时间型或者日期时间型。3.除了这三个必选参数外，datediff函数还可以有一个可选参数firstdayofweek，表示一周的第一天是星期几。如果不指定该参数，则默认以系统设置的第一天为准。

session变量的语法格式是

voidsetAttribute(Stringattribute,Objectvalue)设置Session属性。value参数可以为任何JavaObject。通常为JavaBean。value信息不宜过大StringgetAttribute(Stringattribute)返回Session属性EnumerationgetAttributeNames()返回Session中存在的属性名voidremoveAttribute(Stringattribute)移除Session属性StringgetId()返回Session的ID。该ID由服务器自动创建，不会重复longgetCreationTime()返回Session的创建日期。返回类型为long，常被转化为Date类型，例如：DatecreateTime=newDate(session.getCreationTime())longgetLastAccessedTime()返回Session的最后活跃时间。返回类型为longintgetMaxInactiveInterval()返回Session的超时时间。单位为秒。超过该时间没有访问，服务器认为该Session失效voidsetMaxInactiveInterval(intsecond)设置Session的超时时间。单位为秒voidputValue(Stringattribute,Objectvalue)不推荐的方法。已经被setAttribute(Stringattribute,ObjectValue)替代ObjectgetValue(Stringattribute)不被推荐的方法。已经被getAttribute(Stringattr)替代

什么是返回标准分布的区间点

返回标准分布区间点（Confidenceinterval）是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。

置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

在JQuery里面怎么写自定义函数

原理很简单。。你在页面不同的位置的dom节点上增加一个自定义属性比如data-progress=20data-progress=80然后你在页面头部设置一个start函数，再在页面onload的时候设置一个end函数。在页头执行你的js，每读取到一个data-progress就对应给进度条做动画即可。这和jq貌似没什么关系。。关键细节是如何依次读取到这个自己设置的progress呢？很简单，设置个setInterval，然后不断的读带data-progress的节点，读到一个新的设置一下，记下位置就好了。end的时候清掉定时器就ok了。参见这个项目：

Progress.js-Themeableprogressbarlibrary

----才看见后面还有个问题，ajax的success是指返回200的响应头，可以理解成网页资源的字符加载完毕。

既然Python解释器是单线程的，还有进行多线程编程的必要吗

谢小秘书邀请~~

先简单的回答：有必要。

首先，线程消耗的是CPU资源

如果一个单线程内处理的业务逻辑会占用100%的CPU资源，那么，上了多线程也是没有用的。

但这种情况很少，高CPU占用一般出现在内存计算场景下，或者不良代码中错误的死循环。正常情况下，CPU占用大于80%就需要进行代码或设计的优化，或者服务器增加资源了。

多线程场景适用于解决慢速IO的问题

我们绝大部分的计算，都会依赖于很多外部资源IO，如磁盘读写、网络访问、数据库访问...这些资源的访问速度远远低于CPU的切换速度。如果使用单线程进行操作时，就会长时间的等待IO的返回。造成无效等待，性能低下。

所以即使是Python，为了充分利用CPU资源，提高性能，在通常的业务场景下使用多线程编程也是完全必要的。

多核与Python多实例

延续上面的问题，我们知道现在CPU大部分都是多核的，python为了避免单线程只能使用到一个核的问题，是有个multiprocessing库的，允许创建子进程（子进程数一般与核心数相同），来充分利用CPU资源。

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如何利用matplotlib进行复杂的绘图布局

空间网格布局法

空间网格布局法，就是在Figure画布上划出一块区域，然后在该区域上创建一个n行m列的网格空间，所创建的每一个网格都有一个位置索引，从左至右、从上至下，网格的位置索引的值为从[0,0]到[n-1,m-1]。当需要在Figure画布上创建绘图区时，只需要在创建方法中声明绘图区占用了哪几个网格就行了。

subplot2grid()方法

importmatplotlib.pyplotasplt

axes=plt.subplot2grid(shape,loc,rowspan=1,colspan=1,**kwargs)

