把pandas dataframe转为list方法 先用numpy的 array() 转为ndarray类型,再用tolist()函数转为list

对称矩阵压缩的简单实现 (GCC编译). /** * @brief C语言 对称矩阵 压缩 实现 * @author wid * @date 2013-11-03 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #define MAT_ROW 6 #define MAT_COL 6 typedef int ElemTyp

一个.宏列表 当这个问题面临: 有一个标志变量.位代表对应的含义. 我们须要提供一组函数来訪问设置这些位.可是对于每一个标记位的操作函数都是相似的.若有32个位,难道要搞32套相似的操作函数么? 你或许会说,用一套操作函数.依据传入的參数来推断对哪个位操作.这样固然可行,可是 ①不够直观.比如訪问Movable标记位,对于用户来说,is Movable()是非常自然的方式,而我们仅仅能提供这种接口isFlag(Movable) ②扩展性差. 若以后添加删改标记位,则须要更改isFlag等函数的代

前言 这本书这几年零零散散读过两三遍了,作为经典书籍,应该重复读反复读,既然我现在开始写博了,我也准备把以前觉得经典的好书重读细读一遍,并且将笔记整理到博客中,好记性不如烂笔头,同时也在写的过程中也可以加深自己理解的深度,当然同时也和技术社区的朋友们共享 类库和线程安全 在类设计中,类和方法的线程安全的设计尽量和FCL保持一致 保证所有的静态方法都是线程安全的 不保证实例方法是线程安全的 基元用户模式和基元内核模式构造 用户模式构造 易失构造(volatile construct),它包含一个简

linux下错误的捕获:errno和strerror的使用 - Google Chrome (2014/2/26 17:31:39) linux下错误的捕获:errno和strerror的使用 2011-08-09 13:44:12 经常在调用linux 系统api 的时候会出现一些错误,比方说使用open() write() creat()之类的函数有些时候会返回-1,也就是调用失败,这个时候往往需要知道失败的原因.这个时候使用errno这个全局变量就相当有用了.    在程序代码中包含 #i

class Solution { public: vector<int> largestDivisibleSubset(vector<int>& nums) { vector<int> dp(nums.size(),0); //dp[i] 代表 nums[i]在nums里面能够整除的数字个数 1,2,3, 里面 dp[2]代表index=2的数 3 能够整数的数有1个; vector<int> idx(nums.size(),0); //记录每个索引

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

C语言常常让人觉得它所能表达的东西非常有限.它不具有类似第一级函数和模式匹配这样的高级功能.但是C非常简单,并且仍然有一些非常有用的语法技巧和功能,只是没有多少人知道罢了. 指定的初始化 很多人都知道像这样来静态地初始化数组: , , , , }; C99标准实际上支持一种更为直观简单的方式来初始化各种不同的集合类数据(如:结构体,联合体和数组). 数组 我们可以指定数组的元素来进行初始化.这非常有用,特别是当我们需要根据一组#define来保持某种映射关系的同步更新时.来看看一组错误码的定义,

Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distributed matrix,RowMatrix,IndexedRowMatrix,CoordinateMatrix,BlockMatrix. 前言:MLlib支持本地向量和存储在单机上的矩阵,当然也支持被存储为RDD的分布式矩阵.一个有监督的机器学习的例子在MLlib里面叫做标签点. 1. 本地向量 一

描述 Given a sorted array, remove the duplicates in place such that each element appear only once and return the new length. Do not allocate extra space for another array, you must do this in place with constant memory. For example, Given input array A

Pandas库专为数据分析而设计,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素. 一.Pandas数据结构 1.import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2.S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’]) series是一组数据与一组索引(行索引)组成的数据结构 3.S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’],index=(1,3,4)) 指定索引 4.S1=pd.S

