1.增加了for of语法,对应C#里的foreach,注意ES5中的 for in只会传递0,1,2.....序号,并且是字符for-of循环语句通过方法调用来遍历各种集合.数组.Maps对象.Sets对象[可迭代器对象->所有拥有[Symbol.iterator]的对象] for (var value of myArray) { console.log(value); } 2.map对象,对应Dictionary,即字典 for (var [key, value] of phoneBookM…

es6允许按照一定模式,从数组和对象中提取值,对变量进行赋值,这称之为解构:…

1.Miller-Rabin是干啥的?它是用来检测一个数字(一般是很大的数字)是不是素数: 2.Miller-Rabin算法基于的两个定理: (1)费尔马小定理:如果p是一个素数,且0<a<p,则a^(p-1)%p=1.利用费尔马小定理,对于给定的整数n,可以设计素数判定算法,通过 计算d=a^(n-1)%n来判断n的素性,当d!=1时,n肯定不是素数,当d=1时,n 很可能是素数. (2)二次探测定理:如果p是一个素数,且0<x<p,则方程x^2%p=1的解为:x=1或x=p-1…

//元字符 {} () ^ $ . ? + //预定义字符 \d \D \w \W \s \S //量词 {n,m} {n} {n,} + ? * //贪婪和惰性 //反向引用 //分组 //候选 //非捕获性分组 学习方案  http://www.cnblogs.com/rubylouvre/archive/2010/03/09/1681222.html…

1.Kvm安装 安装方法两种方式,一种是直接下载源码编译安装,一种是直接使用yum install kvm/apt-get install kvm,这部分就不详细说明了,我使用的是第二种方法,待后 续需要研究源码的时候再下载源码,当前没有此部分的需求 2.Kvm镜像创建 使用一下命令可以创建一个指定类型和指定大小的空镜像,镜像文件类型参加下面说明,不同类型的文件具有不同的效果,此处我没有一一尝试,直接使用系统推荐的默认类型qcow2,因为qcow2具有copy and write属性方便拷贝使用…

1.自动下载并且创建容器 Now verify that the installation has worked by downloading the ubuntu image and launching a container. sudo docker run -i -t ubuntu /bin/bash 2.Docker 中文指南 这个网站说明的很清楚,对比了几个网站这个说明很直观易懂 docker ps 列出容器 docker logs显示容器的标准输出 docker stop停止正在运行…

实时监听输入框值变化 首先创建Jquery.fn扩展 jQuery.fn.extend({ inputChange: function(callback){ if($.support.leadingWhitespace){ //if($.browser.msie){ this.bind('propertychange', function(e){ if(e.originalEvent.propertyName == 'value'){ $(this).keyup(); } }); this.bi…

1.初学Python最好选择2.7版本,因为大部分Python书籍的示例代码是基于这个版本的 2.Python安装可以参考百度经验完成 如果在电脑上同时安装2个版本,则CMD启动时只需要: py -2.7 启动2.7版 py -3.5启动3.5版 在运行脚本时 同样  py -2.7  D:\test.py 表示用python2.7运行 3.通过pip方式安装必要的包pandas.matplotlib pip一般随python进行安装,一般在安装目录的x:\Python xx\Scripts下,…

安装R扩展包:install.packages("FKF")http://www.douban.com/note/243004605/1.输入数据 l读入有分隔符数据:A<-Scan(file=“./a.txt”,sep=“;”) l读入首行为文件头的数据: txt格式: z<-read.table("a1.txt",header=T) csv格式: z1<-read.csv("ab.csv",header=T) 将数据写入本地…

Embedding表示map f: X(高维) -> Y(低维),减小数据维度,方便计算+提高准确率. 参看Kaggle Learn:https://www.kaggle.com/learn/embeddings 官方DNN示例: user_id_input = keras.Input(shape=(1,), name='user_id') movie_id_input = keras.Input(shape=(1,), name='movie_id') user_embedded = kera…