如图.在正方体$ABCD-A_1B_1C_1D_1$中,点$M,N$分别是直线$CD,AB$上的动点,点$P$是$\Delta A_1C_1D_1$内的动点(不包括边界),记直线$DP$与$MN$所成角为$\theta$,若$\theta$的最小值为$\dfrac{\pi}{3}$,则点$P$的轨迹为(      )A.圆的一部分 B.椭圆的一部分 C.抛物线的一部分 D.双曲线的一部分 答案 B 分析:“二面角最大,线面角最小”.从而我们知道$D_1P$与底面$ABCD$所成的角为$\dfra

一.墨菲定律:越害怕什么,就越会发生什么 二.吉德林法则:把问题清楚地写下来,就已经解决一半了 三.吉尔伯特定律:工作中的最大问题就是没人跟你说该如何去做 四.沃尔森法则:把信息和情报排在第一位,金钱自然就会到来 五.福克兰定律:没必要做决定时,就不要去做决定

说明 2016-12-10 补充 (后来)偶然发现中国天气网已经有城市ID列表的网页...还发现城市编码有两种,暂且称中国天气网这些编码为旧标准"旧编码"的特征是 9个字符长度; 注:景点代码为12个字符长度 数据来自中国天气网非官方接口,由我来清洗.加工.共享. 北京 1 101010100 北京 北京2 101010200 北京 海淀3 101010300 北京 朝阳4 101010400 北京 顺义5 101010500 北京 怀柔6 101010600 北京 通州7 10101

--2013年10月10日23:54:43 今天需要获取机场信息,发现一个网站有数据,用爬虫趴下来了所有数据: 目标网址:http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=1 代码: #!/usr/bin/python #coding:gbk import urllib2 import re def op(page): url = "http://www.feeyo.com/airport_code.asp?page=%d" % page re_qb

虽然django适合从零开始构建一个项目,但有时候整合原有的数据库也在所难免,下面以django整合我的mysql作说明. mysql数据是我从京东上抓取的数据,数据表名为jd,演示如图 下面将jd整合到django中,操作如下 1.修改settings.py root@iZ28b5osxspZ:/home/jd# vim jd/settings.py ... DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', #'N

一.快速入门 1.Tika是一个用于文本解释的框架,其本身并不提供任何的库用于解释文本,而是调用各种各样的库,如POI,PDFBox等. 使用Tika,可以提取文件中的作者.标题.创建时间.正文等内容,相比于java.io自带的一些功能(如FileInputStream,FIleReader,Scanner等): (1)若文档为纯文本,如txt,html,java文件等,则二者对于文件内容的提取基本无差别,都可将内容呈现出来. (2)若文档为富文本,如office,pdf等,使用java.io直

1前言 在创建项目中,IDEA提供了非常多项目模板,比方Spring MVC模板,能够直接创建一个基于Maven的Spring MVC的demo,各种配置都已经设定好了,直接编译部署就能够使用. 最開始自己创建maven web项目时,要么创建一个springmvc项目进行改动,要么创建了一个maven项目(不是web项目),自己加入�webapp文件夹加入�配置web.xml文件,以及加入�web moudle,配置属性等等. 另外之前总结的几篇Intellij使用文章,里面多多少少都还有点问

PS:大一下学期C++课程设计 1.成绩管理系统 #include<stdio.h> #include<string> #include<iostream> #include<fstream> #include<ostream> #include<iomanip>//setw(),控制空格 #include<algorithm>//为了计算文件里面含有的对象个数 #include<windows.h> #inc

首先,进入千人基因组数据库的网站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/tools/1000genomes/ 如下图所示,在数据库的框框里输入我们感兴趣的SNP,比如rs608139 搜索后出现如下界面,黄色区域是我们感兴趣的SNP,红色框框是不同国家和地区在该SNP对应的频率和个数. 千人基因组数据库包括的国家和地区如下表所示. 国家 Continent Population (Abb) 中国,北京 Asian CHB 日本,东京 Asian JPT 中

1前言 在创建项目中,IDEA提供了很多项目模板,比如Spring MVC模板,可以直接创建一个基于Maven的Spring MVC的demo,各种配置都已经设定好了,直接编译部署就可以使用. 最开始自己创建maven web项目时,要么创建一个springmvc项目进行修改,要么创建了一个maven项目(不是web项目),自己添加webapp目录添加配置web.xml文件,以及添加web moudle,配置属性等等. 另外之前总结的几篇Intellij使用文章,里面多多少少都还有点问题,请以本

