and和or / and & or 对于and和or,可以连接多个值,其分别遵循原则: 全是 And: 返回第一个遇到的无效值,若全有效,返回最后一个有效值 全是 Or: 返回第一个遇到的有效值,若全无效,返回最后一个无效值 混用 And & Or: 优先对所有 and 进行计算,随后计算所有 or,计算规则同上. print(0 or '' or None) # None # Equal to (1 and 0) or (3 and 2 and 4) or (None and 5) 可以…

现使用oracle的sql表示出haier周, 经过对其生成结果的分析,发现海尔周是以周日到周六分别作为一周的始末, 用到的oracle sql中会涉及到calendar week的定义,还涉及到了ISO8601的规范.还未仔细了解ISO8601规范. 现给出sql如下: ,,'IYYY') from (+ROWNUM) dt ) t1 以上.…

>>> Blog 随笔原始文档及源代码 -> github: https://github.com/StackLike/Python_Note >>> 统计信息 -> 随笔总篇数: 108 随笔总字数: 181,218 </2017><2018> 随笔字数: 3,461 发布时间: 2018-01-01 00:00 Python_Tips[0] -> 关于 import 随笔字数: 484 发布时间: 2018-01-04 14…

access-list/eigrp等 反掩码计算 原则:地址部分,相同的照写,不同的写"0"     反掩码部分,相同的写"0",不同的写"1" 如 172.16.1.0 172.16.2.0 172.16.3.0 172.16.8.0 172.16.9.0 172.16.10.0 172.16.11.0 172.16. 0000 0000         0000 0001         0000 0011         0000 1000…

一年一度的科技盛会杭州云栖大会Apsara Conference就要来了9月25-27日数万名开发者将齐聚杭州云栖小镇共同探索人类科技演进的脉搏聚焦面向未来的创新.热点技术话题 5G和边缘计算是2019年IT圈的“网红”词汇据预测,到2025年全球数据量将达到180ZB5G连接数将高达14亿而伴随着5G和万物智联时代的到来边缘计算也将迎来大规模商业应用落地据Gartner预测2021年将有40%的大型企业在项目中纳入边缘计算原则而到2022年边缘计算将成为所有数字业务的必要需求. 在这个时代,边…

“5G时代,边缘计算将发挥更大价值.”3月8日,阿里云边缘计算技术负责人杨敬宇向媒体表示,边缘计算作为5G时代的一项关键技术,未来将成为不可或缺的基础设施之一. 5G时代万物智联将真正成为现实,但对计算结构提出了新的要求,需要低时延.大带宽.高并发和本地化,个别场景中云.端协同计算可能无法满足用户需求. 云.边.端三体协同成为最佳解决方案——拥有高效.实时.安全特性的边缘计算将成为基础设施. 边缘计算是否会替代云计算?杨敬宇强调这二者并不是此消彼长的关系,应是天然互补的关系,相辅相成.缺一不可,…

前言 PMP是什么梗? 项目管理专业人士资格认证.它是由美国项目管理协会(Project Management Institute(PMI)发起的,严格评估项目管理人员知识技能是否具有高品质的资格认证考试.其目的是为了给项目管理人员提供统一的行业标准.目前,美国项目管理协会建立的认证考试有:PMP(项目管理师)和CAPM(项目管理助理师)已在全世界190多个国家和地区设立了认证考试机构. 可能有一部分程序员伙伴不了解PMP是什么?但应该没有撸码的不知道项目经理这个称谓吧?记得在学校时,老师给我们…

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop…

1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据:另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模数据进行处理.Doug Cutting在这两篇论文的启发下,基于OSS(Open Source software)的思想实现了这两篇论文中的原理,从而Hadoop诞生了. Hadoop是一种开源的适合…

最近看到一个360面试题,题目如下: 下面代码的输出值是? alert(1&&2); 正确的结果是 2. 1.后来仔细研究了一下JS逻辑运算的相关内容,在MDN上面找到相应描述: 下面是逻辑运算符的说明: 运算符 示例 说明 逻辑与 (&&) expr1&&expr2 如果expr1 能转换成false则返回expr1,否则返回expr2. 因此, 在Boolean环境中使用时, 两个操作结果都为true时返回true,否则返回false. 逻辑或 (||)…

