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前言 第一天的算法都还没有缓过来,直接就进入了第二天的算法学习.前一天一直在整理Binary Search的笔记,也没有提前预习一下,好在Binary Tree算是自己最熟的地方了吧(LeetCode上面Binary Tree的题刷了4遍,目前95%以上能够Bug Free)所以还能跟得上,今天听了一下,觉得学习到最多的,就是把Traverse和Divide Conquer分开来讨论,觉得开启了一片新的天地!今天写这个博客我就尽量把两种方式都写一写吧. Outline: 二叉树的遍历 前序遍历t…
前言 又是很长时间才回来发一篇博客,前一个月确实因为杂七杂八的事情影响了很多,现在还是到了大火燃眉毛的时候了,也应该开始继续整理一下算法的思路了.Linked List大家应该是特别熟悉不过的了,因为这个算是数据结构了里面基本上最开始讲的结构吧.这块内容也没有太多需要琢磨的技巧,可以考量的东西也不多,所以考的就是一些小的trick来完成,面试中链表考得特别多,算是面试官对面试者的基础的考查,所以我建议大家在Linked List这一章,一定要实现Bug Free.这个也是我练的比较多的,有些想法…
前言 时隔这么久才发了这篇早在三周前就应该发出来的课堂笔记,由于懒癌犯了,加上各种原因,实在是应该反思.好多课堂上老师说的重要的东西可能细节上有一些急记不住了,但是幸好做了一些笔记,还能够让自己回想起来.动态规划算是我的一道大坎了,本科的时候就基本没有学过,研一的时候老师上课也是吃力的跟上了老师的步伐,其实那个时候老师总结的还是挺好的:把动态规划的题目都分成了一维动规.二维遍历.二维不遍历等一系列的问题.这次听了老师的课程,觉得还是需要更加集中的去把各种题进行一个分类吧,然后有针对的去准备,虽然…
前言 先说一些题外的东西吧.受到春跃大神的影响和启发,推荐了这个算法公开课给我,晚上睡觉前点开一看发现课还有两天要开始,本着要好好系统地学习一下算法,于是就爬起来拉上两个小伙伴组团报名了.今天听了第一节课,说真的很实用,特别是对于我这种算法不扎实,并且又想找工作,提高自己的情况. 那就不多说废话了,以后每周都写个总结吧,就趁着这一个月好好把算法提高一下.具体就从:课堂笔记.leetcode和lintcode相关习题.hdu和poj相关习题三个方面来写吧.希望自己能够坚持下来,给大家分享一些好的东…
OCP 052 课堂笔记 目录 第一部分: Oracle体系架构... 4 第一章:实例与数据库... 4 1.Oracle 网络架构及应用环境... 4 2.Oracle 体系结构... 4 3. SGA. 5 4 Oracle的进程: 9 5 PGA. 12 6.用户与Oracle服务器的连接方式... 12 第二章:实例管理及数据库的启动/关闭... 14 2.1 实例和参数文件... 14 2.2 数据库启动与关闭:... 16 2.3 告警日志:alert_SID.log. 18 2.…
OCP 051课堂笔记 目录 OCP 051课堂笔记... 1 第一章.Oracle命令类别:... 4 第二章.SQL的基本函数... 4 2.1 单行函数与多行函数... 4 2.2 单行函数的几种类型... 4 第三章.SQL的数据类型... 10 3.1 四种基本的常用数据类型... 10 3.2 数据类型的转换... 12 第四章.WHERE子句中数据的比较和运算... 15 4.1 隐式比较与显式比较:... 15 4.2 运算符优先级:... 15 4.3 用BETWEEN AND…
1.两种方式的差异 2.线程的生命周期 3.线程控制(线程的方法) 4.线程同步 5.线程同步锁 一. 两种方式的差异 A extends Thread :简单 不能再继承其他类了(Java单继承)同份资源不共享 B implements Runnable:( 推荐) )多个线程共享一个目标资源,适合多线程处理同一份资源. 该类还可以继承其他类,也可以实现其他接口. 二. 线程的生命周期 新建:当程序使用new创建一个线程后,该线程处于新建状态,此时他和其他java对象一样,仅仅由Java虚拟机…
回想自己学习和使用Java的时间也是很长了.本科期间课堂上浅尝辄止地学习了点皮毛,后来也是搁置不用,未曾深入研究.研究生期间因为项目和实习的原因,基本算是重新拾起Java这门语言,并且接触到了Spring Boot等一些业界常用的开源框架,再到后来准备校招面试,认真看了很多Java的一些实现原理.如今校招已经告于段落,在自己的印象笔记中零零散散地记录着很多知识点,虽然相比于从前,自己知道的东西多了很多,但是仍然觉得缺乏梳理和串联,未能很好地形成自己的知识体系.现计划对Java的相关知识进行一个系…
