python s12 day2   入门知识拾遗 http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4906230.html 基本数据类型 注:查看对象相关成员 var,type,dir 一.整数 如: 18.73.84 每一个整数都具备如下功能: class int(object): """ int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert a number…

[课程主题]主题:5天,一起从零开始学习BPM[课程形式]1.为期5天的短任务学习2.每天观看一个视频,视频学习时间自由安排. [第二天课程] Step 1 软件下载:H3 BPM10.0全开放免费下载:http://bbs.h3bpm.com/read.php?tid=861&fid=11 Step 2 安装资料:参考本博的"安装资料"分类 Step 3 产品在线帮助浏览:http://bbs.h3bpm.com/read.php?tid=286&fid=11 Ste…

Day1 T1 toy 本题考查你会不会编程. //toy //by Cydiater //2016.11.19 #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <algorithm> #include <queue> #include <map> #in…

Lab 1中Exercise 9的解答报告 Exercise 1.9: 判断一下操作系统内核是从哪条指令开始初始化它的堆栈空间的,以及这个堆栈坐落在内存的哪个地方?内核是如何给它的堆栈保留一块内存空间的?堆栈指针又是指向这块被保留的区域的哪一端的呢? 答: 1. 首先需要判断操作系统内核是从哪条指令开始初始化它的堆栈空间的. 前面已经分析过boot.S和main.c文件的运行过程,这个文件中的代码是PC启动后,BIOS运行完成后,首先执行的两部分代码.但是它们并不属于操作系统的内核.当main.…

Lab 1 Exercise 10 为了能够更好的了解在x86上的C程序调用过程的细节,我们首先找到在obj/kern/kern.asm中test_backtrace子程序的地址, 设置断点,并且探讨一下在内核启动后,这个程序被调用时发生了什么.对于这个循环嵌套调用的程序test_backtrace,它一共压入了多少信息到堆栈之中.并且它们都代表什么含义? 答: 先找到这个子程序的地址,打开obj/kern/kern.asm.在这个文件中我们查到调用test_backtrace子程序指令的地址为…

Exercise 1.8       我们丢弃了一小部分代码---即当我们在printf中指定输出"%o"格式的字符串,即八进制格式的代码.尝试去完成这部分程序. 解答: 在这个练习中我们首先要阅读以下三个源文件的代码,弄清楚他们三者之间的关系: 三个文件分别为 \kern\printf.c,\kern\console.c, \lib\printfmt.c 首先大致浏览三个源文件,其中粗略的观察到3点: 1.\kern\printf.c中的cprintf,vcprintf子程序调用了\…

三级菜单: ))))))))))] last_levels.pop() ]]]]]]]]:] information = : ch = msvcrt.getch() ][][: : password=: password = password_write() ][][][: ][][][][]]) choice = ][]: user_message[username][][] shopping_list.append(p) ]][][] + ]) a.append(b) ][][: }] :…

Lab 1 Exercise 4 阅读关于C语言的指针部分的知识.最好的参考书自然是"The C Programming Language". 阅读5.1到5.5节.然后下载pointers.c的代码,并且编译运行它,确保你理解在屏幕上打印出来的所有的值是怎么来的.尤其要重点理解第1行,第6行的指针地址是如何得到的,以及在第2行到第4行的值是如何得到的,还有为什么在第5行打印出来的值看起来像程序崩溃了. 答: 首先编译运行文件pointer.c,得到如下结果: 首先程序声明了3个重要的…

Lab 1 Exercise 5 再一次追踪一下boot loader的一开始的几句指令,找到第一条满足如下条件的指令处: 当我修改了boot loader的链接地址,这个指令就会出现错误. 找到这样的指令后,把boot loader的链接地址修改一下,我们要在boot/Makefrag文件中修改它的链接地址,修改完成后运行  make clean, 然后通过make指令重新编译内核,再找到那条指令看看会发生什么. 最后别忘了改回来. 答: 这道题希望我们能够去修改boot loader的链接地…