一般来说,jvm的调优策略是没有一种固定的方法,只有依靠我们的知识和经验来对项目中出现的问题进行分析,正如吉德林法则那样当你已经把问题清楚写出来,就已经解决了一半.虽然JVM调优中没有固定的策略,但是本文会介绍几种比较常见的调优策略. 一.减少Full GC 项目中如果出现了Full GC,由于Full GC是清理整个堆空间包括年轻代和永久代,时间会很长,会大大的减少程序的性能.减少Full GC的频率策略可以参考 https://blog.csdn.net/qq_34939489/articl

知识点: 字典, for 循环,if ...else 嵌套 永辉超市 = { '食品饮料':{ '休闲食品':{ '坚果':['山核桃','腰果'], '炒货':['瓜子','花生'] }, '牛奶':{ '进口牛奶':['安慕希','欧德堡'], '国产牛奶':['伊利','蒙牛'] }, '饮料':{ '碳酸饮料':['芬达','雪碧'], '咖啡':['星巴克','雀巢'] } }, '粮油副食':{ '食用油':{ '菜籽油':['鲁花','福临门'], '玉米油':['金龙鱼','长寿

容易发现,圆锥体积和点的具体x.y坐标无关,只与其到z轴的距离sqrt(x*x+y*y)有关. 于是将这些三维的点都投射到二维的xOy平面的第二象限(sqrt(x*x+y*y),z),求个上凸壳,然后在每一点处,圆锥的母线的斜率的取值范围就确定了,发现这个圆锥的体积关于圆锥母线的函数是单峰的,可以三分. 于是枚举凸壳上每一个点,做个三分就行了. #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #define EP

http://2016.qconbeijing.com/schedule 大会日程 2016年04月21日 星期四 09:15 开场致辞 地点 1号厅   主题演讲 工程效率提升 业务核心架构 容器集群管理实践专场(厂商共建专场)报名 基于云的IT系统升级部署专场(厂商共建专场)报名 地点 1号厅 2号厅C 2号厅A 203CD 203AB 出品人   王海龙 沈剑 刘羽飞 刘羽飞 09:30 <编程语言演变对开发者的意义> <七周七并发模型>作者 Paul Butcher 幻灯片

本文来自:菲尔兹奖座谈会 博客 Edward Frenkel教授的主要研究方向是数学与量子物理中的对称.他现在在做的许多问题都与朗兰兹纲领有关.他现在是加州大学伯克利分校的数学教授. 在今年的菲尔兹奖座谈会上,Frenkel会主讲朗兰兹纲领的概况.他是向公众普及数学.改善数学映象这一行动的推崇者. 以下他对Richard Cerezo关于朗兰兹计划的一些问题的回答. 问:你会把朗兰兹纲领看作联系数论与数学分析的数学语言的发展吗? 答:是的,实际上它更多地描述的是数论的内容. 问:你能够详细解释一

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2019年MTP管理技能提升培训笔记 管理专题培训–MTP管理技能提升培训 高水准的问题分析解决 何为高水准 高 多层探寻,高度分析,即需要有深度 水 团队讨论,水平思考,即需要有广度 准 预防应变,准备措施,即需要总结经验,防范于未然 从问题现象到解决问题的6步流程(恰好与ITIL的故障流程和问题流程相对应) 根据问题现象紧急制定临时应急措施 从 多角度 调查问题本身,了解问题的范围 (引入专家)分析问题原因,包括表面问题和深层问题 (与专家一起)讨论方案 (与专家一起)进行方案决策 总结经验

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

本文通过分享一些公司的o2o成功案例让您了解什么是O2O,o2o的优势,o2o模式有哪些,未来我们要如何做o2o才更有竞争力,学牛人的o2o创新玩法,摸索适合自己的o2o思路.拥抱o2o - 传统企业转型的新动向! o2o成功案例及那些o2o牛人 以下案例来自的金错刀的微信文章,本文只做索引,汲取精髓请点击查看 现象级爆点“小苹果”的3大幕后推手 我曾经问过好几个参与<小苹果>的人:这个爆点是如何引爆的?得到了好几个答案,但都没有优酷土豆集团副总裁卢梵溪说的这么清楚.卢梵溪在此前的Chuang

题意: 有一个n*n的矩阵,初始化全部为0.有2中操作: 1.给一个子矩阵,将这个子矩阵里面所有的0变成1,1变成0:2.询问某点的值 方法一:二维线段树 参考链接: http://blog.csdn.net/xiamiwage/article/details/8030273 思路: 二维线段树,一维线段树的成段更新需要lazy. 引申到二维线段树应该需要一个lazy,一个sublazy,可是这里什么都不用.    奇妙之处在于这题的操作是异或,当某一段区间需要异或操作时候, 不必更新到它所有的