尚硅谷springboot学习7-yaml配置文件
SpringBoot使用一个全局的配置文件，配置文件名是固定的； application.properties application.yml 配置文件的作用：修改SpringBoot自动配置的默认值；SpringBoot在底层都给我们自动配置好； YAML（YAML Ain't Markup Language） YAML A Markup Language：是一个标记语言 YAML isn't Markup Language：不是一个标记语言； 标记语言：
01-HTML5的介绍
【转】01-HTML5的介绍 本章知识点 HTML5介绍 什么是 HTML5 HTML的新特性 HTML新增的语义化标签 HTML5介绍 HTML5，在2014年10月由万维网联盟（W3C）完成标准制定。 HTML5的设计目的是为了在移动设备上支持多媒体。 并且HTML5 简单易学。 什么是 HTML5? HTML5 是下一代 HTML 标准。 HTML , HTML 4.01的上一个版本诞生于 1999 年。自从那以后，Web 世界已经经历了巨变。 HTML5 仍处于完善之中。然而，大部分现
[POJ 1180] Batch Scheduling
[题目链接] http://poj.org/problem?id=1180 [算法] 首先 ， 用fi表示前i个任务花费的最小代价 有状态转移方程 : fi = min{ fj + sumTi(sumCi - sumCj) + S(sumCn - sunCj)} 直接进行转移的时间复杂度为O(N ^ 2) 对该式进行展开后不难看出 ， 由于式子中有一些i和j的乘积项 ， 所以可以进行斜率优化 推导过程略 时间复杂度 ： O(N) [代码] #include<iostream>
#include
洛谷4859 BZOJ3622 已经没什么好害怕的了（DP，二项式反演）
题目链接： 洛谷 BZOJ 题目大意：有两个长为 $n$ 的序列 $a,b$，问有多少种重排 $b$ 的方式，使得满足 $a_i>b_i$ 的 $i$ 的个数比满足 $a_i<b_i$ 的 $i$ 的个数恰好多 $k$ 个。答案对 $10^9+9$ 取模。 $1\le n\le 2000,0\le k\le n$。保证 $a,b$ 中没有相同的数。 首先根据小学数学知识可知，$a_i>b_i$ 的个数应该是 $\frac{n+k}{2}$。如果 $n+k$ 不是偶数那么就无解。 那么就可以DP
数据挖掘笔试面试（6）
【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part1 2018年07月23日 00:12:13 稻蛙 阅读数：938 注：以下是本人春招时看面经时收集的常见面试题，答案部分是由网上多个信息源整理而成，部分是个人解答。当时整理时只是自己看的，很多没有注明来源地址，后续有时间补上来源，如有侵权请告知。 一、PCA为什么要中心化 因为要算协方差。 单纯的线性变换只是产生了倍数缩放，无法消除量纲对协方差的影响，而协方差是为了让投影后方差最大。 二、PCA的主成分是什么 在统计学中，主成分分析（PC
数据挖掘笔试面试（7）
【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part2 2018年07月25日 12:36:40 稻蛙 阅读数：150 三十、随机森林如何评估特征重要性 衡量变量重要性的方法有两种，Decrease GINI 和 Decrease Accuracy： 1) Decrease GINI： 对于回归问题，直接使用argmax(VarVarLeftVarRight)作为评判标准，即当前节点训练集的方差Var减去左节点的方差VarLeft和右节点的方差VarRight。 2) Decrease Ac
9.1 oop习题集合
【练习题】01.类的成员变量 猜数字游戏一个类A有一个成员变量v有一个初值100。定义一个类对A类的成员变量v进行猜。如果大了则提示大了小了则提示小了。等于则提示猜测成功。
import java.util.*;
public class lianxi
{
public static void main(String[] dsa)
{
A a=new A();
Scanner input=new Scanner(System.in);
while (1==1)
{
多线程场景设计利器：分离方法的调用和执行——命令模式总结 保存快照和撤销功能的实现方案——备忘录模式总结
前言 个人感觉，该模式主要还是在多线程程序的设计中比较常用，尤其是一些异步任务执行的过程。但是本文还是打算先在单线程程序里总结它的用法，至于多线程环境中命令模式的用法，还是想在多线程的设计模式里重点总结。 实现思路 其实思路很简单，就是把方法的请求调用和具体执行过程分开，让客户端不知道该请求是如何、何时执行的。那么如何分开呢？ 其实没什么复杂的，就是使用 OO 思想，把对方法的请求封装为对象即可，然后在设计一个请求的接受者对象，当然还要有一个请求的发送者对象，请求本身也是一个对象。最后，请求要
