1.简单的for...[if]...语句 >>> a=[12, 3, 4, 6, 7, 13, 21] >>> newList = [x for x in a] >>> newList [12, 3, 4, 6, 7, 13, 21] >>> newList2 = [x for x in a if x%2==0] >>> newList2 [12, 4, 6] newList构建了一个与a具有相同元素的List.但是

1 完成命令解析程序 1.1 问题 有命令解析程序,该程序提供三个功能选项供用户选择,用户选择某功能后,程序在界面上输出用户所选择的功能名称.程序的交互效果如图-1所示: 图-1 由上图可以看出,程序提供的功能有:显示全部记录.查询登录记录和退出.如果用户在控制台输入1,则表示用户选择的功能为“显示全部记录”,此时,需要在界面上输出该功能的名称. 如果用户在控制台输入2,则表示用户选择的功能为“查询登录记录”,此时,也需要在界面上输入该功能的名称,交互效果如图-2所示: 图-2 如果用户在控制台

为什么要为android项目增加maven集成功能呢?这里我想到几个主要理由: 部署测试人员和开发人员的角色分离,让他们摆脱eclipse开发环境设置android sdk环境,直接在服务器上运行一个命令,然后下载它的apk包,安装到手机上: 开发人员和android market市场发布人员的角色分离,市场发布人员不知道什么是签名等等,也是在服务器端运行命令即可,需要输入密码,这个过程和开发人员隔离: 如果仅有上述两个理由,那么用android默认的ant脚本也可以了,还希望android项目

//题目13:打印出所有的“水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数 //本身.例如:153是一个“水仙花数”,因为153 = 1的三次方+5的三次方+3的三次方. #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> //分析:先准备一个动态内存数组,用来存储所有的三位数,这个三位数百位不可以是0 //为了便于分解,先定义结

在前面的文章中, 介绍自己当时所在团队的处境(使用.NET开发),一个不到十个人的研发团队在保证正常开发进度同时需要并发支持四.五十个项目问题处理,经常为了程序版 本冲突.日常测试版本.发布版本提供等重复枯燥无味的手工劳动,导致团队成员身心俱疲.经历这样痛苦的一段时间,终于忍受不了,通过命令行实现了包括获 取.编译.发布过程的集成,大大减轻版本编译的时间,此时还能见到团队成员一边编译程序一边聊天轻松的笑脸,这就坚定了自己持续集成的做法,不过可笑是当 时自己对持续集成没有任何的概念,只是当时的状况

哈夫曼树又称为最优二叉树,哈夫曼树的一个最主要的应用就是哈夫曼编码,本文通过简单的问题举例阐释哈夫曼编码的由来,并用哈夫曼树的方法构造哈夫曼编码,最终解决问题来更好的认识哈夫曼树的应用--哈夫曼编码. 一.引子 在学习中我们经常遇到将各科成绩改为优秀.良好.中等.及格和不及格.那么根据分级原理,代码表示为: ) b = "不及格“; ) b = "及格"; ) b = "中等"; ) b = "良好"; ) b = "优秀&q

上一次我们建立一个比较简单的资源管理器,这次我们说一下上面的资源管理器的问题,并且得尽量的贴近windows的资源管理器. 这样一个简单的资源管理树就完成了,下面我们说说它的问题: ① 图片和外观和Windows有差距 这个我们可以通过设置L&F和通过前面写的Renderer那样设置新的图片解决,不是大问题. ② 文件夹里文件多时展开会很慢,会导致界面假死 这个我们可以自己写一个缓加载的TreeNode,让它继承于DefaultMutableTreeNode,在它里面定义加载标示,然后使用Swi

本文内容基于An introductory tutoril on kd-trees 1.KDTree介绍 KDTree根据m维空间中的数据集D构建的二叉树,能加快常用于最近邻查找(在加快k-means算法中有应用). 其节点具有如下属性(对应第5节中的程序实现): 非叶子节点(不存储数据): partitionDimention 用于分割的维度,取值范围为1,2,…,m partitionValue 用于分割的值v,当数据点在维度partitionDimention上的值小于v时,被分到左节点,

0.目录 前置知识 思路介绍 详述 1 确定h的中心点 2 算法步骤 java实现 1.前置知识 本文内容基于<Accelerating exact k-means algorithms with geometric reasoning> KDTree k-means 2.思路介绍 k-means算法在初始化中心点后C通过以下迭代步骤得到局部最优解:   a.将数据集D中的点x赋给距离最近的中心点   b.在每个聚类中,重新计算中心点 传统算法中,a步需要计算n*k个距离(n为D的大小,k为聚

分页查询 分页查询是java web开发中经常使用到的技术.在数据库中数据量非常大的情况下,不适合将所有的数据全部显示到一个页面中,同时为了节约程序以及数据库的资源,就需要对数据进行分页查询操作. 通过JDBC实现分页的方法比较多,而且不同的数据库机制其分页的方式也不同,这里我们介绍典型的两个分页方法. 1.通过ResultSet的光标实现分页 该分页方法可以在各种数据库之间通用,但是带来的缺点是占用了大量的资源,不适合在数据库大的情况下使用. 2.通过数据库机制进行分页 很多数据库都会提供这种