Lab 1 Exercise 3 设置一个断点在地址0x7c00处,这是boot sector被加载的位置.然后让程序继续运行直到这个断点.跟踪/boot/boot.S文件的每一条指令,同时使用boot.S文件和系统为你反汇编出来的文件obj/boot/boot.asm.你也可以使用GDB的x/i指令来获取去任意一个机器指令的反汇编指令,把源文件boot.S文件和boot.asm文件以及在GDB反汇编出来的指令进行比较. 追踪到bootmain函数中,而且还要具体追踪到readsect()子函数…

这篇博文是对Lab 1中的Exercise 2的解答~ Lab 1 Exercise 2: 使用GDB的'si'命令,去追踪ROM BIOS几条指令,并且试图去猜测,它是在做什么.但是不需要把每个细节都弄清楚. 答: 在这里我们将尽可能的去分析每一条指令,由于题目中说我们只需要知道BIOS的几条指令在做什么就够了,所以我们也会尽可能的去分析,由于能力有限,这里面有很多问题还没有解决,希望大家谅解.以后有机会会尽可能的把没分析的命令去补全. 首先注意这里是紧接着Lab 1 Part 1.2那篇博文…

package day2; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Panel; import java.awt.event.MouseAdapter; import java.util.Random; import java.awt.event.MouseEvent; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.J…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归 问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学. 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录…

1.Python模块python 中导入模块使用import语法格式:import module_name示例1: 导入os模块system('dir')列出当前目录下的所有文件 # _*_ coding:utf-8 _*_ # Author: enzhi.wang import os print(os.system('dir')) 执行上面代码的结果为: C:\Python3.5\python.exe C:/Users/root/PycharmProjects/S14/练习/module_te…

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 在本次练习中,需要实现一个单变量的线性回归.假设有一组历史数据<城市人口,开店利润>,现需要预测在哪个城市中开店利润比较好? 历史数据如下:第一列表示城市人口数,单位为万人:第二列表示利润,单位为10,000$ 5.5277 9.1302 8.5186 13.6620 7.0032 11.8540 ..... ...... 用Matlab画出的图形如下:首先加载数据,将data中的第一列数据保存到X中,将data中…

本蒟蒻第一次没看题解A的题竟然是省选$Round1$ $Day2$ $T2$ 这道组合数学题. 考试时一开始以为是莫队,后来想到自己不会组合数的一些公式,便弃疗了去做第三题,,, 做完第三题后再回来看这道题,想到暴力算$组合数×错排$,我记得有一天晚上$Snayvals$问过我错排公式怎么推,但我并没有在意!!!幸亏我知道错排可以线性推出来,便开始用笔推错排公式.推了$30min$发现有计算机为什么不用!!!便打了一个表,很快就找出了规律$f[i]=(f[i-1]*f[i-2])*(i-1)$…

这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算.需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理,并且要充分利用matlab的矩阵运算.大概把过程总结了一下如下图所示: STEP 1:Implement CNN Objective STEP 1a: Forward Propagation Forward Propagation主要是为了计算输入图片经过神经网络后的输出,这个网络有三层:convolution->pooling->softmax(…

day2 项目进展 今天本组五位同学聚在一起将项目启动,首先我们对项目进行了规划,分工,明确指出每个人负责哪些项目.由负责第一部分的组员开始编程,在已经搭建好的窗体内,对系部设置进行了编写,本校共六个系,并分别插入了每个系的各个专业,编写了专业的内容.接着做了班级设置,在系别专业下,又分出各个班级.这是我们第二天的工作进展. 存在问题 在编写过程中,由于对基础知识某些部分还有掌握不牢固的地方,所以在编程中,遇到很多坎坷,并且对内容的搭建也有产生分歧.在语法的使用上,也会不同. 心得体会 由于五个…

This blog post was written for the Lockheed Martin Insight blog, sharing here for the external audience. Last month I started the Pluralsight summer camp by watching an interesting video in which the presenter implements Conway's Game of Life using H…

python_way ,day2 字符串,列表,字典,自学时间模块 1.input: 2.0 3.0 区别 2.0中 如果要要用户交互输入字符串: name=raw_input() 如果 name=input() 是传什么就是对应的什么,想输入字符串需要加 “” 引号,如果要是不加就认为传入的是个变量. a="hahaha"user=input("shuru :")print(user) shuru :a hahaha 3.0中 只有 input() 了 所以在in…