【费用流】bzoj1877: [SDOI2009]晨跑
题是费用流的板子题；写的时候拆点部分搞混了一会儿 Description Elaxia最近迷恋上了空手道，他为自己设定了一套健身计划，比如俯卧撑、仰卧起坐等 等，不过到目前为止，他 坚持下来的只有晨跑。 现在给出一张学校附近的地图，这张地图中包含N个十字路口和M条街道，Elaxia只能从 一 个十字路口跑向另外一个十字路口，街道之间只在十字路口处相交。Elaxia每天从寝室出发 跑到学校，保证寝室 编号为1，学校编号为N。 Elaxia的晨跑计划是按周期（包含若干天）进行的，由于他不喜欢走重复
GDI+_入门教程【一】
GDI For VisualBasic6.0 【一】 文件下载： GDI+ For VB6【一】 简单绘图实例演示 百度网盘 1 '以下为作者【vIsiaswx】的教程
2 '（该教程发布的原地址已无法访问，此版是流散网络的电子书版复制过来的。如果声明必要，务必与我联系。）
3 ' E-mail : [email protected]
4 ' QQ: 1919988942 VB6 GDI+ 入门教程[1] GDI+ 介绍
引言：鉴于网上关于 GDI+的教程都是.Net 的，基本上没有
数据挖掘150道笔试题
数据挖掘150道笔试题 2018年03月29日 21:33:29 鸿燕藏锋 阅读数：1791 数据挖掘150道笔试题
单选题
1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)
A. 关联规则发现
B. 聚类
C. 分类
D. 自然语言处理
2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)
(a)警察抓小偷
数据挖掘面试笔试 （8）
【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part3 2018年07月25日 12:41:35 稻蛙 阅读数：189 四十一、请简要说说EM算法 有时候因为样本的产生和隐含变量有关（隐含变量是不能观察的），而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，这时可以采用EM算法来求模型的参数的（对应模型参数个数可能有多个），EM算法一般分为2步： E步：选取一组参数，求出在该参数下隐含变量的条件概率值； M步：结合E步求出的隐含变量条件概率
Burpsuite Sqlmap Nmap入门总结
burpsuite sqlmap nmap 简介 sqlmap基础 五种独特sql注入技术： 基于布尔类型的盲注 基于时间的盲注 基于报错注入 联合查询注入 堆查询注入 sqlmap入门 1.判断是否存在注入 sqlmap -u "http://.....?id=1" #在后面的参数大于两个时，需要加单引号，一个参数也可以加。 2.判断文本中的请求是否存在注入 该文本的内容通常为web数据包 sqlmap -r xxx.txt #-r参数一般存在cookie注入时使用。 3.查询当前用户下所有
配置 vim C/C++集成开发环境实践（一）
主要参考GitHub项目：所需即所获：像 IDE 一样使用 vim 其教程讲解已相当详细，故此处文章仅简要记录个人按照上述项目学习配置vim的过程。 可能是个人理解不到位或者项目久未更新的原因，实践中有未达到预期之处且部分操作有出入，谨供交流参考。 —————— 环境：Debian 9 64bit 源码编译安装vim 在编译之前需要安装依赖库： 1 1 sudo apt-get install libpython-dev python-dev libpython3-dev python3-de
一篇文章教会你理解Scrapy网络爬虫框架的工作原理和数据采集过程
今天小编给大家详细的讲解一下Scrapy爬虫框架，希望对大家的学习有帮助。1、Scrapy爬虫框架Scrapy是一个使用Python编程语言编写的爬虫框架，任何人都可以根据自己的需求进行修改，并且使用起来非常的方便。它可以应用在数据采集、数据挖掘、网络异常用户检测、存储数据等方面。Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下图所示。Scrapy爬虫框架2、由上图可知S
Python3.7爬虫 大量爬取某小说网站小说并写入mysql(持续完善中...) 未解决问题:mysql长时间新增超过百万条数据表锁甚至崩溃
练手之作 代码中还有很多问题 持续完善中 渣渣阿里T5 99包邮服务器只开了6个进程 #encoding:utf-8
import requests # 请求
from lxml import html # 解析HTML
from multiprocessing import Pool,Semaphore # 进程
import random
import time
import os
import string
from fake_useragent import UserAgent
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