1.条款二：为什么建议使用const而非#define
1 const int AspectRatio = 6;
2 #define AspectRatio = 6; 1.1.用const声明的变量带有内置类型声明，在编译器期间可以进行类型检查，而#define没有类型检查，在错误报告的时候你可能只有一个数字6进行错误追踪极其困难。 1.2.特定情况下我们可以用const声明限定其作用域，而#define无法做到，除非在某处被#undef，而这样做是把简单的事搞复杂了，在类内声明一个const就限定了其作用于类内，而类内const对象通常是所有对象
java上传本地文件至hdfs（简单写一下）
1.创建一个maven项目，导入jar包 <dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.had
手把手教你如何在阿里云ECS搭建Python TensorFlow Jupyter
前段时间在阿里云买了一台服务器，准备部署网站，近期想玩一些深度学习项目，正好拿来用。TensorFlow官网的安装仅提及Ubuntu，但我的ECS操作系统是 CentOS 7.6 64位，搭建Python、TensorFlow、Jupyter开发环境过程中遇到很多问题。这里将具体步骤分享给大家，可以少走很多弯路。 第一步 安装anaconda Anaconda在linux依然功能强大，管理工具包、开发环境、Python版本都非常方便。 先在根目录下创建一个文件夹用于存放Anaconda安装包
django-celery的集成开发
django-celery的集成开发 celery 特点 celery 简单、灵活、可靠的分布式系统 处理异步任务队列 支持任务调度 celery 的组成 消息中间件 worker task store 在django中使用celery pip install django-celery pip install celery-with-redis pip install eventlet pip install --upgrade https://github.com/celery/celer
JavaScript 运算符的优先级
㈠逗号（,）运算符 ⑴使用 ， 可以分割多个语句，一般可以在声明多个变量时使用 ， ； ⑵使用 ， 运算符同时声明多个变量 // var a , b , c ; ⑶可以同时声明多个变量并赋值 // var a = 1 , b = 2 , c = 3 ; ㈡运算符的优先级 ⑴就和数学中一样，在JS中运算符也有优先级 比如：先乘除，后加减 // var result = 1 + 2 * 3 ; ⑵在JS中有一个运算符优先级的表； 在表中越靠上优先级越高，优先级越高越优先计算； 如果优先级一样，则从
2019-2020-1 20175313 20175328 20175329 实验三 并发程序
详情见队友博客https://www.cnblogs.com/xyejava/p/11880817.html
第08组 Alpha冲刺（3/4）
组员3陈超星（组员） 过去两天完成了哪些任务 文字/口头描述 进一步优化了界面 展示GitHub当日代码/文档签入记录 接下来的计划 添加数据、测试、找bug、完善功能 还剩下哪些任务 减少bug、完善app的功能 燃尽图 遇到了哪些困难 使用代码添加ViewPager时，app一直瞬间秒退，得不到任何的报错信息，所以百度了很久都不知道是哪错了 有哪些收获和疑问 在吃饭时，突然想到可以用Thread.sleep();来使app暂时停止运行，用这种方法才终于得到了报错信息，于是按报错信息来百度，
shell脚本程序的撰写
一、让我们浏览一下整体步骤 第一步，你要先用ll命令来列出该目录中都包含那些文件（目的是为了防止文件重名不利于查找等等）。 第二步 ，使用命令touch来建立一个shell脚本文件 ， 后缀名为.sh ； 第三步 ，为上一步建立的文件编辑内容（以hello world为例） 第四步 ，保存 第五步 ，修改权限 第六步 ，执行该文件 二、代码展示, 1，>> ll #列出文件的详细信息 2，>> touch test.sh #新建文件 3，>> vim test.sh #编辑文件指令 4，>键入
PHP 利用 curl 发送 post get del put patch 请求
因为需要在 php 开发中对接其它接口需要用 php curl 去对接其它接口 我把他们封装成函数 希望能对大家有所帮助。 这里面是封装好的会自动把 data 进行转成 json 格式，同时解码成 php 数组输出。 function geturl($url){
$headerArray =array("Content-type:application/json;","Accept:application/json");