第一题: 题目描述: 有 n 个炸弹,有些炸弹牵了一根单向引线(也就是说引线只有在这一端能被炸弹点燃),只要引爆了这个炸弹,用引线连接的下一个炸弹也会爆炸.每个炸弹还有个得分,当这个炸弹被引爆后就能得到相应得分.现在要你引爆 k 个炸弹,使得得分最大. 解题过程: 1.一开始想到算出每个入度为0的点打掉之后的得分,然后做个堆,从大到小打,但是路径会有重叠的情况,也就是说打掉一条路径后可能会导致另外一条路径的权值发生变化.. 2.然后听到YYL大神一直在说2次BFS,就想到可以倒着来做..从出度为…

Spark菜鸟学习营Day2 分布式系统需求分析 本分析主要针对从原有代码向Spark的迁移.要注意的是Spark和传统开发有着截然不同的思考思路,所以我们需要首先对原有代码进行需求分析,形成改造思路后,再着手开发. 对于输入和输出,请注意,指的是以程序为边界的输入和输出情况. 主要迁移点: A:批量数据清理 重点:分析要清理的表在哪里 A1.参数表:存放Oracle.Redis.清理Oracle就可以,Redis会同步清理 表一般是以par_开头 A2.输入数据表(由数据接收或者其他渠道导入)…

Spark Tungsten揭秘 Day2 Tungsten-sort Based Shuffle 今天在对钨丝计划思考的基础上,讲解下基于Tungsten的shuffle. 首先解释下概念,Tungsten-sort是对普通sort的一种优化,排序的不是内容本身,而是内容序列化后字节数组的指针(元数据),把数据的排序转变为了指针数组的排序,实现了直接对序列化后的二进制数据进行排序.由于直接基于二进制数据进行操作,所以在这里面没有序列化和反序列化的过程.内存的消耗大大降低,相应的,会极大的减少的…

Spark机器学习 Day2 快速理解机器学习 有两个问题: 机器学习到底是什么. 大数据机器学习到底是什么. 机器学习到底是什么 人正常思维的过程是根据历史经验得出一定的规律,然后在当前情况下根据这种规律来预测当前的情况下该怎么做,这种过程就是一个机器学习的过程. 我们可以发现,这个过程里有规律和当前的情况.规律就是模型,当前情况就是当前的数据,会根据当前的情况会根据不同的规律来得出不同的结论来驱动下一个行为,就是数据驱动的一种决策方式,这和我们编程用的指令驱动方式是完全不同的. 机器学习是根…

Catalyst揭秘 Day2 Catalyst源码初探 这节课从源码角度来讲catalyst. 首先有一个观点要澄清,就是技术不是越底层就越是性能和效率更高.因为除了指令执行性能以外,更重要的是架构层次,里面的核心是数据和代码的本地性问题.如果是能在内存中或者多线程运行,很多时候Java会比C语言性能高很多. 一般对rdd的操作都没有dataframe的快,主要就是catalyst这个执行优化器的作用. SqlContext处理流程 写SparkSql的程序,有一个非常核心的东西,就是SQLC…

/* Exercise: Loops and Functions #43 */ package main import ( "fmt" "math" ) func Sqrt(x float64) float64 { z := float64(.) s := float64() for { z = z - (z*z - x)/(*z) { break } s = z } return s } func main() { fmt.Println(Sqrt()) fmt.…

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果 后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心 再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看…

一.C/C++之初学Demo---C++调用C.h文件使用实例: 工程结构: exercise.h code: #ifndef _EXERCISE_H_ #define _EXERCISE_H_ #include <externcpp.h>; extern "C" { #include <externc.h>; } #endif externc.h code: #ifndef _EXTERNC_H_ #define _EXTERNC_H_ #include &l…

Exercise:PCA and Whitening 第0步:数据准备 UFLDL下载的文件中,包含数据集IMAGES_RAW,它是一个512*512*10的矩阵,也就是10幅512*512的图像 (a)载入数据 利用sampleIMAGESRAW函数,从IMAGES_RAW中提取numPatches个图像块儿,每个图像块儿大小为patchSize,并将提取到的图像块儿按列存放,分别存放在在矩阵patches的每一列中,即patches(:,i)存放的是第i个图像块儿的所有像素值 (b)数据去均…