Python 文件夹及文件操作

Python 文件夹及文件操作 判断路径或文件 os.path.isabs(...)      # 判断是否绝对路径     os.path.exists(...)     # 判断是否真实存在     os.path.isdir(...)     # 判断是否是个目录     os.path.isfile(...)     # 判断是否是个文件 路径名、文件名分隔     os.path.split(...)    # 分隔目录和文件名/文件夹名    
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ansible --- 6. TestAdHocRunner, TestCommandRunner,TestPlauBookRunner

一.TestAdHocRunner ① ② ③ 二.TestCommandRunner ① ② ③ 三.TestPlauBookRunner ① ②文件中的内容 ③ ④执行的结果同上 四. ansible2 的安装 前提 python36和django 已安装号 1. yum install -y python36-pip python36-devel 2. yum install -y openssl-devel 3. pip3 install ansible 五. pycharm 将文件
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7.编写mapreduce案例

在写一个mapreduce类之前先添加依赖包 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4
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可视化响应式建站

最近在给一家公司做网站,现在都是可视化操作界面,方便没有基础的用户对网站进行更新。贴一下原始的方法。比如先用Html写一个Div层,然后在层的“按下”事件里加入一个JS函数,这个函数是让DIV的位置随鼠标的移动而动,放开鼠标后再“放开”事件里用一个函数判断DIV当前的位置(离TOP和Left的距离),然后保存在变量里,在用户点保存按钮后把位置数据保存到数据库,然后在前台调用位置数据。 个人认为,一个网站的好与不好,一是看它的前端设计,布局;二是看其后台的易操作程度。当然这一切都建立在稳定兼容的
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MVC过滤器:自定义授权过滤器

一、授权过滤器 授权过滤器用于实现IAuthorizationFilter接口和做出关于是否执行操作方法(如执行身份验证或验证请求的属性)的安全策略。AuthorizeAttribute类继承了IAuthorizationFilter接口,是授权过滤器的示例。授权过滤器在任何其他过滤器之前运行。 如果要自定义授权过滤器,只需要定义一个类继承自AuthorizeAttribute类,然后重写AuthorizeAttribute类里面的方法即可。 二、示例 下面根据一个具体的案例来讲解如何使用自定
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java迭代器模式

迭代器模式 提供一种方法顺序访问一个集合对象中的各个元素,而又不暴露该对象的内部细节 迭代器(Iterator) public interface Iterator<E> { //判断是否可继续迭代下去,即如果next返回元素而不是抛出异常,则返回true。 boolean hasNext(); //返回迭代中的下一个元素,如果迭代没有更多元素,抛出没有元素异常(NoSuchElementException) E next(); //默认情况下迭代中禁止对象的修改
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javafx堆积面积图StackedAreaChart

StackedAreaChart y=x 时图表 y=x*x 时图表 前两个图表叠加 javafx的chart的基本设置大体相通,可参考ScatterChart进行设置。 代码 import javafx.application.Application; import javafx.collections.FXCollections; import javafx.collections.ObservableList; import javafx.geometry.Pos; import jav
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抢红包问题

抢红包问题 许多人看到这个问题的第一反应是怎么分配红包,用0~1随机数或是X-Y(0,1)正态分布随机数,力图使红包分配更合理。但忽略了一个非常重要的字眼–“抢”,所以这个问题主要考虑的是并发编程。 获得正态分布随机数方式 1.Random中得nextGaussian()方法,是X-Y(0,1)标准正态分布随机数 2 独立同分布的中心极限定理 3.Box–Muller算法 代码 import java.text.NumberFormat; import java.util.Arrays; im
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数据的有序拟合

前言 最近看到一个帖子,是一个将数据的有序拟合的问题。有许多人留言讨论了,但并没有给出较为全面的证明。 原贴如下: https://www.v2ex.com/t/442035 通过半天的努力,得到了较为可观的结果。 问题描述 一个单链表,每个节点里存储都是正整数,现在是无序的,可能会有重复数字,可以修改每个节点里的值,达到以下两个目标: [1] 单链表变为有序的,从大到小,可以大于等于. [2] 修改的△值最小. 举例: 1.单链表 2->4->1->3 ,可能改为 3->3->1->1 此时
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布朗树 (扩散限制聚集模型)

animation 截图: 布朗树是一种分形结构,和雪花类似。 原理: 粒子做随机运动,设置一个种子进入固定状态。 当其它粒子运动到已固定的粒子的附近时,也被固定住。 代码 public class BrownTree extends Application{ Pane pane=new Pane(); public static void main(String[] args) {launch();} public BrownTree() { } public void a
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javafx直线类Line