plt.subplot2grid()方法是空间网格布局法中最基础的一种方法，该方法不用单独创建网格空间对象，只需给定方法中的shape参数值即可。

方法中参数的具体含义如下：

shape的值为元组(n,m)，代表所要创建的空间网格的形状大小。如：shape=(10,10)，代表我们将要在10行10列的网格上创建绘图区

loc的值为元组(a,b)，代表所要创建的绘图区左上角占用的第一个网格的位置索引。如：loc=(0,0)，代表我们将会在(0,0)这个网格上创建一个绘图区

rowspan的值为正整数，代表所要创建的绘图区占用的行数，即从占用的第一个网格开始向下占用几个网格。如：loc=(0,0),rowspan=2，代表我们将会在网格(0,0)和(1,0)上创建一个绘图区

colspan的值为正整数，代表所要创建的绘图区占用的列数，即从占用的第一个网格开始向右占用几个网格。如：loc=(0,0),colspan=2，代表我们将会在网格(0,0)和(0,1)上创建一个绘图区

以问答图片为模板，我们使用该方法创建一个相似的布局思路如下：

在Figure画布上创建一个3行12列的网格空间

计算每个绘图区的起始网格位置及占用的网格数

以图中中国地图所在的那个绘图区为例，它的起始网格位置为(0,3)，占用两行六列，即rowspan=2,colspan=6，所以他的创建方法为axes=plt.subplot2grid((3,12),(0,3),rowspan=2,colspan=6)

完整代码及图像：

gridspec()方法

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlib.gridspecasgridspec

gs=gridspec.GridSpec(nrows,ncols,left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None,width_ratios=None,height_ratios=None)

axes=plt.subplot(gs[n,m])

gridspec()方法是一种灵活多变的空间网格创建方法，该方法不仅可以通过参数left,bottom,right,top指定创建网格的区域范围，通过参数width_ratios,height_ratios设定网格间的宽高比例关系，还可以通过参数wspace,hspace设定绘图区之间的间隔。

以图一为模板，该方法有三种方法实现图中布局：

利用单个网格空间创建布局

利用多个网格空间创建布局

利用网格空间嵌套创建布局

利用单个网格空间创建布局思路：

使用gridspec方法在Figure画布上创建一个3行12列的网格空间对象

根据每个绘图区的占用的网格位置索引创建绘图区

以图中中国地图所在的那个绘图区为例，它占用的网格为gs网格空间的第0行第3列到0行第8列、第1行第3列到1行第8列共十二个网格，即gs[0:2,3:9]，所以他的创建方法为axes=plt.subplot(gs[0:2,3:9])

完整代码及图像：

利用多个网格空间创建布局

将画布划分为三个独立的网格空间：第一个网格空间设置三行一列，左侧位置0.05，右侧位置0.25；第二个网格空间设置两行三列，左侧位置0.28，右侧位置0.75，网格行高比例为2：1，绘图区之间水平间隔为0；第三个网格空间设置三行一列，左侧位置0.78，右侧位置0.98

根据每个绘图区的占用的网格位置索引创建绘图区

以图中中国地图所在的那个绘图区为例，它占用的网格为第二个网格空间的第0行的三个网格，即gs2[0,:]，所以他的创建方法为axes=plt.subplot(gs2[0,:])

完整代码及图像：

利用网格空间嵌套创建布局思路：

使用gridspec方法在Figure画布上创建一个1行3列的网格空间对象，网格宽度比例为1:2:1

使用GridSpecFromSubplotSpec方法在三个网格中分别创建三个子网格空间，第一个子网格空间设置三行一列；第二个子网格空间设置两行三列，网格行高比例为2：1，绘图区之间水平间隔为0；第三个子网格空间设置三行一列

根据每个绘图区的占用的网格位置索引创建绘图区

以图中中国地图所在的那个绘图区为例，它占用的网格为第二个子网格空间的第0行的三个网格，即gs2[0,:]，所以他的创建方法为axes=plt.subplot(gs2[0,:])

完整代码及图像：

关于setinterval的返回值到此分享完毕，希望能帮助到您。