遇见Python

开发: 开发语言: 1.高级语言:Python Java、PHP C# Go ruby C++... ===》 字节码 2.低级语言:C、汇编 ===》 机器码 语言之间的对比: 1.PHP类:适用于写网页,局限性 2.Python Java: 及可以写网页 也可以写后台功能 ----- Python执行效率低,开发效率高 ----- Java执行效率高, 开发效率低 Python种类: JPython IronPython JavaScriptPython RubyPython CPytho
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背包DP整理

01背包例题: 题目:传送门 /*给你n种不同的物品,每个物品有自己的体积w[i]和价值v[i],如果每个物品只能拿一次,给你容量为m的背包,怎样才能获取最大价值; 主线:使容量为m的背包装入的物品价值最大; dp[j] 记录当容量为j时的可行取法的最大价值 状态转移方程:dp[j]=max( dp[j], dp[j-w[i]] +v[i]] ); */ 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int maxn
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【模板】 旋转卡壳 poj2187

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-2187 旋转卡壳模板题。参考了hzwer(http://hzwer.com/4224.html) 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cmath> 4 #include<algorithm> 5 #define eps 1e-8 6 using namespace std; 7 int n,top; 8 const int N
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2018-2019 ACM-ICPC Pacific Northwest Regional Contest (Div. 1) E,F

E 题意: 一个起点,可以将火车点割掉,问最小的代价使得起点不能到达边界. 思路: 拆点,火车点的入边到出边流量是割掉的价格,其他都是INF.最小割就是答案 #include<bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; const int N = 45; const int M = N*N*2; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n,m,k; struct node{ int x,y
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十大运行时异常(隐式)

目录 十大运行时异常(隐式) java.lang.NullPointerException java.lang.ClassNotFoundException java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException java.lang.NoSuchMethodError java.lang.IndexOutOfBoundsException java.lang.NumberFormatException java.sql.SQLException java.io.IOE
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CSSS选择器总结

title: CSSS选择器总结 date: 2018-07-30 20:11:07 tags: css --- 在css的学习中有一个很容易让人混乱的就是css选择器,因为选择器有很多种,而且在使用的时候有些类似,有些却相差很远。那么本文就对css选择器,作为一个集中的总结梳理。(注:文中代码因篇幅有限仅写出关键部分代码) id和class id 在元素的属性里加上id标签,然后用“#+id名选择”,如 #z {text-align:center;} <p id="z">id标签</p
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CSPS模拟 59

  经ooo提醒咕题解会掉rp   我反正也冒着改不完题的风险,就开始颓博了   话说好久没这么舒坦的垫过底了233      上来一看T1,立刻就转化题意为有奇偶性和距离限制的bfs   然后就没考虑子串不能越过母串边界的事,当成单调队列裸题做了..   由于能力有限,连单调队列都调了很久   大样例过不去,还坚信是大样例错了   最后发现自己伪了,结果心态直接爆炸   觉得自己这场完了,甚至没有再考虑一下T1能拿57的$n^2$暴力   三道题都打了指数暴力+一些无脑qj   T1指数还挂
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【初识Spring】对象(Bean)实例化及属性注入(xml方式)

title: 【初识Spring】对象(Bean)实例化及属性注入(xml方式) date: 2018-08-29 17:35:15 tags: [Java,Web,Spring] --- #初识Spring之Bean实例化及属性注入 1.通过xml配置的方式进行实例化。 配置文件中bean标签的常用属性 通过无参构造(常用) 使用静态工厂进行创建 使用实例工厂进行创建 2.属性注入。 使用有参数构造方法注入属性 使用set方法注入属性(常用) 注入对象类型属性 注入复杂类型属性 xml配置
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大型分布式亿级高并发电商项目百战SOA架构

大型分布式亿级高并发电商项目百战SOA架构 1、 2、
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javaweb-JSP属性范围

