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res+和set-是什么意思？车上的res+和set-按钮属于定速巡航或自适应巡航功能，res+代表恢复/加速，set-代表设置/减速。定速巡航和自适应巡航功能res+和set-是什么意思？
车上的res+和set-按钮属于定速巡航或自适应巡航功能，res+代表恢复/加速，set-代表设置/减速。定速巡航和自适应巡航功能是汽车巡航系统的两大类，巡航系统对于经常跑高速的人来说非常有必要，因为它可以减轻日常驾驶时的负担。下面我们就来看看巡航功能res+和set-的正确使用方法吧。
由于不同品牌车型的巡航系统设计均有差异，所以我们主要介绍最常见的案例：
定速巡航res+和set-使用方法：
1、向后拉动巡航控制手柄，将其置于on开启位置。
2、加速或减速至所需车速，然后向下拨动巡航控制手柄至set-位置，可以将当前车速设定为巡航车速。
3、+和-对应着提高和降低车速，朝着对应方向短拨一次可以提高或降低相应的车速；长拨持续提高或降低车速，松开手柄时组合仪表多功能显示屏显示的车速即为目标车速。
4、向前推巡航控制手柄至cancel取消位置然后松开以取消巡航控制，踩下制动踏板或挡位切换至N空挡时，巡航控制也会被取消。
要想恢复巡航控制并返回设定速度时，向上推巡航控制手柄至res+位置后松开即可。
自适应巡航res+和set-使用方法：
1、向后拉巡航控制手柄，将其置于on开启位置。
2、当自适应巡航白色指示灯点亮时，加速或减速至所需车速,然后向下拨巡航控制手柄至set-位置，自适应巡航绿色指示灯点亮，可以将当前车速设定为巡航车速。
3、+和-对应着提高和降低车速，朝着对应方向短拨一次可以提高或降低相应的车速；长拨持续提高或降低车速。
4、向后短拉巡航控制手柄至HEADWAY位置,即可设定与前车的随车距离。系统提供4种距离模式，每拨动1次控制手柄实现1种模式的切换，四种间距以4-3-2-1-4......的顺序进行循环。
图示（1）为设定的巡航车速。
图示（2）为自适应巡航指示灯，灰色待机；白色开启，可设定进入巡航设定；绿色工作中，进入巡航状态。
图示（3）为设定的随车距离。
5、踩下制动踏板或向前推巡航控制手柄至cancel取消位置然后松开以取消巡航控制。要恢复巡航控制并返回设定速度，向上拨动控制手柄至res+位置后松开以恢复巡航控制。
定速巡航和自适应巡航的区别：
理解“定速”和“自适应”的意思就会弄懂它们的区别。“定速”也就是设定速度的意思，驾驶员设定好车速后，汽车无需踩下加速踏板即可维持在设定的速度。“自适应”也就是自动适应变化的意思，驾驶员设定好车速和跟车距离后，汽车会自动加速或减速来控制车速以及目标车辆的距离。
简单来说，自适应巡航相比定速巡航的自动化程度更高。不过值得一提的是，这两种巡航系统都是驾驶辅助而已，不能过度依赖其作用，必要时请驾驶员谨慎驾驶。
拓展：Python 中 set 是什么？为何要是用它？
Python 配备了几种内置数据类型来帮我们组织数据。这些结构包括列表、字典、元组和集合。
根据 Python 3 文档：
集合是一个无序集合，没有重复元素。基本用途包括成员测试和消除重复的条目。集合对象还支持数学运算，如并集、交集、差集和对等差分。
在本文中，我们将回顾并查看上述定义中列出的每个要素的示例。让我们马上开始，看看如何创建它。
初始化一个集合
有两种方法可以创建一个集合：一个是给内置函数 set() 提供一个元素列表，另一个是使用花括号 {}。
使用内置函数 set() 来初始化一个集合：
>>> s1 = set([1, 2, 3])
>>> s1
{1, 2, 3}
>>> type(s1)
<class 'set'>
使用 {}：
>>> s2 = {3, 4, 5}
>>> s2
{3, 4, 5}
>>> type(s2)
<class 'set'>
>>>
如你所见，这两种方法都是有效的。但问题是，如果我们想要一个空的集合呢？
>>> s = {}
>>> type(s)
<class 'dict'>
没错，如果我们使用空花括号，我们将得到一个字典而不是一个集合。=)
值得一提的是，为了简单起见，本文中提供的所有示例都将使用整数集合，但集合可以包含 Python 支持的所有 可哈希的
hashable
[1] 数据类型。换句话说，即整数、字符串和元组，而不是列表或字典这样的可变类型。
>>> s = {1, 'coffee', [4, 'python']}
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
既然你知道了如何创建一个集合以及它可以包含哪些类型的元素，那么让我们继续看看为什么我们总是应该把它放在我们的工具箱中。
为什么你需要使用它
写代码时，你可以用不止一种方法来完成它。有些被认为是相当糟糕的，另一些则是清晰的、简洁的和可维护的，或者是 “Python 式的
pythonic
[2]”。
根据 Hitchhiker 对 Python 的建议[3]:
当一个经验丰富的 Python 开发人员（Python 人
Pythonista
）调用一些不够 “Python 式的
pythonic
