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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…
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…
创站绝对是一个大坑 我当初真有勇气.. 嗯 这个站主要就是 Github+Jekyll+markdown 基本上还是现在能用的比较习惯的模式 基本流程概述 域名 -> 修改DNS -> github建个仓库github.io -> local上新建一个主站文件夹 -> fock一个template -> clone到local上 -> 安装ruby和Gem -> 安装jekyll -> 修改仓库中的域名配置CNAME之类 -> 在sublime中对lo…
一.HIVE概览小结 二.HIVE安装 Hive只在一个节点上安装即可 .上传tar包 .解压 tar -zxvf hive-.tar.gz -C /cloud/ .配置mysql metastore(切换到root用户) 配置HIVE_HOME环境变量 rpm -qa | grep mysql rpm -e mysql-libs--.el6_3.i686 --nodeps rpm -ivh MySQL-server--.glibc23.i386.rpm rpm -ivh MySQL-clien…
小课堂Week12 Clean Code Part1 今天的主题是函数,让我们看一个函数,找一找其中的"不整洁". 我们也根据这段代码,讨论下对于整洁代码的两个重要原则. public static String testableHtml(PageData pageData, boolean includeSuiteSetup) throws Exception { WikiPage wikiPage = pageData.getWikiPage(); StringBuffer buf…
小课堂Week8 例外处理设计的逆袭Part1 今天和大家讲一本书,书名是<例外处理设计的逆袭>. 为什么想讲这本书,是因为,例外处理在程序代码中到处存在,但是这些到底该如何写好,总觉得有些懵懵懂懂.正好听到Jackson老师的推荐,读到了这本书,如获甘霖,好东西和大家分享. 什么是例外处理 这本书的作者是一位台湾的大牛叫Teddy Chen.台版和港版的书有一个比较好的习惯,就是对于英文的技术词汇,解释但不翻译,因为中文和英文在某些词汇的描述上强度是不同的,直译往往会丢失一部分的含义,所以先…
How to Create a Tower Defense Game in Unity - Part1 原文作者:Barbara Reichart 文章原译:http://www.cnblogs.com/le0zh/p/create-tower-defense-game-unity-part-1.html 参考了这篇文章,我打算做一些改进,以及翻译这篇文章的第2部分.如有不恰当的地方,欢迎各位指正. 塔防游戏极为流行,没有什么能比看着自己的防御塔消灭邪恶的入侵者更爽的事了. 你将会学习到 创建一…
        软工作业-----Alpha版本第一周小结   Part1.第一周周计划记录 姓名 学号 周前计划安排 每周工作记录 自我打分 yrz(队长) 1417 1.进行任务分析 2.任务分配 确保每个人都分配到了任务,负责原型功能检验和功能分析 85 zl 1421 负责原型设计的交互友好性的优化 对基本的共功能友好性做出来了改进 75 ysq 1418 负责原型设计的交互友好性的优化 只优化了部分功能,还需加强 75 zc 1420 负责原型设计的主体设计 设计出了原型设计的主体架构…
任何数学技巧都不能弥补信息的缺失. --科尼利厄斯·兰佐斯(Cornelius Lanczos) 匈牙利数学家.物理学家 文章相关 1 第七章:网络优化与正则化(Part1) 2 第七章:网络优化与正则化(Part2) 虽然神经网络具有非常强的表达能力,但是当应用神经网络模型到机器学习时依然存在一些难点问题.主要分为两大类: 优化问题:深度神经网络的优化十分困难.首先,神经网络的损失函数是一个非凸函数,找到全局最优解通常比较困难.其次,深度神经网络的参数通常非常多,训练数据也比较大,因此也无法使…