$ch = curl_init();
面向对象与面向程序的区别与优缺点
面向对象以 数据（属性）为导向，将具有相同一个或者多个属性的物体抽象为“类”，将他们包装起来；而有了这些数据（属性）之后，我们再考虑他们的行为（对这些属性进行什么样的操作）， 面向过程以 功能（行为）为导向，按模块化的设计，在你在脑袋中也许也有一个类似“类”的概念，但是表现出来的是属性与行为的分离。 面向过程 定义 面向过程是一种以过程为中心的编程思想,它是一种基础的顺序的思维方式,面向对象方法的基础实现中也包含面向过程思想。面向过程就是分析出解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一步一步
数据分析day02-Matplotlib绘制条形图、散点图、直方图
对四种常用图形的总结，用思维导图描述如下： 绘制条形图： 1 # Author:K
2 from matplotlib import pyplot as plt
3 from matplotlib import font_manager
4
5 my_font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc')
6
7 a = ['战狼2', '速度与激情8', '功夫瑜伽', '西游伏妖篇'
LCA 倍增算法模板
. 1 #include <cstring>
2 #include <cstdio>
3 #include <cstdlib>
4 #include <algorithm>
5 #include <cmath>
6 #include <vector>
7 using namespace std;
8 const int N=10000+5;
9 vector <int> son[N];
10 int T,n,depth[N],fa[N][20],in[N],a,b;
11 v
【学习笔记】欧拉公式的证明
欧拉公式： \[ e^{i\theta}=\cos \theta + i \sin \theta \] 证明一 令 \[ f(\theta)=\frac{e^{i\theta}}{\cos \theta + i \sin \theta} \] 对 \(f(\theta)\) 求导，可以得到： \[ \begin{aligned} f^{\prime}(\theta) &= \frac{\left(e^{i\theta}\right)^{\prime}(\cos \theta + i \sin
希尔排序Shell_Sort
概述：听到希尔排序这个名称，心里完全没有任何概念，因为这个名称不能给你提供任何有效的信息。但是它的名字又是那么的特殊，以至于学习过数据结构排序的都知道这种方法的存在。现在我们就来看一下所谓的希尔排序。 希尔排序是一种先进排序的算法，先进排序算法是指时间复杂度能够达到O(nlogn)的排序算法，除希尔排序之外，还有归并排序，快速排序，堆排序等。它的思想来源于插入排序，只不过是把数组分为若干组分别进行排序。
JVM,JDK,JRE
JVM,JDK,JRE 什么是JVM Java 虚拟机。 这个名词由Java和虚拟机前后两部分组成。 它有和其他虚拟机共性：JVM是通过软件模拟的计算机系统。 它也有自己的特性：JVM使用软件模拟的指令集是Java字节码，通过字节码这个中间层做到屏蔽对系统的依赖。 追问：什么是字节码？字节码的好处？ 字节码是Java虚拟机的指令，是具有一个字节长度的数字。 好处：和解释性语言相比解决了传统解释性语言执行效率低的问题，同时保留了语言可移植性的特点。所以Java程序高效且无需重新编译便可在多种不同
剑指offer-面试题20-表示数值的字符串-字符串
/*
题目:
判断字符串是否表示数值。
*/
/*
思路：
字符串遵循模式A[.[B]][e|EC] ,[+|-].B[e|EC]
A、C为可能带正负号的数字串
B为数字串
*/
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int index = 0;
bool scanUnsignedInteger(c
SMO算法--SVM(3)
SMO算法--SVM(3) 利用SMO算法解决这个问题： SMO算法的基本思路： SMO算法是一种启发式的算法（别管启发式这个术语， 感兴趣可了解）， 如果所有变量的解都满足最优化的KKT条件， 那么最优化问题就得到了。 每次只优化两个, 将问题转化成很多个二次规划的子问题， 直到所有的解都满足KKT条件为止。 整个SMO算法包括两个部分： 1， 求解两个变量的解析方法 2， 选择变量的启发式方法 求解两个变量的解析方法 先选择两个变量，其余的固定， 得到子问题： 更新 先不考虑约束条件， 代
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