” 的代码时，他们通常认为着这些代码不遵循通用指南，并且无法被认为是以一种好的方式（可读性）来表达意图。
让我们开始探索 Python 集合那些不仅可以帮助我们提高可读性，还可以加快程序执行时间的方式。
无序的集合元素
首先你需要明白的是：你无法使用索引访问集合中的元素。
>>> s = {1, 2, 3}
>>> s[0]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object does not support indexing
或者使用切片修改它们：
>>> s[0:2]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'set' object is not subscriptable
但是，如果我们需要删除重复项，或者进行组合列表（与）之类的数学运算，那么我们可以，并且应该始终使用集合。
我不得不提一下，在迭代时，集合的表现优于列表。所以，如果你需要它，那就加深对它的喜爱吧。为什么？好吧，这篇文章并不打算解释集合的内部工作原理，但是如果你感兴趣的话，这里有几个链接，你可以阅读它：
- 时间复杂度[4]
- set() 是如何实现的？[5]
- Python 集合 vs 列表[6]
- 在列表中使用集合是否有任何优势或劣势，以确保独一无二的列表条目？[7]
没有重复项
写这篇文章的时候，我总是不停地思考，我经常使用 for 循环和 if 语句检查并删除列表中的重复元素。记得那时我的脸红了，而且不止一次，我写了类似这样的代码：
>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
>>> no_duplicate_list = []
>>> for item in my_list:
... if item not in no_duplicate_list:
... no_duplicate_list.append(item)
...
>>> no_duplicate_list
[1, 2, 3, 4]
或者使用列表解析：
>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
>>> no_duplicate_list = []
>>> [no_duplicate_list.append(item) for item in my_list if item not in no_duplicate_list]
[None, None, None, None]
>>> no_duplicate_list
[1, 2, 3, 4]
但没关系，因为我们现在有了武器装备，没有什么比这更重要的了：
>>> my_list = [1, 2, 3, 2, 3, 4]
>>> no_duplicate_list = list(set(my_list))
>>> no_duplicate_list
[1, 2, 3, 4]
>>>
现在让我们使用 timeit 模块，查看列表和集合在删除重复项时的执行时间：
>>> from timeit import timeit
>>> def no_duplicates(list):
... no_duplicate_list = []
... [no_duplicate_list.append(item) for item in list if item not in no_duplicate_list]
... return no_duplicate_list
...
>>> 使用集合:
>>> print(timeit('list(set([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]))', number=1000))
0.0010220493243764395
>>> 什么都不会发生
我们也可以使用 pop() 来随机丢弃一个元素：
>>> s = {1, 2, 3, 4, 5}
>>> s.pop() 清空集合
>>> s
set()
union()
union() 或者 | 将创建一个新集合，其中包含我们提供集合中的所有元素：
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {3, 4, 5}
>>> s1.union(s2) 或者 's1 & s2 & s3'
{3}
difference()
使用 diference() 或 - 创建一个新集合，其值在 “s1” 中但不在 “s2” 中：
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = {2, 3, 4}
>>> s1.difference(s2) 或者 's1 ^ s2'
{1, 4}
结论
我希望在阅读本文之后，你会知道集合是什么，如何操纵它的元素以及它可以执行的操作。知道何时使用集合无疑会帮助你编写更清晰的代码并加速你的程序。
如果你有任何疑问，请发表评论，我很乐意尝试回答。另外，不要忘记，如果你已经理解了集合，它们在 Python Cheatsheet[10]中有自己的一席之地[11]，在那里你可以快速参考并重新认知你已经知道的内容。
