PHP基本语法学习笔记2

一、数组    1.1 数值数组   1)自动分配 ID 键     $cars=array("Volvo","BMW","Toyota");   2)人工分配 ID 键     $cars[0]="Volvo";     $cars[1]="BMW";     $cars[2]="Toyota"; 1.2 获取数组长度     <?php       $cars=array("Volvo","BMW","Toyota");       echo count($cars);     ?> 1.
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二项分布的随机数

一、功能 产生二项式分布的随机数。 二、方法简介 二项式分布的概率密度函数为 \[ f(x)=C_{n}^{x}p^{x}(1-p)^{n-x} \qquad x \in \left \{ 0,1,...,n \right \} \] 用\(Bin(n,p)\)表示。二项式分布的均值为\(np\),方差为\(np(1-p)\)。当\(n=1\)时,\(Bin(n,p)\)就是贝努利分布\(BN(p)\)。 若\(y_i(i=1,2,...,n)\)是独立同分布(IID)的参数为\(p\)的贝努
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# 可持续化权值线段树(主席树)各种变体

目录 可持续化权值线段树(主席树)各种变体 简单介绍 静态区间第k小 动态区间第k小 可持续化权值线段树(主席树)各种变体 (待更新) 今天终于有机会把暑假留在编辑器中的主席树搬出来晾一晾(雾),图床搭在GitHub上,图片加载速度较慢 简单介绍 博客安利: https://oi-wiki.org/ds/persistent-seg/ , https://blog.csdn.net/bestFy/article/details/78650360 主席树其实是多颗线段树的效果+前缀和的思想,只不
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解析模块

为什么要配置解析模块 """ 1)drf给我们通过了多种解析数据包方式的解析类 2)我们可以通过配置来控制前台提交的哪些格式的数据后台在解析,哪些数据不解析 3)全局配置就是针对每一个视图类,局部配置就是针对指定的视图来,让它们可以按照配置规则选择性解析数据 """ 源码入口 # APIView类的dispatch方法中 request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs) # 点进去 # 获取解析类 parsers=sel
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VMware15.5版本下安装Windows_Server_2008_R2

一、新建虚拟机 第一步:打开VMware15.5虚拟机,在欢迎界面点击新建虚拟机; 第二步:选择典型(推荐)选项-->适用于新手,单击下一步; 第三步:选定最后一项稍后安装操作系统,单击下一步; 第四步:选择客户机操作系统以及版本,由于我们要安装Windows系列,所以选择如下图所示的两项,完成后单击下一步; 第五步:按自己的意愿更改虚拟机名称和安装位置,单击下一步; 第六步:指定磁盘容量,单击下一步; 第七步:选择自定义硬件 第八步:(1)按自己的需要删除和更改硬件设置,我这里删除打印机、声
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HDU 4857 逃生 (拓扑排序)

Problem Description 糟糕的事情发生啦,现在大家都忙着逃命。但是逃命的通道很窄,大家只能排成一行。 现在有n个人,从1标号到n。同时有一些奇怪的约束条件,每个都形如:a必须在b之前。 同时,社会是不平等的,这些人有的穷有的富。1号最富,2号第二富,以此类推。有钱人就贿赂负责人,所以他们有一些好处。 负责人现在可以安排大家排队的顺序,由于收了好处,所以他要让1号尽量靠前,如果此时还有多种情况,就再让2号尽量靠前,如果还有多种情况,就让3号尽量靠前,以此类推。 那么你就要安排大家
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Spring 源码阅读 二

程序入口: 接着上一篇博客中看完了在AnnotationConfigApplicationContext的构造函数中的register(annotatedClasses);将我们传递进来的主配置类添加进了BeanFactory, 本片博客继续跟进refresh(); 看看Spring如何继续初始化Spring的环境 public AnnotationConfigApplicationContext(Class<?>... annotatedClasses) { this();
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Quartz任务调度(5)TriggerListener分版本超详细解析

TriggerListener 在我们的触发器监听器中,也包含了一系列监听方法 方法 说明 getName() 定义并返回监听器的名字 triggerFired() 当与监听器相关联的 Trigger 被触发,Job 上的 execute() 方法将要被执行时,Scheduler 就调用这个方法。在全局 TriggerListener 情况下,这个方法为所有 Trigger 被调用。 vetoJobExecution() 在 Trigger 触发后,Job 将要被执行时由 Scheduler
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Python之math模块

math模块   math模块可以帮助我们在代码中很方便的进行数据计算,常用方法如下 ceil   取大于等于x的最小的整数值,如果x为一个整数,那么就是x本身 ceil(x) Return the ceiling of x as an int This is the smallest intergral value >=x import math print(math.ceil(59.88)) # 60 floor   取小于等于x的最大的整数值,如果x是一个整数,返回自
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深入研究BufferedReader底层源码

