python_私有

待续
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VC6.0 使用过程

vc6.0 不支持using namespace std vc6.0有sp6补丁,打过补丁后才支持。
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docker 启 动 命 令之

一、安装docker 1. win 10 系统,安装Docker For Windows(Docker Desktop) 专业版 https://www.cnblogs.com/5bug/p/8506085.html 家庭版 https://www.jianshu.com/p/1329954aa329/ 2. 设置 G盘 给 docker共享(建议单独分出一个盘来放docker的文件) 右键docker图标 Settings选项 Shared Drives 选择G盘 二、搭建开发环境 整体说明
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docker 启 动 命 令

一、安装docker 1. win 10 系统,安装Docker For Windows(Docker Desktop) 专业版 https://www.cnblogs.com/5bug/p/8506085.html 家庭版 https://www.jianshu.com/p/1329954aa329/ 2. 设置 G盘 给 docker共享(建议单独分出一个盘来放docker的文件) 右键docker图标 Settings选项 Shared Drives 选择G盘 二、搭建开发环境 整体说明
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Hexo yilia主题启用及相关设置

yilia主题作者已经不维护了,还有好多坑没有填完,在此记录一下 主题地址:https://github.com/litten/hexo-theme-yilia 主题下载并启用 进入命令行,下载yilia主题,输入: git clone https://github.com/litten/hexo-theme-yilia.git themes/yilia 修改站点配置文件 _config.yml,找到如下代码: ## Themes: https://hexo.io/themes/ theme:
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LeetCode.1037-有效的回旋镖(Valid Boomerang)

这是小川的第387次更新,第416篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第248题(顺位题号是1037)。回旋镖是一组各不相同且不在一条直线上的三个点。给出三个点的列表,判断这些点是否是回旋镖。 例如: 输入:[[1,1],[2,3],[3,2]] 输出:true 输入:[[1,1],[2,2],[3,3]] 输出:false 注意: points.length == 3 points[i].length == 2 0 <= points[i][j] <=
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flex布局与移动web

# flex与移动web ## 视口 + **视口**:就是浏览器显示页面内容的屏幕区域,视口可以分为**布局视口**,**视觉视口**和**理想视口**。 + 布局视口:layout viewport + 一般移动设备的浏览器都默认设置了布局视口,用于解决早起的pc端页面在手机上显示的问题 + IOA、Android 基本都将这个视口分辨率设置为980px,所以PC上的网页大多数都能在手机上呈现。只不过元素看上去很小,一般默认可以通过手动缩放网页。 + 视觉视口: visual viewpo
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vue自定义表单生成器,可根据json参数动态生成表单

介绍 form-create 是一个可以通过 JSON 生成具有动态渲染、数据收集、验证和提交功能的表单生成器。并且支持生成任何 Vue 组件。结合内置17种常用表单组件和自定义组件,再复杂的表单都可以轻松搞定。 文档 | github 演示项目: 开源的高品质微信商城 功能 自定义组件 可生成任何Vue组件 自带数据验证 轻松转换为表单组件 通过 JSON 生成表单 通过 Maker 生成表单 强大的API,可快速操作表单 双向数据绑定 事件扩展 局部更新 数据验证 栅格布局 内置组件17种
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keras 保存模型和加载模型

import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model # create some data X = np.linspace(-1, 1, 200) np.random.shuffle(X) # randomize the
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【HANA系列】对话SAP全球CEO孟鼎铭:未来最大的发展机遇属于中国中小企业

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:【HANA系列】对话SAP全球CEO孟鼎铭:未来最大的发展机遇属于中国中小企业 前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适。 正文部分 “我们对中国经济发展充满信心。同时,我们将有可能与更多创新者开展合作,中国还会有非常多的产业面临着进一步发展的巨大潜力。” 王付娇 2019/06/24 17:05浏览 24.6W来源:界
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pycharm运行方式设置

最近用python+selenium编写自动化框架时用pycharm运行,遇到一个问题:浏览器会启动两次; 第一次启动一个空白浏览器,因为pycharm会先运行class里面的代码,启动浏览器; 第二次pytest去查找用例的时候又会启动一次浏览器,然后执行用例; 解决方法: 以pytest方式运行,设置:file->Setting->Tools->Python Integrated Tools->项目名称->Default test runner ->选择pytest 设置完成后右键,Run
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Alphabet Cookies

