对于Random的使用,在业务中使用频率是非常高的,本文就小结下常用的方法: 在Golang中,有两个包提供了rand,分别为 "math/rand" 和 "crypto/rand",  对应两种应用场景. 一."math/rand" 包实现了伪随机数生成器.也就是生成 整形和浮点型.  该包中根据生成伪随机数是是否有种子(可以理解为初始化伪随机数),可以分为两类: 1.有种子.通常以时钟,输入输出等特殊节点作为参数,初始化.该类型生成的随机数相…

Go入门 Go介绍 部落图鉴之Go:爹好还这么努力? 环境配置 安装 下载源码编译安装 下载相应平台的安装包安装 下载地址:https://golang.org/dl/ Linux上的apt-get,yum,Mac上的homebrew 安装 安装完成后命令行输入go,如果显示帮助信息则安装成功 GOPATH GOPATH:用来存放用户的Go源码,Go的可运行文件,以及相应的编译之后的包文件 src 存放源代码,使用go get下载的代码会放到这个目录 pkg 编译后生成的文件(比如:.a) bi…

对照mysql5.1手册,对这几天学的sql编程进行小结,主要涉及触发器.存储过程.权限管理.主从分离等,权当抛砖引玉,高手请略过. 一.触发器 通俗的说就是在指定的数据表增删改的前或后触发执行特定的sql语句,数据表为引用永久性表.不能将触发程序与TEMPORARY表或视图关联起来.可以从四个方面理解触发器: ---监视地点 table ---监视事件 insert/update/delete ---触发时间 after/before ---触发事件 insert/update/delete…

 Linux多线程编程小结 前一段时间由于开题的事情一直耽搁了我搞Linux的进度,搞的我之前学的东西都遗忘了,非常烦躁的说,如今抽个时间把之前所学的做个小节.文章内容主要总结于<Linux程序设计第3版>. 1.Linux进程与线程 Linux进程创建一个新线程时,线程将拥有自己的栈(由于线程有自己的局部变量),但与它的创建者共享全局变量.文件描写叙述符.信号句柄和当前文件夹状态. Linux通过fork创建子进程与创建线程之间是有差别的:fork创建出该进程的一份拷贝,这个新进程拥有自己的…

众所周知,在MySQL中,如果直接 ORDER BY RAND() 的话,效率非常差,因为会多次执行.事实上,如果等值查询也是用 RAND() 的话也如此,我们先来看看下面这几个SQL的不同执行计划和执行耗时. 首先,看下建表DDL,这是一个没有显式自增主键的InnoDB表: [yejr@imysql]> show create table t_innodb_random\G *************************** 1. row *************************…

query_posts是wordpress非常好用的调用文章函数,可以调用某个分类.标签.日期及作者等不同范围的文章列表.下面随ytkah一起来看看query_posts函数使用方法小结 首先是query_posts 的一般写法.通常是如先定义查询再加入文章loop后再重置查询. <?php //定义要显示的文章范围查询 query_posts(); //文章loop if ( have_posts() ) : while ( have_posts() ) : the_post(); ?> &…

Python生成随机数组的方法小结 本文实例讲述了Python生成随机数组的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 研究排序问题的时候常常需要生成随机数组来验证自己排序算法的正确性和性能,今天把Python生成随机数组的方法稍作总结,以备以后查看使用. 一.使用random模块生成随机数组 python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数大同小异,…

当你专注一件事的时候,时间总是过得很快! foreign key 练习 -- 切换数据库 use stumgr -- 删除班级表 drop table t_class1 -- 创建一个班级表 create table t_class1 ( cno int auto_increment not null, cname ) not null, room ), primary key (cno) ); -- 查看班级表 desc t_class1 -- 添加班级数据 ),(),(); -- 查看班级表…

前言 最近在给学校的社团成员进行web安全方面的培训,由于在mysql注入这一块知识点挺杂的,入门容易,精通较难,网上相对比较全的资料也比较少,大多都是一个比较散的知识点,所以我打算将我在学习过程中遇到的关于的mysql注入的内容给全部罗列出来,既方便个人之后的复习,也方便后人查找相关资料. 本文部分内容可能会直接截取其他大牛的文章,截取的内容我都会进行声明处理.如有侵权,请发email联系我(asp-php#foxmail.com)删除. 转载需注明来源+作者ID:Yunen. Mysql简介…

一直想写个总结,不过实在太忙了,所以一直拖啊拖啊,拖到现在,不过也好,有了这段时间的沉淀,发现自己又有了小小的进步.哈哈...... 原想框架开发的相关开发步骤.文档.代码.功能.部署等都简单的讲过了,就此了结本系列文章,经过这段日子的深入学习,发现本系列文章讲的还是太肤浅了,很多东西都没有讲到,也没有说明白.所以过段时间空闲些了,会继续从理论上来讲解怎么去设计一个框架(也算是给自己定个目标,加加压力),有了前面的代码了解,再学习理论相信大家也更容易接受了. 小结 学习如逆水行舟,不进则退,当能…