目录 1 概述 2 BufferedReader源码分析 3 意外发现 1 概述 最近研究JDK IO流这一块源码,发现真的比较简单,而且还有很多意外发现,如果大家对JDK源码感兴趣,不妨从IO流这一块入手,说不定你会爱上JDK源码。今天我所分享的就是BufferedReader 2 BufferedReader源码分析 public class BufferedReader extends Reader { // 真正干活的流,这里使用到了装饰着模式 private Rea
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【JAVA基础】JAVA基础语法

1.1 Java语言概述 什么是Java语言 Java语言是美国Sun公司(Stanford University Network),在1995年推出的高级的编程语言。 Java语言发展历史 1995年Sun公司发布Java1.0版本 1997年发布Java 1.1版本 1998年发布Java 1.2版本 2000年发布Java 1.3版本 2002年发布Java 1.4版本 2004年发布Java 5 版本 2006年发布Java 6 版本 2009年Oracle甲骨文公司收购Sun公司,并
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java基础 Math

1 package cn.mantishell.day08.demo04; 2 3 /** 4 * java.util.Math类是数学相关的工具类,里面提供类大量的静态方法,完成与数学运算相关的操作 5 * 6 * public static double abs(double num);获取绝对值 7 * public static double ceil(double num);向上取整 8 * public static double floor
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bullet物理引擎与OpenGL结合 导入3D模型进行碰撞检测 以及画三角网格的坑

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11681069.html 一.初始化世界以及模型 /// 冲突配置包含内存的默认设置,冲突设置。高级用户可以创建自己的配置。 btDefaultCollisionConfiguration* collisionConfiguration = new btDefaultCollisionConfiguration(); /// 使用默认的冲突调度程序。对于并行处理,您可以使用不同的分派
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柯西分布的随机数

一、功能 产生柯西分布的随机数。 二、方法简介 柯西分布的概率密度函数为 \[ f(x)=\frac{\beta }{\pi [\beta ^{2}+ (x - \alpha)^{2}]} \qquad \beta > 0 \] 通常用\(C(\alpha ,\beta )\)表示,其分布函数为 \[ F(x)=\frac{1}{2}+\frac{1}{\pi }arctg(\frac{x-\alpha}{\beta }) \] 用逆变换法产生柯西分布\(C(\alpha ,\beta )\)
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浅谈概率期望的一些例题

例题一 题意:给定 n种物品,每次购买会随机买到一种,询问买到 n 种物品的期望次数。 考虑我们已经买到了 k 种物品,再继续买多少次能得到第 k+1种物品。 分析 设它为 x,则: x=(1−k/n)⋅(x+1)+k/n 整理得: x=1/(1−k/n)=n/(n-k) 那么答案就是 **n*(1/n+1/n-1+1/n-2+....+1/1)** 例题二 题意:一个软件有 s 个子系统,会产生 n 种bug。某人每天发现一个bug,每个bug属于某个子系统的概率是 1/s ,属于某种分类的
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超详细的FreeRTOS移植全教程——基于srm32

准备 在移植之前,我们首先要获取到FreeRTOS的官方的源码包。这里我们提供两个下载链接: 一个是官网:http://www.freertos.org/ 另外一个是代码托管网站:https://sourceforge.net/projects/freertos/files/FreeRTOS/ 这里我们演示如何在代码托管网站里面下载。打开网站链接之后,我们选择FreeRTOS的最新版本V9.0.0(2016年),尽管现在FreeRTOS的版本已经更新到V10.0.1了,但是我们还是选择V9.0
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robotframework+Python3.7 接口自动化测试

具体的测试用例,password,channel,resultCode传给接口描述
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创建单例模式的六种方式

一、基于装饰器实现单例模式 #装饰器实现单例模式 def singleTon(cls): def wrapper(*args,**kwargs): if not hasattr(cls,'_instance'): cls._instance = cls(*args,**kwargs) return cls._instance return wrapper @singleTon class Singl
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贝努利-高斯分布的随机数

一、功能 产生贝努利-高斯分布的随机数。 二、方法简介 贝努利-高斯分布的随机变量\(x\)是贝努利分布的随机变量\(y\)与高斯分布的随机变量\(z\)的乘积,即\(x=y*x\)。因此,贝努利-高斯分布的随机数可视为:每当贝努利序列中有1出现时,打开高斯随机数发生器,并用其输出代替1。贝努利-高斯分布的均值为\(p\mu\),方差为\(p\),其中\(p\)是贝努利分布的参数,\(\mu\)是高斯分布的均值。 在地震勘探信号处理中,常用贝努利-高斯序列描述地下主要层状结构的反射作用。 产生
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贝努利分布的随机数

一、功能 产生贝努利分布的随机数。 二、方法简介 贝努利分布的概率密度函数为 \[ f(x)=\left\{\begin{matrix} p, &x = 1 \\ 1-p, & x = 0 \end{matrix}\right. \] 通常用\(BN(p)\)表示。贝努利分布的均值为\(p\),方差为\(p(1-p)\)。 产生贝努利分布随机变量\(x\)的具体算法如下: 产生均匀分布的随机数\(u\),即\(u \sim U(0,1)\); 如果\(x\leqslant p\),那么\(x=
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