提高题:1.编写程序,随机生成一个1~10内的数,让对方猜3次.如果3次内能猜中则输出“恭喜你”:若3次内猜不中则输出正确答案.C语言中提供生成随机数的函数rand()用法:①所需头文件:#include<math.h>#include<time.h>②生成随机数种子:srand(time(0));③生成某范围内的随机数.例如生成1~100内的随机数int a = rand()%100+1;//将这个数取余100,会得到一个0~99之间的数,将这个数+1即可得到1~100之间的数…

练习题:注:标有(课堂)字样的为课上练习,其他为课下练习基础题(50题)1.(课堂)编写程序,输出“XXX欢迎来到动物园!”(XXX是自己的名字). //1.(课堂)编写程序,输出“XXX欢迎来到动物园!”(XXX是自己的名字). #include<stdio.h> #define N 20 int main(){ }; //while(gets(ch)!=NULL){ //puts(姓名); gets(ch); puts(ch); puts("欢迎来到动物园"); //}…

40.(课堂)打印杨辉三角型前10行 #if 0 40.(课堂)打印杨辉三角型前10行 思路分析: 一.打印十行杨辉三角得第十行长度为十,所以建立一个长度为十的数组,作为每行的数据存储 二.按 0-9循环,代表行号,每次循环按行号递减遍历操作数组, 三.行号位元素置一,递减遍历 元素(n)=元素(n)+元素(n-1),首位不运算. 四.对一行操作完成可得到对应的杨慧三角值.输出. 错误分析: 没有将完整的杨慧三角记录. #endif #include<stdio.h> #include<…

31.读懂以下程序,说明程序的功能#include<stdio.h>int main(){ int m,n,r,m1,m2; printf("请输入2个正整数:"); scanf("%d%d",&m1,&m2); m=m1; n=m2; do{ r=m%n; m=n; n=r; }while(r!=0); printf("%d\n",m); return 0;} //31.读懂以下程序,说明程序的功能 #include…

16.(课堂)输入一个年份(正整数),判断这年是否是闰年.闰年判断标准:年份能被4整除:如若遇到100的倍数,则需判断年份能否被400整除.(逢4一闰,逢百不闰,逢400又闰) #if 0 .(课堂)输入一个年份(正整数),判断这年是否是闰年.闰年判断标准:年份能被4整除:如若遇到100的倍数, 则需判断年份能否被400整除.(逢4一闰,逢百不闰,逢400又闰) 解题思路: 一.各个数据的包含关系: 能被4整除 包含 能被100整除 包含 能被400整除 二.多分支判断,从最小集合开始判断则判断…

首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier. Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, f…

机器学习入门 (注:无基础可快速入门,想提高准确率还得多下功夫,文中各名词不做过多解释) Python语言.pandas包.sklearn包   建议在Jupyter环境操作 操作步骤 1.pandas包加载给机器学习训练的表格 依照机器学习领域的习惯,我们把特征叫做X,目标叫做y,通常一列数据最后一列作为目标列 2.映射数据列为整型(Python做决策树需要整型或者实数) 3.拆分训练集.测试集 4.sklearn创建训练模型.测试模型准确率等 5.预测结果导出 算法 1.PCA算法2.LDA…

zookeeper部署及集群测试 环境 三台测试机 操作系统: centos7 ; hostname: c1 ; ip: 192.168.1.80 操作系统: centos7 ; hostname: c2 ; ip: 192.168.1.81 操作系统: centos7 ; hostname: c3 ; ip: 192.168.1.82 备注 注意要关闭防火墙 查看磁盘状况 为了避免磁盘使用不均而导致系统问题,因而先查看磁盘的分布情况. [root@sso conf]# df -lh Files…

A Bug's Life Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 13709    Accepted Submission(s): 4449 Problem Description Background Professor Hopper is researching the sexual behavior of a rare…

1.   概述 Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案 Dubbo是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架,每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持,并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点: 那么,Dubbo是什么? Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案. 其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种…

Hadoop基础-Hadoop的集群管理之服役和退役 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在实际生产环境中,如果是上千万规模的集群,难免一个一个月会有那么几台服务器出点故障,在IDE机房这种事情几乎每个星期都会有那么几起事故发生,比如服务器断电,磁盘过慢,网络不同,核心路由故障,接入层交换机故障,在严重点就是一些二级运营商出口被攻击导致网络拥堵等等.刚刚说的这些事件都是我在实际工作中遇到的一些现象,因此,在大规模集群部署上,尤其是大数据,存储的都是海量数据,甚至可以…

