什么是二进制,十进制如何转化成二进制. 在python上可使用简单的函数进行转化,bin() 数据量的基本关系: 1bit  就是0/1的一个单位 1bytes = 8bit    #1个字节,就是一个英文,3个字节是1个中文字 1kb = 1024b    #一千个字母,大小相当于一个小文本 1MB = 1024kb  #1百万个字母,10万个单词,大小相当于一个长篇小说 1GB = 1024MB #大小相当于一个电影 1TB 1PB 文字符号是如何转化为数字的? ASCII码,最早的英文与常…

浮点型补充: 有限小数与无限循环小数,不包括无理数! 小数点后面的数据运算太复杂,精确度不及整数! 尽量使用科学计数表示小数 列表学习(语法) 创建:[] list = []  #创建空表 list = [a,b,c,d,e] #创建新表,并添加元素 查询: list[2]    #按索引号2取出相应的元素 list.index("a")   #查找 元素a的索引号 list.count("a")  #统计元素a在这个列表中的数量 切片,语法是:,作用是按照索引号取…

知识点回顾: 什么是编程: 写代码,让计算机执行任务 编程语言的分类与特性: 1.机器语言,即二进制语言,最帖近于机器底层,可以由计算机直接执行,故速度最快,但不适合开发. 2.汇编语言,直接将二进制语言采用英文的标识符表达,也是直接对硬件操作,故速度快,但不适合于开发. 3.高级语言,不能直接被计算机识别的,必须经过转换才能执行.又分为: 编译型,速度快,跨平台差(不同平台底层有差异),C 解释型,执行速度慢,依赖解释器,但开发友好,跨平台好,python Python解释器  CPython…

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Spring实战第二章学习笔记----装配Bean 创建应用对象之间协作关系的行为通常称为装配(wiring).这也是依赖注入(DI)的本质. Spring配置的可选方案 当描述bean如何被装配时,Spring具有非常大的灵活性,它提供了三种主要的装配机制: 在XML中进行显示装配. 在Java中进行显示装配. 隐式的bean发现机制和自动装配. 在这本书中作者建议尽可能使用自动配置的机制.显示配置越少越好.而当你必须要显示配置bean时(比如有些代码不是你维护的,而你需要为这些代码装配bea…

学号 2017-2018-2 <第一行代码Android>第二章学习总结 教材学习内容总结 - 活动是什么: 活动(Activity)是最容易吸引用户的地方,它是一种可以包含用户界面的组件,主要用于和用户进行交互.一个应用程序可以包含零个或多个活动,但不包含任何活动的应用程序很少见. - 活动的基本用法: 1.创建活动: 在Android Studio 中只能打开一个项目,所以我们首先要将原来项目关闭,在导航栏File--Close Project. 新建一个项目,但在Add an Activ…

第二章学习笔记(1.19-1.22)像素Android支持的像素单位主要有px(像素).in(英寸).mm(毫米).pt(磅,1/72英寸).dp(与设备无关的显示单位).dip(就是dp).sp(用于设置字体大小),常用的是px.dp.sp三种.dp与物理设备无关吗,只与屏幕的尺寸有关.sp的原理跟dp差不多,专门用于设置字体大小.设置普通字体时,同数值dp和sp的文字看起来一样大,如果设置为大字体,用dp设置的文字没有变化,用sp设置的文字就变大了.所以说,dp与系统设置的字体大小没有关系,…

距离上一篇的python --- 字符编码学习小结(一)已经过去2年了,2年的时间里,确实也遇到了各种各样的字符编码问题,也能解决,但是每次都是把所有的方法都试一遍,然后终于正常.这种方法显然是不科学的,本质上不理解问题产生的原因,所以遇到问题,只能先用万能钥匙,不行的话再逐个换.2年的时间积累和学习目前对此的了解又深刻了一点. 一.常见的编解码问题: 先来说几个常见的问题吧. 这2个问题,都是最最常见,又最基本典型的问题,又最基本的2个问题,从这2个问题出发,弄清楚问题产生的原因,后面很多问题…

第二章 网络编程 1.学习笔记 2.课后习题 答案是按照自己理解和查阅资料来的,不保证正确性.如由错误欢迎指出,谢谢 1. 套接字:A network socket is an endpoint of a connection across a computer network,Sockets are often represented internally as simple integers, which identify which connection to use. 套接字是网络通信的…

这一章应该算是比价了理论的一章,我有些概率论基础,不过起初有些地方还是没看多大懂.其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的,就是之前在概率论课上提过的,不过有些模糊了,当时课上学得比较浅. Day2 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率(error rate)”,即错误率E=a/m,m个样本中a个错误,1-a/m称为“精度(accuracy)”,我们把学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差(error)”…