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上…

iOS--->微信支付小结 说起支付,除了支付宝支付之外,微信支付也是我们三方支付中最重要的方式之一,承接上面总结的支付宝,接下来把微信支付也总结了一下 ***那么首先还是由公司去创建并申请使用微信支付所需的信息 1.接下来就是微信支付的集成步骤了,参考着开发文档来,非常简单的 下载SDK,项目中导入所需的文件WxPay文件夹中,注意其中的.a文件容易丢失 2.根据文档对其中支持的非arc进行设置 3.设置微信支付的URL types 4.接下来就是代码内部的事情了,做支付我们知道首先需要在ap…

一:编辑被键盘遮挡的问题 参考自:http://blog.csdn.net/windkisshao/article/details/21398521 1.自定方法 ,用于移动视图 -(void)moveInputBarWithKeyboardHeight:(float)_CGRectHeight withDuration:(NSTimeInterval)_NSTimeInterval; 2.注册监听 NSNotificationCenter *defaultCenter = [NSNotific…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

前言 总括:详细讲述Cookie,LocalStorge,SesstionStorge的区别和用法. 人生如画,岁月如歌. 原文博客地址:Javascript本地存储小结 知乎专栏&&简书专题:前端进击者(知乎)&&前端进击者(简书) 1. 各种存储方案的简单对比 Cookies:浏览器均支持,容量为4KB UserData:仅IE支持,容量为64KB Flash:100KB,非HTML原生,需要插件支持 Google Gears SQLite :需要插件支持,容量无限制…

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这…

首先看下常见的攻击载荷,如下: select count(*),(floor(rand(0)*2))x from table group by x; 然后对于攻击载荷进行解释, floor(rand(0)*2) 查询表中内容大于等于3条会报错.一部分原因,因为floor(rand(0)*2)是有规律和固定的. 如果不理解,可以用数据库做下实验.select floor(rand(0)*2) from table ,数据量最好10条左右.你会发现一串0110110011--有规律的数字. 再然后s…

写在前面 HTML5出来已经很久了,然而由于本人不是专业搞前端的,只知道有这个东西,具体概念有点模糊(其实就是一系列标准规范啦):因此去年(2015.11.09),专门对HTML5做了个简单的小结,今天正好看到,整理一下放到我的博客,以免丢失.有错误请指正. 另外,转载请注明链接http://www.cnblogs.com/chenpi/p/5578011.html,虽然内容比较简单,但也是花了不少时间整理的. 什么是HTML5 简单地说,HTML5就是一系列用来制定现代富Web内容的相关技术的…

在segmentfault上读的一篇学习JavaScript路线的文章,做个小结. 一.简介.数据类型.表达式和操作符 (1)<JavaScript权威指南>前言1-2章&<JavaScript高级程序设计>前言1-2章. (2)权威3-4章&高设3-4章. (3)权威5章. 二.对象.数组.函数.DOM (1)权威6章&高设6章(“理解对象”部分). (2)权威7-8章&高设5,7章. (3)权威13,15,16章&高设8,9,10,11,…

接触到flex一个多月了,今天做一个学习小结.如果有知识错误或者意见不同的地方.欢迎交流指教. 画外音:先说一下,我是怎么接触到flex布局的.对于正在学习的童鞋们,我建议大家没事可以逛逛网站,看看人家的源代码.至于怎么看?从浏览器已经生成的静态代码看(当然如果该公司的代码在github开源了,那就去github中看吧,也可以fork到自己的托管空间下创建派生自己改着玩.),或者去网站上下一些自己感兴趣的或者差不多效果的代码看.多看demo,多加学习. 一个月前看到国美金融美易理财的界面,网址:…

python 学习小结 python 简明教程 1.python 文件 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 2.main()函数 if __name__ == '__main__': 3.物理行与逻辑行; 下面是一个在多个物理行中写一个逻辑行的例子.它被称为明确的行连接. s = 'This is a string. \ This continues the string.' print s 它的输出: This is a string. This continues…

项目中经常有遇到需求半透明的情况,如图片.文字.容器.背景等等,每次都要去翻以前的项目,不甚其烦.现在一次性做个小结,方便自己查阅,也同时分享给大家: 一. 元素容器透明 .div{ opacity: 0.5; /* Firefox.Chorme.Opera等主流浏览器识别 */ filter:alpha(opacity=50); /* IE6及以上IE浏览器识别 */ } 说明: 1. opacity:* 取值0-1之间,由全透明向不透明递增,超过1之后默认不透明: 2. filter:alp…

指针 -->指针变量 类型名 *变量名 int *point1; char *point2; 注意:*p可以直接使用,它代表指针p指向的变量,*p可以当做被指向的变量使用!~~~~ 一个变量的地址 成为这个变量的指针. -->数组元素的指针 定义:数组元素的地址 定义数组 一维数组 ] = {,,,}; 二维数组 ] = { {'a','b','c'}, {'k','c','s''}, {'j','w','z'} }; 数组元素的指针 ];//指针变量s,指向数组p的0号元素,作用将p数组的首…