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")…

在实际应用中,一般会选择将数据集划分为训练集(training set).验证集(validation set)和测试集(testing set).其中,训练集用于训练模型,验证集用于调参.算法选择等,而测试集则在最后用于模型的整体性能评估. 1. 留出法 (Hold-out) 将数据集D划分为2个互斥子集,其中一个作为训练集S,另一个作为测试集T,即有: D = S ∪ T, S ∩ T = ∅ 用训练集S训练模型,再用测试集T评估误差,作为泛化误差估计. 特点:单次使用留出法得到的估计结果往…

项目中使用了redis ,对于其基本的使用,相对简单些,根据项目中已经提供的工具就可以实现基本的功能,但是只是这样的话,对于redis还是太肤浅,甚至刚开始时候,集群.多节点.主从是什么,他们之间是什么关系都很模糊.利用瓜弟的服务器,自己学习搭建了一个,现在将其中的主要流程.集群测试.搭建中遇到的问题,记录下来,以备后用和帮助后来者. 一.主要的搭建过程 分为两部分: 1.利用小王子提供的简要命令安装redis; redis安装 1.安装redis依赖 # yum install gcc tcl…

对于训练集,验证集,测试集的概念,很多人都搞不清楚.网上的文章也是鱼龙混杂,因此,现在来把这方面的知识梳理一遍.让我们先来看一下模型验证(评估)的几种方式. 在机器学习中,当我们把模型训练出来以后,该怎么对模型进行验证呢?(也就是说怎样知道训练出来的模型好不好?)有以下几种验证方式: 第一种方式:把数据集全部作为训练集,然后用训练集训练模型,用训练集验证模型(如果有多个模型需要进行选择,那么最后选出训练误差最小的那个模型作为最好的模型) 这种方式显然不可行,因此训练集数据已经在模型拟合时使用过了…

1.准备MHA集群环境 准备6台虚拟机,并按照本节规划配置好IP参数 在这些虚拟机之间实现SSH免密登录 在相应节点上安装好MHA相关的软件包   使用6台RHEL 7虚拟机,如图-1所示.准备集群环境,安装依赖包,授权用户,配置ssh密钥对认证登陆,所有节点之间互相以root秘钥对认证登录,管理主机以root密钥对认证登录所有数据节点主机,配置mha集群. 1.1 修改主机名,配置IP msyql{50..57} 192.168.4.{50..57}   1.2 安装包(51-55) ]# m…

对book3.csv数据集,实现如下功能: (1)创建训练集.测试集 (2)用rpart包创建关于类别的cart算法的决策树 (3)用测试集进行测试,并评估模型 book3.csv数据集 setwd('D:\\data') list.files() dat=read.csv(file="book3.csv",header=TRUE) #变量重命名,并通过x1~x11对class属性进行预测 colnames(dat)<-c("x1","x2"…

linux基础操作命令合集(一) 目录 linux基础操作命令合集(一) 一.命令行提示符 二.切换用户 三.主机名称命令 3.1.临时设置主机名 3.2.永久设置主机名 四.查看系统版本 五.网卡相关命令 5.1.临时修改网卡IP 5.2.永久修改IP地址 5.3.重启网卡 5.4.查看网卡地址 5.5.添加静态路由条目 临时添加路由(重启network服务失效) 5.6.永久添加路由(重启network服务生效) 六.开启关闭系统 6.1.重启系统 6.3.关机 6.4.取消重启 七.命令行…

PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似,一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 从另一个Tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) 赋01或随…

最近看到网上流传着各种面试经验及面试题,往往都是一大堆技术题目贴上去,但是没有答案. 为此我业余时间整理了40道Java基础常见的面试题及详细答案,望各路大牛发现不对的地方不吝赐教,留言即可. 八种基本数据类型的大小,以及他们的封装类 引用数据类型 Switch能否用string做参数 equals与==的区别 自动装箱,常量池 Object有哪些公用方法 Java的四种引用,强弱软虚,用到的场景 Hashcode的作用 HashMap的hashcode的作用 为什么重载hashCode方法?…