1Y86指令集体系结构 ISA:指令集体系结构,一个处理器支持的指令和指令的字节级编码 程序员可见的状态 Y86程序中的每条指令都会读取或修改处理器状态的某些部分,称为程序员可见状态.其中包括: 8个程序寄存器:%eax,%ecx,%edx,%ebx,%esi,%edi,%esp和%ebp. 条件码:ZF(零).SF(符号).OF(有符号溢出) 程序计数器(PC):存放当前正在执行的指令的地址 存储器:很大的字节数组,保存着程序和数据.Y86系统用虚拟地址来引用存储器的位置,硬件和操作系统软件联…

Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群环境,大部分的map task和reduce task是执行在不同的节点上的,那么reduce就要…

网址:http://www.cnblogs.com/felixzh/p/4680808.html Shuffle过程,也称Copy阶段.reduce task从各个map task上远程拷贝一片数据,并针对某一片数据,如果其大小超过一定的阀值,则写到磁盘上,否则直接放到内存中. 官方的Shuffle过程如上图所示,不过细节有错乱,官方图并没有说明partition.sort和combiner具体作用于哪个阶段. 注意:Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的! Hadoop的集群…

Hadoop3.0新特性介绍,比Spark快10倍的Hadoop3.0新特性 Apache hadoop 项目组最新消息,hadoop3.x以后将会调整方案架构,将Mapreduce 基于内存+io+磁盘,共同处理数据.其实最大改变的是hdfs,hdfs 通过最近black块计算,根据最近计算原则,本地black块,加入到内存,先计算,通过IO,共享内存计算区域,最后快速形成计算结果. 1. Hadoop 3.0简介 Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4…

现在的显示设备比如显示器,电视等都HDMI接口,那通常每个HDMI接口都保留有一份EDID数据,这个数据可以存在程序里面由系统启动过程中来初始化,更常见的做法是每个HDMI口会有一个EEPROM来保存这份数据,这个EEPROM也只是有256bytes大小.外接设备如DVD播放器在HDMI热插拔的时候就会通过HDMI的DDC通道来读取EDID数据.EDID里面主要是定义了这显示设备所支持的图像分辨率,支持的声音格式,声音通道,及3D等等,其目的是告诉外接设备我所支持的特性,让外接设备输出一个我所支…

1.概述 上一篇博客,3D游戏常用技巧Normal Mapping (法线贴图)原理解析——基础篇,讲了法线贴图的基本概念和使用方法.而法线贴图和一般的纹理贴图一样,都需要进行压缩,也需要生成mipmap.但是由于法线贴图存储的是法线信息,压缩和生成mipmap的方法自然会有所变化. 现在已经许多用于法线贴图压缩和生成mipmap的工具,大部分商业游戏引擎也集成了相关方法,只需要点几下鼠标就可以完成.本文仅针对法线贴图的纹理压缩和mipmap的方法进行原理性的说明,至于在具体的工具中如何操作,可…

Kubernetes组件功能图   各组件说明: 节点 节点在Kubernetes由虚拟机或者实体机表示,常称为Minion,即从属主机.当一个节点加入到Kubernetes系统中时,它将会创建一个数据结构来记录节点信息(元数据),且不是所有节点都能够加入到Kubernetes系统中,只有通过验证后的节点才能够成为Kubernetes阶段.目前管理节点有两种方式分别为:节点管理器(Node Controller)和通过命令手动管理. Pod 在Kubernetes中,Pod是最小的可创建.调度和…

问题一: #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { ]={ ,,,, }; ); printf(),*(p-)); ; } 答案结果:2,5 解析:a 和&a的地址一样,但是意思不一样,a是数组的首地址,也就是a[0]的地址: &a是对象(数组)首地址,a+1是数组下一元素的地址,即a[1],而&a+1是下一个对象的地址,即a[5]. 所以:p实际上是a[5]的地址,但是p本身是指向int类型数据的指针,…

