一道按顺序排列组合题的几种解法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Jerry_1126/article/details/85411506 有一道面试题： 一个字符串"Yes"， 用代码实现，输出其全部大小写组合， 比如说字符串"no"则输出['no', 'No', 'nO', 'NO'] 想到了如下的几种解法: 方法一：借助于itertools.combinations
# coding = utf -8
def handle_string(src=""):
用Python获取本地主机名及IP地址的简单方式
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Jerry_1126/article/details/85482905 方法一：
>>> import socket
>>> # 获取主机名
>>> hostname = socket.gethostname()
>>> hostname
'USER-20150331GI'
>>>
>>> # 获取IP地址
>>> ip = socket.gethostbyname(hostname)
>>>
【学习笔记】最小表示法
用途 给定一个长度为n，可旋转的字符串环，求从哪个位置断开的长度为n的字符串字典序最小/大(以最小为例，最大同理) 算法描述 令i=0,j=1表示最小的字符串可能的位置； 找到一个k使得s[i+1]==s[j+1],s[i+2]==s[j+2] ,..., s[i+k-1]==s[j+k-1] ; 但是s[i+k]!=s[j+k]; 如果此时s[i+k]<s[j+k]，对于j' = j + 1 到 j + k 的位置一定不是最优解，因为i+j'-j位置的串一定比j'位置的更优且如果i+j'-j
基于阻塞队列实现的简单生产者-消费者模式
生产者：生成数据放入到队列中，供消费者消费； 消费者：从队列中获取数据，进行消费。 下面是一个简单的生产者-消费者模式代码实例： 生产者线程每隔3秒生产一个随机数并放入到阻塞队列中，消费者线程不断得去队列中获取元素进行消费。 1、生产者代码 /**
* @Description: 生产者
* @author: Alan
* @Date: 2019/1/1 21:46
*/
public class Producer implements Runnable {
private
Python-Javascript
JavaScript 1. JavaScript是什么？ 一门编程语言，脚本语言。运行在浏览器上的脚本语言。 node.js 可以写后端。 2. JavaScript都学哪些内容？ 1. 语法基础 2. BOM --> 用JS代码操作浏览器 3. DOM --> 用JS代码操作HTML文档 3. JavaScript的运行方式？ 1. 导入方式： 1. 在HTML文件中写一个script标签，在script标签中直接写JS代码 2. 将JS代码写在一个单独的JS文件中，然后通过script标签
2019 我的世界多了一个 Python
大一时学过 C语言，大三时用 C 控制单片机，之后就没有别的和编程的交集了。 大约十天前下定决心学 Python，不开玩笑，版本我选 3。 其实我也不是 100% 的零基础，因为一方面，我学过 C；另一方面，我以前看过一些公开课，比如 MIT 的《编程导论》、BIT 的 《Python 语言程序设计》、小甲鱼的《零基础入门学习 Python》……说实话，当时学 Python 是纯粹的好奇，我只是想知道“面向对象”与“面向过程”的不同之处。然而一个人瞎研究，最终只得出些十分浅显的结论。再加上没有
HDU3629：Convex
传送门 求凸四边形的个数 转化成总数减去凹四边形的个数 凹四边形一定是一个三角形中间包含的另外一个点 那么枚举被包含的点，其它的对于这个点极角排序 被包含不好算，算总数减去不被包含的 枚举三角形的一个顶点，那么另外一个顶点和这个顶点关于枚举的被包含的点的角度不超过 \(\pi\) 那么直接 \(two-pointers\) 统计即可 # include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int m
3、Ansible playbooks
Ansible playbooks playbook是由一个或多个“play”组成的列表。play的主要功能在于将事先归并为一组的主机装扮成事先通过ansible中的task定义好的角色。从根本上来讲，所谓task无非是调用ansible的一个module。将多个play组织在一个playbook中，即可以让它们联同起来按事先编排的机制同唱一台大戏。下面是一个简单示例。 - hosts: webnodes //webnodes定义一个主机组，表示应用的目标主机。下面定义的任务只对此组内的主机生
子组件调用子组件的方法
在App.vue父组件中使用子组件HeaderBar 和 Dialog_Login 一、头部组件HeaderBar <template>
<div id="HeaderBar">