Line Line继承与Shape,而Shape继承与Node,对于Node的子类,都可以设置基本的监听器,鼠标事件和键盘事件,当然样式设置也是有的。 圆线图 同心自旋线图 所以线都围饶通一个中心点,并切伴有自旋,所以我给取了名称。 如果加上离心率那便是离心自旋线图 (想在百度上找几个有趣的数学函数图像,结果千篇一律的就哪几个,还不如自己制作。) 给出定义: radian属于0-π k=f(radian) y-rsin(radian)=k(x-rcos(radian)) 对应的一个离心自旋线图
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欧拉余数定理通解,求A的B次幂模C的值( A^B mod C)

#欧拉余数定理算法 对于 A^B mod C (网上的算法基本上不见考虑 A ,C 不互质的情况,显然是残缺的) 1.如果 A ,C 不互质(互质:两个数做因式分解,公共因子只有1) 通过约分使得新的C1与A互质,如果C1与A不互质,则重复此步骤。 记录的约数积Y 和商S积 2 如果 A 大于 C ,则A = A %C 3 求C的欧拉函数值euler 4 如果B不小于euler, B=B%euler 5 计算 e=A^B ,此时A,B已经较小了 6 A^B mod C =(e*S %C)*Y
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数字转化成中文(int)

将一个正整数转化成中文(0~2^32-1) 例:100003 1,转换为list 一 零 零 零 零 三 2 ,插入单位 一十 零个 万 零千 零百 零十 三个 3 ,去零和零的单位 一十 万 零 三个 4 ,去除单位 “个” 一十 万 零 三 检验数 (0)零 (100003)一十万零三 (854333219)八亿五千四百三十三万三千二百一十九 (1964403449)一十九亿六千四百四十万三千四百四十九 (435689022)四亿
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javafx控件Button

Button是Control的一个子类,属于控件的一种 基本使用方法 创建一个按钮,传入一个字符串,即为按钮的标签 Button b=new Button ("name"); 也可以使用无参构造方法,再设置按钮标签 Button b=new Button (); b.setText("name"); 可以移动按钮,如果按钮被某些容器托管后,此方法将失效,比如HBox b.setLayoutX(100); b.setLayoutY(100); 设置大小 b.setMinSize(minW
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javafx观察者模式Observable

对象无效监听器 public interface InvalidationListener { public void invalidated(Observable observable); } 什么是对象无效? 被观察对象正在发生改变,或绑定了其他对象 可观察对象 Observable public interface Observable { void addListener(InvalidationListener listener); void removeList
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javafx折线图LineChart

代码 public class TestLineChart extends Application { private LineChart chart; private NumberAxis xAxis; private NumberAxis yAxis; public static double normalDistribution(double x, double u,double seta) { return 1.0/(Math.sq
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rand5()产生rand7()

用只能产生 1 2 3 4 5 的随机数产生1 2 3 4 5 6 7 将先后产生的两个随机数拼成一个两位数,共25个,每个数概率相等,分为每3个一组,就有7组数,余下4个垃圾丢弃,利用率84%。 算法代码 public static int random5() { return (int) (1+Math.random()*5); } public static int random7() { int a=random5(); int b=random5(); int
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用级数进行对数计算,基于ln(x)求loga(b)

泰勒展开式 ln(x+1) =x - x ^ 2 / 2 + x ^ 3 / 3 - x ^ 4 / 4 + … (|x|<=1,x!=-1) 算法原理 ln(x+1)要求 0<x+1<=2 所以要将一般数作相应变换 ln(x) 分解 x=a*2^b ln(x)=ln(a)+ln(2^b)=ln(a)+bln(2) 此时a满足 0<a<=2 可以使用级数计算 收敛较慢,可能要循环几百次 代码实现 static final double ln2 = 0.69314718055994
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直线拟合最小二乘法

数据 x=(1,2,3,4,5) y = (1,1.5,3,4.5,5) 算法结果 R语言运行结果 算法原理 x的均值: xp=sum(x1+x2+x3+…+xn)/n y的均值 : yp=sum(y1+y2+y3+…+yn)/n x的平方差之和: lxx=sum( (xi-xp) ^ 2 ) 协方差之和 lxy=sum( (xi-xp)*(yi-yp) ) 拟合直线 y’=kx+b k=lxy / lxx b=yp-k*xp 代码实现 (数据容器选用集合,这样可以把数据当向量运算) 集合求和
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求超大斐波那契数列,迭代法,通项公式法

斐波那契数列定义 指的是这样一个数列:1、1、2、3、5、8、13、21、34 从第3项开始,后一项都等于前两项之和。 最简单的算法 public static int fibonacci(int n){ int a=1; int b=1; for(int i=3;i<=n;i++) { int c=b; b=a+b; a=c; } return b; } 测试 for(int i=1;i<=10;i++) { System.out.pri
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