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop…

首先重新回顾一下关于类/对象大小的计算原则: 类大小计算遵循结构体对齐原则 第一个数据成员放在offset为0的位置 其它成员对齐至min(sizeof(member),#pragma pack(n)所指定的值)的整数倍. 整个结构体也要对齐,结构体总大小对齐至各个成员中最大对齐数的整数倍. win32 可选的有1, 2, 4, 8, 16 linux 32 可选的有1, 2, 4 类的大小与数据成员有关与成员函数无关 类的大小与静态数据成员无关 虚继承对类的大小的影响 虚函数对类的大小的影响…

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.  操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和…

shell是Linux操作系统的用户接口,我们经常需要编写脚本让操作系统自动执行一系列指令的需求,本文将简单介绍开发shell脚本的所需的语言特性. shell脚本是指令序列,其指令可以直接在终端中执行.同样地,终端中的指令也可以写到脚本中. 脚本文件通常以.sh作为后缀名,第一行以#!开头指定执行脚本的程序: #!/usr/bin/bash 以#!开头的第一行被称为Hashbang或Shebang. 而#是shell脚本中的行注释符. 通常有三种执行脚本的方式: sh start.sh: 在终…

概述 前面 New UWP Community Toolkit 文章中,我们对 2.2.0 版本的重要更新做了简单回顾,其中简单介绍了 Staggered panel,本篇我们结合代码详细讲解  Staggered panel 的实现. Staggered panel 是一种交错排列的面板控件,允许面板中的 item 以非整齐排列的方式排列,每个 item 会被添加到当前占用空间最小的列.这种排列方式,非常适用于图片类,新闻资讯类的应用,官方示例展示如下图: Source: https://gi…

C#冒泡排序   1:原理 以此比较相邻的两个元素,每次比较完毕最大的一个字跑到本轮的末尾. 目的:按从小到大排序. 方法: 假设存在数组:72, 54, 59, 30, 31, 78, 2, 77, 82, 72 第一轮比较相邻两个元素,如果左边元素大于右边元素,则交换. 72和54比较的结果就是,54在前,72在后: 然后72和59比较的结果,59在前,72在后: 以此类推,第一轮比较之后的结果是:54, 59, 30, 31, 72, 2, 77, 78, 72, 82 经过第一轮比较,最…

---# 学习目标:> 1. 学会使用CSS选择器> 2. 熟记CSS样式和外观属性> 3. 熟练掌握CSS各种选择器> 4. 熟练掌握CSS各种选择器> 5. 熟练掌握CSS三种显示模式> 6. 熟练掌握CSS背景属性> 7. 熟练掌握CSS三大特性> 8. 熟练掌握CSS盒子模型> 9. 熟练掌握CSS浮动> 10.熟练掌握CSS定位> 11.熟练掌握CSS高级技巧强化CSStypora-copy-images-to: media---…

面向对象的三大特性- 封装- 继承- 多态1 封装 - 封装就是对对象的成员进行访问限制- 封装的三个级别: - 公开,public - 受保护的,protected - 私有的,private - public,private,protected不是关键字- 判别对象的位置 - 对象内部 - 对象外部 - 子类中- [python中下划线使用](http://blog.csdn.net/handsomekang/article/details/40303207)- 私有 - 私有成员是最高级别…

CSS CSS初识 CSS(Cascading Style Sheets) 美化样式 CSS通常称为CSS样式表或层叠样式表(级联样式表),主要用于设置HTML页面中的文本内容(字体.大小.对齐方式等).图片的外形(宽高.边框样式.边距等)以及版面的布局等外观显示样式. CSS以HTML为基础,提供了丰富的功能,如字体.颜色.背景的控制及整体排版等,而且还可以针对不同的浏览器设置不同的样式. 引入CSS样式表(书写位置) CSS可以写到那个位置? 是不是一定写到html文件里面呢? 内部样式表…

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源 在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut…

STL是标准模板库,现在是c++的一部分 STL被组织为下面的17个头文件:<algorithm>.<deque>.<functional>.<iterator>.<array>.<vector>.<list>.<forward_list>.<map>.<unordered_map>.<memory>.<numeric>.<queue>.<set…

MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop MapReduce是一个软件框架,基…