Alphabet Cookies Problem Description Kitty likes cookies very much, and especially the alphabet cookies. Now, she get some alphabet cookies, and she wants to select some of them to spell some words. The easy task for you, is to determine that whethe
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【luogu1993】 小K的农场 [差分约束]

1993 小K的农场 存一下 不想打字... 1、a-b\geq ca−b≥c,建边w[b,a]=c(表示a比b大c) 2、a−b≤c即b≥a−c,建边w[a,b]=-c(表示b比a小c,注意不能建边w[b,a]=c因为这和第一个约束冲突,所以反过来就好了) 3、a==b时,建边w[a,b]=w[b,a]=0(表示a和b相等) 然后从0向i=1~n每个点连边w[0,i]=0(随便值为多少,反正只是验证可行性) 最后跑spfa求最长路,出现环则输出No,否则输出Yes 对于多个不等式组: v(x
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转 WPF相关博客,布局与表格 WPF面板布局介绍Grid、StackPanel、DockPanel、WrapPanel

WPF面板布局介绍Grid、StackPanel、DockPanel、WrapPanel https://www.cnblogs.com/mq0036/p/6232331.html 表格绑定数据 https://blog.csdn.net/qq_36664495/article/details/82494935 https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/9442604.html https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/94426
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开源网络漏洞扫描软件

nessus
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单调栈 总结

1.定义 从栈底元素到栈顶元素呈单调递增或单调递减,栈内序列满足单调性的栈; 2.原理 (1)当新元素在单调性上优于栈顶时(单增栈新元素比栈顶大,单减栈新元素比栈顶小),压栈,栈深+1; (2)当新元素在单调性与栈顶相同(新元素于栈顶相同)或劣于栈顶时(单增栈新元素比栈顶小,单减栈新元素比栈顶大),弹栈,栈深-1; 3.应用 1.求最长的单调上升、递减区间   eg.Loongint的花篮 如果对于区间[Si,Sj](1<=i<j<=n)中任意的花篮都比Si高且比Sj低,那么这个区间称为一个美
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【Spring Boot】Spring Boot之统一异常处理

一、统一异常处理的作用   在web应用中,请求处理时,出现异常是非常常见的。所以当应用出现各类异常时,进行异常的统一捕获或者二次处理(比如空指针异常或sql异常正常是不能外抛)是非常必要的,然后右统一异常处理方法统一返给前端。 对于非自定义的异常,在统一异常处理方法中,会转化为约定了响应的参数格式,如code(非0代表异常)、message,调用方根据错误码进行自己的业务逻辑。 二、统一异常处理方案一 @RestControllerAdvice和@ExceptionHandler的方式 @R
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Hadoop初级之Hadoop基本概念与应用前景

Hadoop 大数据概念 大数据(big data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具(例如java ee 中的mysql)进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 1T容量的电脑 想要存储几百T的资料 就搭建个集群 一个节点存放一点就可以 从这几百T的资料中 查找出你想要的资料 就属于数据的分析计算 如果hr问对大数据的理解 就可以从数据的存储于数
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jQuery removeClass 技巧_移除多个标签

$('.xx').attr('class','a b c'); $('.xx').removeClass('a'); 1 2 但是突然之间,需要我一次性清除掉两个class,那么这个时候我就懵了,怎么在不影响之前存在的class的情况下移除多个值呢?第一反应就是去w3cschool寻找答案,并获取了解决方法: //只需要通过空格来间隔 class 值即可一次性清除掉多个 class $('.xx').removeClass('a b c');
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生成式模型

本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型,会用到Logistics Regression 和 几率模型 首先介绍一下,判别式模型是完全根据数据得出结果,而生成式模型会有人为设定的条件建立模型,再通过利用假设建立的模型得出结果。 Generative (生成式模型) 例: 利用iris数据进行分类 本文仅仅才用了target0和target1,且仅仅利用了前两种属性(便于可视化) 数据可视化 利用生成式建立模型,首先假设每一种花的属性服从高斯分布,即 \[f(x) = \frac{1}{\sqrt
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