C语言常常让人觉得它所能表达的东西非常有限.它不具有类似第一级函数和模式匹配这样的高级功能.但是C非常简单,并且仍然有一些非常有用的语法技巧和功能,只是没有多少人知道罢了. ☆ 指定的初始化 很多人都知道像这样来静态地初始化数组: int fibs[] = {1,1,2,3,5}; C99标准实际上支持一种更为直观简单的方式来初始化各种不同的集合类数据(如:结构体,联合体和数组). ☆ 数组 我们可以指定数组的元素来进行初始化.这非常有用,特别是当我们需要根据一组#define来保持某种映射关系

min_heap类型定义min_heap函数构造/析构函数及初始化判断event是否在堆顶判断两个event之间超时结构体的大小关系判断堆是否为空及堆大小返回堆顶event分配堆空间堆元素的上浮堆元素的下沉堆插入元素堆删除元素弹出堆顶元素以下源码均基于libevent-2.0.21-stable.       在libevent中,使用min_heap这一数据结构来管理各个event的超时,也就是小顶堆,整个堆是根据各个event的超时时间来构成的,因此堆顶肯定就对应超时时间最小的event,这

Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析     Atitit Mysql查询优化器 存取类型 范围存取类型 索引存取类型 AND or的分析1 存取类型1 5         范围存取类型2 6         索引存取类型2 7         转换3 AND3 9         OR3 10    UNION3 11    NOT,<>4 12    ORDER BY4 13    GROUP BY4 存取类型 当我们评估一个条件表达

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

1.1 什么是索引? SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间 下面举两个简单的例子: 图书馆的例子:一个图书馆那么多书,怎么管理呢?建立一个字母开头的目录,例如:a开头的书,在第一排,b开头的在第二排,这样在找什么书就好说了,这个就是一个聚集索引,可是很多人借书找某某作者的,不知道书名怎么办?图书管理员在写一个目录,某某作者的书分别在第几排,第几排,这就是一个非聚集索引 字典的例子:字典前面的目录,可以按

一.基本语句优化 1.尽量避免在列上进行运算,这样会导致索引失败.例如: select * from table where DATE_FORMAT(`customer_regtime`,'%Y')>='2010' 优化为 select * from table where customer_regtime>='2010-01-01' 2.在使用join时,应该根据功能的需要尽量使用小结果集驱动大结果集.同时把复杂的join查询拆分成多个query.因为join多表时,可能导致更多的锁定和堵塞

最近写一个项目,有验证码,但是接口返回的并不是验证码图片的URL,而是返回的字节数组16进制字符串.这样就需要把16进制字符串首先字节数组,其次再把字节数组转化为NSData,最后再把NSData转化为UIImage.其中最重要的是如何把16进制的字符串转换为字节数组.首先要把字节数组和16进制关联起来.1字节(byte)就是8个位(bit).一个位就代表一个0或1(即二进制) .4个二进制数组成一个十六进制数.这样就把16进制的字符串和字节数组关联起来了.总结出来就是1个字节(byte) =

由于项目中要用到词库,而下载的搜狗词库是.scel格式,所以就用python脚本将搜狗词库.scel格式文件转化为.txt格式文件. #!/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import struct import sys import binascii import pdb try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass # 搜狗的scel词库就是保存的文本的unicode编码,每两

此文为转载,仅做保存使用,出处:http://www.cr173.com/html/8688_all.html 在数据库存优化设计中往往会提到索引,这编文章就来详细的说明一下在 SQL SERVER 下面的建立索引的技巧和需要注意的一些地方,让您可以更直观的了解数据库的结构. 往往在数据量比较小,查询量也不是很大的时候我们往往会忽视索引的存在. 总结优化如下: 1.主键就是聚集索引 2.只要建立索引就能显著提高查询速度 3.把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引,以提高查询速度 (四)其他书

一.索引的概念 索引就是加快检索表中数据的方法.数据库的索引类似于书籍的索引.在书籍中,索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息.在数据库中,索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据,而不必扫描整个数据库. 二.索引的特点 1.索引可以加快数据库的检索速度 2.索引降低了数据库插入.修改.删除等维护任务的速度 3.索引创建在表上,不能创建在视图上 4.索引既可以直接创建,也可以间接创建 5.可以在优化隐藏中,使用索引 6.使用查询处理器执行SQL语句,在一个表上,一次只能使用一个索