一、JSP属性范围   JSP中提供了四种属性范围,四种属性范围分别指以下四种: 当前页:一个属性只能在一个页面中取得,跳转到其他页面无法取得 一次服务器请求:一个页面中设置的属性,只要经过了服务器跳转,则跳转之后的页面可以继续取得。 一次会话:一个用户设置的内容,只要是与此用户相关的页面都可以访问(一个会话表示一个人,这个人设置的东西只要这个人不走,就依然有效) 上下文中:在整个服务器上设置的属性,所有人都可以访问 二、属性的操作方法   既然JSP中提供了四种属性范围,则四种属性范围中都将
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关于如何记录数据更改记录的两种建表方式

title: 关于如何记录数据更改记录的两种建表方式 date: 2018-08-08 22:07:44 tags: 数据库 --- 当时要做的一个项目要包含一个权限管理功能,以为该系统中的所有人分配权限。而且这个权限管理的需求是可以把权限接近无限的下发(我感觉现实中是不会无限下发的(。・∀・)ノ),这些都先不讲。因为有权限管理就涉及到用户分组的变动,权限的使用等,但是这些操作都是应该要记录下来的。于是有了两种方案。 1.通过一张单独的事件记录表来记录事件: id uid eventid et
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【Python】机器学习之单变量线性回归 利用批量梯度下降找到合适的参数值

【Python】机器学习之单变量线性回归 利用批量梯度下降找到合适的参数值 本题目来自吴恩达机器学习视频。 题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在,假设一开始θ0和θ1都是0,利用梯度下降的方法,找到合适的θ值,其中学习速率α=0.01,迭代轮次为1000轮 上一个文章里,我们得出了CostFunction,即损失函数。 现在我们
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单例模式,双重校验的懒汉式

/** * 单例模式,双重校验的懒汉式 */ public class bTestSingleton { public static void main(String[] args) { Singleton s1 = Singleton.getInstance(); Singleton s2 = Singleton.getInstance(); System.out.println(s1==s2); } } class S
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使用nginx做 tcp/udp 负载均衡

  目标:对非http流量进行负载均衡      可选技术:nginx + docker-compose ,,,,      过程:      负载tcp/udp流量需要重新构建一下nginx,官网原文是 built with the --with-stream ,于是找了几个带参数的Dockerfile,大都是半年一年之前的文章了,打镜像不是重点,而且调试起来费时费力。还是想最好直接找一个官方构建好的版本,负载均衡测试后再自己构建镜像也不迟。      在docker hub找了一下,ngi
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买卖股票的最佳时机 III

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。 注意: 你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。 class Solution { pub
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关于Apache本地能访问外网不能访问的问题

title: 关于Apache本地能访问外网不能访问的问题 date: 2018-08-05 19:22:12 tags: web --- 在配置apache和tomcat时,把它们都配置好,放到服务器中发现外网不能访问 解决: I,可能是防火墙限制了。 1,首先启动Apache,在本地打开浏览器访问指定路径成功。 2,在系统的控制面板里打开防火墙设置,进入高级设置。 3,在高级设置里右键点击“入站规则”,选择“新建规则”。 4,在规则导向里,类型选“端口”,协议选“TCP”。 5,指定本地端
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遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签: 机器学习 LR 分类 一、前言 我的博客不是科普性质的博客,仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法(Algorithm) 按照如上所说框架,LR最核心的就是损失函数使用了 Sigmoid 和 Cross Entropy 。 LR: Sigmoid + Cross Entropy Mode
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使用原生Ajax进行用户名重复的检验

title: 使用原生Ajax进行用户名重复的检验(一) date: 2018-10-21 17:35:15 tags: [JavaScript,Ajax] --- Ajax的复习 距离刚开始学ajax那会有一段时间了,然后用得又比较少。都有些生疏了呢 ̄へ ̄,现在刚好要实现一个用Ajax检验重复的功能,顺便复习一下Ajax。 关于Ajax 作用 :通过Ajax可以无需更新整个网页,而只更新部分内容,优化用户体验; 原理: AjaxEngine, 通常使用XMLHtttpRequest对象与服务
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9 HTML DOM EventListener

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STATS 500

STATS 500 - Homework 2 Due in class October 1 Part A (Maximum 2 pages). The dataset uswages is drawn as a sample from the Current Population Survey in 1988. 1. Fit a regression model with weekly wages as the response and years of education and exper
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