12.4日团队工作总结
今天团队的主要任务是注重于画图工具的设计，这就意味着我们首要的任务是将画图工具设置出来并可以完整运行，接下来才能顾及之前的改图软件，但今天在设计的过程中，遇到了两者无法无缝结合的问题，目前还没解决。
前端笔试题汇总 2018/12/04 （1）
一、 console.log(data) var data = "aaa"; var obj={ data:"bbb", prop:{ data:"ccc", fn:function(){ return this.data } } } console.log(obj.prop.fn()) var test = obj.prop.fn; console.log(test()); 输出 undefined ccc aaa 二、前端优化 三、 setTimeout(function(){ conso
MySQL crash-safe replication(3): MySQL的Crash Safe和Binlog的关系
2016-12-23 17:29 宋利兵 作者：宋利兵 来源：MySQL代码研究(mysqlcode) 0、导读 本文重点介绍了InnoDB的crash safe和binlog之间的关系，以及2阶段提交、组提交等概念。看完后，相信您对MySQL Crash Recovery的过程，以及如何保证Crash Safe会有充分的认识。 本文约2200字，阅读时间约15分钟。 0 - 什么是CrashSafe CrashSafe指MySQL服务器宕机重启后，能够保证： - 所有已经提交的事务的数据仍然
Web Worker模拟选票
思路：五个人（5个div窗口模拟）同时进行抢票，有百分之十的几率可以抢到票，抢到票后对应的窗口（即随机生成的数大于等于0小于9的情况）会编程天蓝色，没抢到票的窗口（即随机生成的数大于9小于100的情况）会变成红色 HTML源码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <title>html5拖拽效果</title> <style> div { width: 15
【排序算法】冒泡排序（Bubble Sort）
一、简介 冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 二、解题思路 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除
D. Cutting Out
---恢复内容开始--- 链接 [https://codeforces.com/contest/1077/problem/D] 题意 给你n,k,n个数,找出长度为k,的子串(不需连续)，使得该子串数量最多 分析 1.肯定统计每个数字的数量 2.看那些数字数量大于0，保存数量和该数数值 3.对保存的根据数量从小到大排序 4.reverse就变成从大到小排序 5.选出前数量前k大的前k个数， 6.二分贪心查找 很经典的二分吧 代码 #include<bits/stdc++.h>
using na
python2 线程基础
1，感谢菜鸟教程， 线程基础：导入，创建函数，创建线和运行 import thread
import time
# 为线程定义一个函数
def print_time(threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
向班级集合中添加学生信息
实现效果： 知识运用： System.Collections命名空间下的ArrayList集合类的Add()方法 使用了 DataGridView 控件 实现代码： private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{
ArrayList list_StudentInfo = new ArrayList();
string students="
Docker了解及初步学习
部署项目是一件很麻烦的事，尤其是当同一个项目部署到很多服务器的时候，这种麻烦变得更加让人难受。 在我刚到公司的时候，公司之前的先项目采用的就是使用Web服务器Tomcat部署项目，但是后来的新项目是微服务的架构，所以部署十几个服务变得比较麻烦，后来技术经理想到了使用Docker，现在也来学习如何快捷的部署自己的项目。 刚开始学习当然是先安装了，这里使用的macOS，安装和其他的软件没有什么区别，就是下载完毕后直接拖到application里面就完成安装了。 安装完毕后需要修改镜
.NET redis cluster
原文:.NET redis cluster 一、下载Windows版本Redis 下载链接：https://github.com/MSOpenTech/redis/releases（根据系统选择对应版本） 二、修改默认的配置文件 如上图两个配置文件，redis.windows.conf（应用程序配置文件）;redis.windows-service.conf（Redis windows 服务使用的配置文件）。 主要配置： 1. bind #IP 2.port #端口 3.loglev
逆元，小白赛9(A.签到)
逆元用在哪呢？比如说(a/b)%p。此时b过大，我们就要把除法变为乘法，就是找一个特殊的数乘上这个特殊的数就能起到除法的效果。例如T≡(a/b)（mod p）。即我们要找到的是b的逆元(如果看不懂我一步一步解释) 先说下整除的概念:如果a被b整除，即a是b的倍数，那么我们写成b|a 然后是同余的概念:若给定正整数p，整数a,b。如果满足p|(a-b)我们就称a与b对模p同余记为a≡b(mod p). 最后说下费马小定律求逆元：在是素数的情况下，对任意整数都有。 如果无法被整除，则有。 可以在为
python中merge函数
merge函数用来合并 下面我们看看长什么样子 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False, validate=None)
left，right就是要连接的两个dataframe。 how就是连接的方
bb视讯几点技巧经验助你上岸_bb视讯玩家揭秘
作为bb视讯（www.236t，com）的老玩家，在这裏可以给bb视讯新玩家壹些玩bb视讯的建议。玩bb视讯那麽久个人觉得心态最重要，bb视讯简单易懂，很快就可以熟悉bb视讯的各种不同走势，但是bb视讯的走势变化多端，所以壹定要控制好自己的心态忍住不要期期下。这点说得简单，但是面对盘面的bb射龙门玩家有百分之90%以上是做不到的。玩bb视讯要保持平和的心态，抱著娱乐的心态参与视讯，体会bb视讯的乐
dfs求联通块(油田，01迷宫)
1.先用一个经典的问题来说下联通块 油田”问题是一个比较经典的体现DFS思想的题目，经过学习，对DFS也有了一点理解，下面介绍下这个题目~ 题目来源： Mid-Central USA 1997,ZOJ1709,POJ1562 题目描述： GeoSurvComp地质探测公司负责探测地下油田。每次GeoSurvComp公司都是在一块长方形的土地上来探测油田。在探测时，他们把这块土地用网格分成若干个小块，然后逐个分析每块土地，用探测设备探测地下是否有油田。土地底下有油田则成为pocket，如果两个p
xgboost.fit函数
这个函数是使用scikit-learn接口与XGBRegressor或者XGBClassifier一起使用的，其效果是训练模型 fit(X, y, sample_weight=None, eval_set=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, xgb_model=None, sample_weight_eval_set=None, callbacks=None) X:就是我们的特征矩阵，就是x_tra
判断dataframe是否有重复行索引或列索引和drop_duplicates用法
判断列索引是不是重复 print(data.index.is_unique) False#表示有重复 判断列是不是有重复 print(data.index.is_unique) False#表示有重复 drop_duplicates删去重复数据 DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定
pandas的get_dummies进行one-hot编码
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 说下常用参数 data:的话就是我们要处理的数据 prefix:就是我们制定的前缀， columns:这是我们直接在原数据集上使用 eg: data=pd.DataFrame({'a':['x','y','z','y','x'],'b':[1
Public Bike Management (30)(dfs)
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/4b20ed271e864f06ab77a984e71c090f 来源：牛客网 There is a public bike service in Hangzhou City which provides great convenience to the tourists from all over the world. One may rent a bike at any station and ret
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