FPGA_VHDL 学习课堂笔记   记录说明:本文档主要记录大学期间,老师FPGA授课课堂笔记. 代码语言:VHDL 编程软件:MAX+plus II FPGA硬件:FLE-843   03月05日 理论课 wo先唠点: FPGA硬件中有百万个逻辑门,我们可以通过编程将各种门组合连接,并将编程下载到FPGA中,以实现设计功能.编程分为文本编辑和图行编辑,图形编辑就是通过数电逻辑原理图,进行逻辑门间的线路连接.而文本编辑,是通过描述性代码,将设计者想要实现的功能转换成机器语言,使得FPGA根据机…
尚硅谷spring_boot课堂笔记…
一.课堂笔记 二.个人总结 在学习和工作JDK是必不可少的程序员必备工具,遇到问题可以在帮助文档寻找答案! 接受能力不足,老师讲的知识点过去了,我经常还在想上一个知识点.希望老师有时候重点可以讲慢点哈哈. 我对于英语比较薄落,正在加强.今后加强预习,早日成为新生代的代码高手. 目前还在只会写不懂意思的状态. 一起加油吧! 三.纠错处 图中报错 非法字符:\ufflb  意思是带有中文的分号 解决方式:百度! 最后成功输出啦~…
最近小半年一直在忙于研究Docker源码,也在写相关的分析文章.但受限于某些条件不能发布到网上,甚为郁闷.而最近几天,接到新的开发任务,需要使用nodejs.之前一直听说过nodejs,但从来没有真正使用过. 因此,在博客中就记录下学习过程,权当课堂笔记了. OK,第一节课开始了. 正所谓:工欲善其事,必先利其器.因此在google上面搜索一番,发现nodejs开发人员都比较推崇Web-storm这个IDE.并且说这款IDE是"js 开发神器".站在巨人们的肩膀上,可以少走不少弯路.因…
内部类lambda重点摘要 内部类特点: 内部类可以直接访问外部类,包括私有 外部类访问内部类必须创建对象 创建内部对象格式: 外部类.内部类 对象名=new外部类().new内部类(); 静态内部类访问: 外部类.内部类.方法名 局部内部类: 局部内部类在方法中定义的类,外届无法直接使用,需要在方法内部创建对象并使用,该类可以直接访问外部类成员,也可以访问方法类的局部变量 私有成员内部类访问需在自己外部类中创建对象 匿名内部类: 前提: 需要一个类或者接口 格式: new 类名/接口名(){重…
多态与接口重点摘要 接口特点: 接口用interface修饰 interface 接口名{} 类实现接口用implements表示 class 类名 implements接口名{} 接口不能实例化,可以创建接口实现类 接口的子类 要么重写所有的接口中的抽象方法 要么子类也是一个抽象类 类和接口关系: 类与类关系 继承关系,只能单继承,可以多层继承 类与接口的关系 实现关系,可以单实现,也可以多实现,还可以继承一个类的同时实现多个接口 接口与接口关系 继承关系,可以单继承,可以多继承 接口默认方法…
开始接触Android ui测试了,笔记如下 模拟器 Genemotion , the fastest android simulator in the world Android ui 测试工具 Selendroid…
Strom并发模型:     topology是如何运行的?(可与mapreduce对比)         第一层:cluster         第二层:supervisor(host.node.机器)         第三层:worker(进程)         第四层:executor(线程)         第五层:task(线程的一个个对象.如Spout和Blot) //topology:N workers==每个==>1 excutor=>1 task //此时,它和mapredu…
053:数据库高级管理: 目录 第一部分:数据库备份与恢复... 4 第一章:备份恢复概述... 4 1.1 备份的意义: 4 1.2 数据库故障的类型:... 4 1.3 制定你的备份和恢复的计划... 4 1.4 备份恢复分类... 5 1.5 备份恢复方式... 5 1.6 完全恢复与不完全恢复... 5 1.7 归档与非归档... 6 第二章:手工备份与恢复... 6 2.1 手工备份:... 6 2.2 手工备份和恢复的命令... 6 2.3 备份前应对数据库进行检查: 7 2.4 手…
栈: Stack<int>  xt=new Stack<int>() ; 先进后出,后进先出,水杯结构,顺序表类似 常用方法:   .pop---->出栈,弹栈                    .Push---->压栈,进栈                    .peek---->获取栈顶元素                    .toArry---->转化数组,遍历      int[] ints= stack.ToArray();   Cons…