2022秋招眼看着就要来了,但是离谱的是,很多同学最近才想起来还有秋招这回事,所以纷纷临时抱佛脚,问我有没有什么快速磨枪的方法, 我的回答是:有! 说起来,临阵磨枪没有比背八股文更靠谱的了,很多人对这个很不屑:呵,背题家罢了! 但国内大环境如此,你不背,你就找不到满意的工作,很现实的一个事情.当然,你可以选择出淤泥而不染,身体力行的表示反抗,对推动国内互联网陋习改革出一份力,那我还是很佩服的. PS:家里无矿者建议慎重! 郑重承诺: 文中所有资料完全免费分享,资料都已整理好,需获取完整版的小伙伴…

http://poj.org/problem?id=2236 由于发生了地震,有关组织组把一圈电脑一个无线网,但是由于余震的破坏,所有的电脑都被损坏,随着电脑一个个被修好,无线网也逐步恢复工作,但是由于硬件的限制,一台电脑和另一台电脑能够相连当他们之间的距离小于d,或者还有一台电脑当中介,分别与两台电脑相连. 在修复的过程中,工作者会有两种操作,修复电脑和询问电脑a和电脑b是否相连.当询问的时候输出答案. 因为输入数据很大,需要快速判断电脑a和电脑b相连,所以自然想到用并查集. 初始时候 全部电…

在上一个小系列文章<ASP.NET Core on K8S学习初探>中,通过在Windows上通过Docker for Windows搭建了一个单节点的K8S环境,并初步尝试将ASP.NET Core WebAPI项目部署到了K8S,把玩了一下快速部署和实例伸缩.这个系列开始,会继续学习K8S以及在Linux上搭建集群来深入把玩.本篇会回顾一下K8S的基本概念以及架构组成,然后会通过Kubeadm快速地搭建一个K8S集群供后续学习把玩之用. 一.K8S基础概念回顾 1.Cluster 集群 计…

考试 .container { clear: both; margin: 0 auto; text-align: left; /*width: 1200px;*/ } .container:after { clear: both; content: "."; display: block; font-size: 0; height: 0; line-height: 0; visibility: hidden; } .pull-left { float: left; } .pull-ri…

Java程序员面试题集(1-50) 一.Java基础部分 1.面向对象的特征有哪些方面? 答:面向对象的特征主要有以下几个方面: 1)抽象:抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程,包括数据抽象和行为抽象两方面.抽象只关注对象有哪些属性和行为,并不关注这些行为的细节是什么. 2)继承:继承是从已有类得到继承信息创建新类的过程.提供继承信息的类被称为父类(超类.基类):得到继承信息的类被称为子类(派生类). 3)封装:通常认为封装是把过程和数据包围起来,对数据的访问只能通过已定义的界面.面向…

小编相信很多新手都会遇到以下几个问题 1.零基础想学渗透怎么入手? 2.学习web渗透需要从哪里开始? 这让很多同学都处于迷茫状态而迟迟不下手,小编就在此贴给大家说一下web渗透的学习路线,希望对大家有帮助 同时本博客也会按照学习路线推出渗透学习教学教程,希望大家能多多支持 本博客地址:http://www.cnblogs.com/cnhacker/ Web安全相关概念熟悉基本概念(SQL注入.上传.XSS.CSRF.一句话木马等). 通过关键字(SQL注入.上传.XSS.CSRF.一句话木马等…

---恢复内容开始--- 一.python单元测试实例介绍 unittest框架又叫PyUnit框架,是python的单元测试框架. 先介绍一个普通的单元测试(不用unittest框架)的实例: 首先构造一个方法:count.py #coding=utf-8 def add(a,b): return a+b; def minus(a,b): return a-b 然后构建一个单元测试的方法:testCount.py,(也可以创建一个类,类里面有多个测试方法) #coding=utf-8 impo…

一.集群环境搭好了,我们来测试一下吧 1.在java下创建一个wordcount文件夹:mkdir wordcount 2.在此文件夹下创建两个文件,比如file1.txt和file2.txt 在file1.txt中写入: Hello java Hello world 在file2.txt中写入: Hello hadoop Hello wordcount 3.在HDFS中创建一个input文件夹 hadoop fs mkdir /input hadoop fs -ls / 4.把刚刚写好的两个文…

训练集.验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见,但很多人并不是特别清楚,尤其是后两个经常被人混用. 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set),验证集(validation set),测试集(test set). Ripley, B.D(1996)在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义. Training set: A set of examples us…

--测试目的 测试ceph集群的读写性能,根据测试数据了解整个ceph集群的性能情况. --测试环境 1.8节点ceph集群环境,1台虚拟机(cpu 8核,内存8G),8k的块大小,时长2小时 2.8节点ceph集群环境,5台虚拟机(cpu 8核,内存8G),8k的块大小,时长2小时 --测试情景 1.Ceph集群无故障的性能指标 2.Ceph集群移除节点的性能指标 [ceph集群无故障状态测试] --测试方法: 1.从ceph集群中创建一个1T的块设备空间,将分出的磁盘空间挂载到虚拟机. A.…