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虚拟机不一定要安装12版本,但仅有12版本支持RHCE模拟考试环境,激活码可以百度. 在创建新的虚拟机过程中,安装客户机操作系统时需要选择稍后安装操作系统,否则会默认最小化安装导致后面课上很多命令不能执行. 设置虚拟机内存时,如果真机内存小于等于2G则设为1G:如大于2G,无论多大,虚拟机内存都统一设置2G,设置太大没有必要. 源代码安装有两个弊端:1.难度高:2.需要自己解决依赖关系. RPM功能:降低软件的安装难度(通过将程序源代码与安装规则打包到一起,无需用户手动配置),常用命令均在书本2…
SQL练习题 一.            设有一数据库,包括四个表:学生表(Student).课程表(Course).成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher).四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表(一)~表(四)所示.用SQL语句创建四个表并完成相关题目. 表1-1数据库的表结构  表(一)Student (学生表) 属性名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Char(3) 否 学号(主码) Sname Char(8) 否 学生姓名 Ssex Ch…
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication1{ class Program { //Main是程序的入口,主函数 static void Main(string[] args) { //输出 //Console.Write("这是我的第一个程序!");…
Java的基本运行单位是类.类由数据成员和函数成员组成.变量的类型之间可以相互转换.String是一个类.static代表静态变量. 运行结果: false                false                true                SMALL                MEDIUM                LARGE 枚举不属于原始数据类型,它的每个具体值都引用一个特定的对象.相同的值则引用同一个对象.枚举类型的变量,“==”和equals()方法…
动手动脑问题 : 程序源代码: //MethodOverload.java //Using overloaded methods public class MethodOverload { public static void main(String[] args) { System.out.println("The square of integer 7 is " + square(7)); System.out.println("\nThe square of doubl…
一.列表 []表示列表,用','进行分隔,list有序 能够进行索引 切片 (in append extend count index insert pop remove,reverse sort copy) temp_ls = ['only', 'tom',1,'oulf',2,[1,22222,3],'tom',{'key1':'value1'}] # 取列表中的嵌套列表,方法1tyd = (temp_ls[5])print(tyd[1])# 取列表中的嵌套列表,方法2:print((tem…
表单 <form id="" name="" method="post/get" action=""> </form> name可以重复 id不可以重复 action 链接服务器用 文本输入 1.输入框 <input type="text" name="" value=""/> value的值是显示出来的 placeholder=&…
笔记 实验环境: 1.安装注意事项:使用VM12版本   安装需要稍后安装系统.   自定义硬件DVD选择镜像位置.   自定义网卡仅主机.   自定义内存:大于等于4G,给予虚拟机2G,大于2G小于4G,给予1G,小于2G,建议加内存或换电脑. 安装GUI,正常安装即可 (虚拟机最好建立快照,方便恢复) 2.rpm红帽软件包管理器:rpm的出现为解决源代码安装规则依赖问题,通过将安装规则与源代码打包到一起,来降低软件的安装难度. 参数主要有:-ivh   安装 -e     卸载 -Uvh …
2017-08-12 1.图片分类是很多CV任务的基础: 2.图片分类要面临很多的问题,比如图片被遮挡,同一种动物有很多种颜色,形状等等,算法需要足够强壮: 3.所以很难直接写出程序来进行图片分类,常用的方法是数据的驱动的方法: 4.KNN: 重点在于选取K的数值,可以采取交叉验证的方式,找到最佳的K值: 同时,距离的表示也有集中方法,比如欧氏距离,曼哈顿距离: 5.然后从KNN出发, 讲了通用的函数模型,即把一张图片映射为几个类别的可能数值得分,最高的就是图片所属的类别: 备注:这里的X是一个…