课前回顾 IOS从上到下分别有:应用层,传输层,网络层,数链层,物理层. IP是网络层的地址,MAC是数链层的地址,IP必须通过ARP才能转换成MAC地址. 课堂内容 1.如何在数链层实现发送端数据无差错接受以及流量控制(接收数据不丢失或者溢出) 通过滑动窗口实现.与传输层的滑动窗口不同,数链层的滑动窗口序号有限,并由0~7八位序号完成一个循环.发送端的序号循环称作循环体.接收端确认上一帧信号接收之后才能接受下一帧信号. 2.数链层的数据规范比特型 HDLC是IOS改变后形成的.在数据头尾加上相…
从讲项目开始,查找错误,完善笔记,尽可能 翻译没一句代码(以后台为主), 本项目亮点,也是重点 Django ORM中对数据查询的优化(only.defer.select_related) redis缓存短信验证码.图片验证码.用户session 使用docker容器搭建数据集群负载均衡.读写分离 使用django缓存机制 User模型的拓展 数据库的设计能力 数据库的多表关联设计 数据库更新的优化 django信号机制使用 使用celery发送手机短信 自定义用户.用户组以及权限的管理 使用d…
在线课堂 一.数据库模型设计 # 在apps/course/models.py中定义如下模型: from django.db import models from utils.models import ModelBase class Teacher(ModelBase): name = models.CharField(max_length=150, verbose_name="讲师姓名", help_text='讲师姓名') positional_title = models.Ch…
一.分析静态页面   1.静态vs动态 条目 静态页面 动态页面 网站内容 固定不变 经常变动 浏览器加载速度 更快(无需向服务器发起请求) 更慢 改变网站内容 很难(修改或者创建新的html页面) 简单(数据库中添加数据即可) url文件拓展 .htm..html .php..asp..jsp..py 创建语言 HTML PHP.Java.Python   2.本次项目页面分析   a.本项目由5个模块组成分别为:news.course.doc.users.admin   b.在项目根目录下创…
一.Django 现状   1.Django开发前景   1.1 老师做过的项目   ​ 项目图展示:     1.2 Django的厉害之处 在python中,与web开发环境相关的包有13045个 django就占了9091个,大约70% 在python中,活跃的web框架多达54个,其中最活跃的有,Django,Flask,Pyramid,Zope 最受欢迎的就是Django,没有之一 超过5263个中大型网站使用Django开发   1.3 哪些公司在使用Django? 国内:豆瓣.知乎…
Selenium笔记(1)安装和简单使用 简介 Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具. Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样.支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),Firefox,Safari,Chrome,Opera等. 这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上.测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求. 而用在爬虫上则是模拟正常用户访问网页并获取数据.…
index.html 首页 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <link rel="stylesheet" href="css/reset.css"> <!--引入本地--> <link rel…
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Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic Regression as a Neutral Network 2.1.1 Binary Classification 二分类 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比…
Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…