目录 1.KNN近邻法 1.KNN近邻法 KNN模型由三个基本要素决定: 距离度量:其中欧式距离一般误差最小,\(x_{i} 和 x_{j}\)为两个样本点:\[L_{2}(x_{i}, x_{j}) = (\sum\limits_{l=1}^{n} |x_{i}^{(l)} - x_{j}^{(l)}|)\] k值的选择:k较小->近似误差会减小,估计误差会增大,模型变复杂,容易过拟合:k较大->估计误差减小,近似误差增大,模型变简单.k值一般取一个比较小的数值. 分类决策规则:分类损失函数

<精通python网络爬虫>韦玮 著 目录结构 第一章 什么是网络爬虫 第二章 爬虫技能概览 第三章 爬虫实现原理与实现技术 第四章 Urllib库与URLError异常处理 第五章 正则表达式与Cookie使用 第六章 手写Python爬虫 第七章 学会使用 Fiddler 第八章 爬虫的浏览器伪装技术 第九章 爬虫的定向爬取技术 第十章 了解Python爬虫框架 第十一章 爬虫利器----Scrapy安装与配置 第十二章 开启Scrapy爬虫项目之旅 第十三章 Scrapy核心架构 第十四

         分页查询信息       使用jdbc连接mysql数据库实现分页查询任务 通过mysql数据库提供的分页机制,实现商品信息的分页查询功能,将查询到的信息显示到jsp页面上. 本项目时一个简单的运用eclipse+jdbc+mysql的小程序. 连接的数据库名称为db_database11,属性如下: 1.创建名为com.pmf.bean的包,包中是名为Product的类,用于封装商品信息. 全部代码如下: package com.pmf.bean; /** * 商品 * */

爬取到的data不是想要获取文章页面的源码,而是跳转到验证码的页面的源码.我网上查了一下是由于访问过于频繁导致的,我也加了time.sleep和改了请求头但还是显示不了,求大神支招,除了识别验证码的方式还能怎么做?? import re import urllib.request import time import urllib.error headers = {'User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/2

阅读目录 从 Tornado 说起 再来看下 Gevent 总要总结一下 原文:http://www.pywave.com/2012/08/17/about-gevent-and-tornado/ 还是前几月的时候,几乎在同一时间,自己接触到了 Gevent 和 Tornado 这两个已经不新的东西,那时那个 思绪混乱啊!似乎都支持异步,似乎都是无阻塞(non-blocking),性能似乎都好到个不行 (猛击).知道两者虽是单线程, 但基于无阻塞的特性,战斗力那个是嗖嗖地上涨,运用得当的话,ho

引言 - 业务有点麻烦 C 功能很强大, 同样书写起来会谨慎(拖泥带水). 不妨通过一个小问题来描述裹脚的 C 需求: 用 C 创建一个文件! 难点在于 1. 文件路径切割成 目录 + 文件名 2. 目录 多级创建 3. 跨平台 这个问题也挺适合做线下面试作业. 本文围绕下面几个重点讲述 1. 获取文件更新时间 2. 目录创建和文件删除 3. 配置自动更新 应对平台是 Winds cl 和 Linux gcc :) 在开始之前, 先介绍一些文件辅助基础函数, 构造了两个最初的原始的 mkdir

很久没看推荐系统相关的论文了,最近发现一篇2017年的论文,感觉不错. 原始论文 https://arxiv.org/pdf/1708.05031.pdf 网上有翻译了 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6728999.html git项目 https://github.com/hexiangnan/neural_collaborative_filtering 项目的主题框架如下: 代码是使用keras来实现的深度学习,其中GMF.py是传统的Matrix

CS表单工具说明 1.调用: 1.1.单据事件调用 runbill_表单sn 调用无窗口表单 loadbill_表单sn 调用窗口表单 1.2.功能调用 功能号:LOADCSBILL 参数表单名称 1.3.表单中调用表单 OPENBILL_表单sn 2.对象 2.1.DJForm: // 特指单据调用表单,此为单据窗体对象 如果以单据为基础调用表单,则表单中全局对象DJForm <> nil; DJForm即为当前单据对象,可以通过此对象与单据进行交互, 2.2.ParentForm: //

对button组件的例子中,js代码的一点理解 for (var i = 0; i < types.length; ++i) { (function(type) { // 循环构建目标函数 pageObject[type] = function(e) { // duck类赋方法 var key = type + 'Size' var changedData = {} changedData[key] = this.data[key] === 'default' ? 'mini' : 'defau

分页查询 通过JDBC实现分页查询的方法有很多种,而且不同的数据库机制也提供了不同的分页方式,在这里介绍两种非常典型的分页方法. 通过ResultSet的光标实现分页 通过ResultSet的光标实现分页,优点是在各种数据库上通用,缺点是占用大量资源,不适合数据量大的情况. 2. 通过数据库机制进行分页 很多数据库自身都提供了分页机制,如SQL Server中提供的top关键字,MySQL数据库中提供的limit关键字,它们都可以设置数据返回的记录数. 通过各种数据库的分页机制实现分页查询,其优

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14449.html 项目描述 使用 html+js+css 实现一个网页拼图游戏,可支持简单,中等,困难三种难度. 演示效果 在浏览器直接打开网页即可运行,有三种难度可以选择, 完成拼图会显示所用的时间和步数. 项目结构 Puzzle ├── chilian.jpg ├── fifteen.css ├── fifteen.html └── fifteen.js 文件夹中只有四个文件,拼图所用的原图以及3个代码文件. 项目