<el-row type="flex" class="row-bg" justify="space-around">
<el-col :span="4" class="el-icon-menu">宠物店</el-col>
<el-col :spa
【LOJ#6074】子序列（动态规划）
【LOJ#6074】子序列（动态规划） 题面 LOJ 题解 考虑一个暴力\(dp\)。 设\(f[i][c]\)表示当前在第\(i\)位，并且以\(c\)结尾的子序列个数。 那么假设当前位为\(a\)，强制把\(a\)接在所有出现过的子序列后面，再加上一个单独的\(a\)。 也就是\(f[i][a]=\sum_j f[i-1][j]\)，其他的\(f[i][k]=f[i-1][k]\)。 显然这样一个转移是可以写成矩阵形式的，预处理矩阵的前缀和和矩阵逆的前缀和就可以很方便的计算答案，这样子的复
linux系统快速安装宝塔
宝塔面板分linux面板和windows面板，安装宝塔linux面板首先要访问宝塔官网查看对应版本进行选择 宝塔面板的安装需要注意的地方有： 1.纯净系统 2.确保是干净的操作系统，没有安装过其它环境带的Apache/Nginx/php/MySQL，否则安装不上 3.区分linux版本 CentOS 6.x / 7.x可直接在官网选择5.3正式版 Ubuntu、Debian、Fedora要安装宝塔需要安装4.5测试版 建议在完成磁盘挂载后进行安装 安装方法： 使用SSH工具登录linux服务器
python中sys模块的argv
"""笨办法学python，启动时在命令行中python 脚本文件名 filename""" from sys import argv # argv - 命令行参数; argv[0]是脚本路径名python,sys.argv[0]表示脚本路径名 script, filename = argv # 脚本和文件名称 print("We're going to erase %r." % filename) # 正常使用%s，在这里%r是为了重现它代表的对象 print("If
新年第一个目标一张表盘串讲所有canves的知识点
我们的目标 首先是canves的坐标系统，基于浏览器的左上角为原点，x，y轴为正方向的坐标系统。 首先初始化，打标签 <canvas id="canvas" height="400" width="400"></canvas> 然后我们获取到 canvas 对象。 var canvas = document.getElementById('canvas'); var context = canvas.getContext('2d'); 绘制圆弧 context.beginPath(); //x
LightGBM的并行优化
LightGBM的并行优化 上一篇文章介绍了LightGBM算法的特点，总结起来LightGBM采用Histogram算法进行特征选择以及采用Leaf-wise的决策树生长策略，使其在一批以树模型为基模型的boosting算法中脱颖而出。在时间和空间上都更胜一筹，准确率也比其他模型表现得更好。这些模型在处理一般规模的数据时，单机即可以解决，然而当数据规模更大时，即需要进行分布式计算，分担每台机器（worker）的压力。这篇文章介绍LightGBM的两种并行学习算法（Feature Parall
windows下maven的安装
1、下载maven的zip包，下载地址：http://maven.apache.org/download.cgi 2、解压到F:\maven 3、修改环境变量： MAVEN_HOME：F:\maven
PATH：%MAVEN_HOME%\bin 4、命令行输入：mvn -version 如果看到版本信息即安装成功
bzoj 1002 [FJOI2007]轮状病毒——打表找规律
题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1002 看 Zinn 的博客：https://www.cnblogs.com/Zinn/p/9252831.html 时隔六个月，自己终于也 A 了这道题。 #include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define db double
using namespace std;
const i
LightGBM的算法介绍
LightGBM算法的特别之处 自从微软推出了LightGBM，其在工业界表现的越来越好，很多比赛的Top选手也掏出LightGBM上分。所以，本文介绍下LightGBM的特别之处。 LightGBM算法在模型的训练速度和内存方面都有相应的优化。 基于树模型的boosting算法，很多算法比如（xgboost 的默认设置）都是用预排序（pre-sorting）算法进行特征的选择和分裂。 首先，对所有特征按数值进行预排序。 其次，在每次的样本分割时，用O(# data)的代价找到每个特征的最优分
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