图元选择集专题;;★★★01.选择集操作★★★(setq ss (ssadd));;创建一个空选择集(ssadd (car(entsel)) ss);;将点取的图元添加到ss选择集中,可以不用setq语句图元便加入ss所指向的选择集(ssdel en1 ss);;将en1图元从ss中删除(ssmemb (car (entsel)) ss);;测试图元名所表示的对象是否在选择集中,在则返回图元名,否则返回nil(ssname ss 0);;根据索引获取选择集中的图元名.使用repeat或者whil

目       录 1.      概述... 2 2.      演示信息... 2 3.      iNeuView(Web组态)配置数据接口... 2 4.      iNeuView(Web组态)图元绑定数据... 4 5.      iNeuView(Web组态)图元和文本框配置预警... 5 6.      iNeuView(Web组态)图元和文本框自定义右键菜单... 6 1.   概述 2019年即将结束,我们从2018年到现在,打了两年的基础,2020年是我们的发展元年,目标是

本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 为了防止误导读者,本文所有概念性内容均截取自对应Wiki 冒泡排序 原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢

大家知道enode框架的架构是基于ddd+event sourcing的思想.我们持久化的不是聚合根的最新状态,而是聚合根产生的领域事件.最近我在思考如何实现一个基于文件的eventstore.目标有两个: 1.必须要高性能:2.支持聚合根事件的并发持久化,要确保单个聚合根实例不会保存版本号相同的事件: 事件持久化高性能 经过了一番调研,发现用文件存储事件非常合适.要确保高性能,我们可以顺序写文件(append),然后随机读文件.之所以要随机读文件是因为在当某些command由于操作同一个聚合根

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什么是re模块,re模块有什么作用? re模块是Python提供的一个正则表达式相关的模块,主要是针对字符串进行模糊匹配,所以在字符串匹配这一功能上,re相当专业. 什么是模糊匹配? 之前的学习字符串内容的时候,也有进行匹配的一些方法,比如find()方法: S = 'adnsanpnqbciqwocb' ret = S.find('san') print(ret) >>> 3 这样就可以获得"san"在S中的位置,这种方法称为精确匹配.但很多情况下我们提供的搜索条件

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较

冒泡排序 原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端.(时间复杂度:O(n^2)) 步骤 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是

Linux 下 make 命令是系统管理员和程序员用的最频繁的命令之一.管理员用它通过命令行来编译和安装很多开源的工具,程序员用它来管理他们大型复杂的项目编译问题.本文我们将用一些实例来讨论 make 命令背后的工作机制. Make 如何工作的 对于不知道背后机理的人来说,make 命令像命令行参数一样接收目标.这些目标通常存放在以 "Makefile" 来命名的特殊文件中,同时文件也包含与目标相对应的操作.更多信息,阅读关于 Makefiles 如何工作的系列文章. 当 make 命

文章正文 通过文章“Spark 核心概念RDD”我们知道,Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度.Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据,根据RDD的依赖关系构建DAG,基于DAG划分Stage,将每个Stage中的任务发到指定节点运行.基于Spark的任务调度原理,我们可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算. 1.分布式运行框架 Spark可以部署在多种资源管理平

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本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因为其弹性分布式数据集(RDD)的抽象数据结构设计,通过实现抽象类RDD可以产生面对不同应用场景的子类.本章将先介绍Spark编程模型.RDD的相关概念.常用API源码及应用案例,

1. HashMap的数据结构 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端.  数组 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大.但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1):数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难: 链表 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N).链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易. 哈希表 那么我们能不能综合两者的特性,做出一种寻址容易,插入删除也容易的数据结构?答案是肯定的,这就是我们要提起的哈希表

前言 主要是想对Linux 下spi驱动框架有一个整体的把控,因此会忽略某些细节,同时里面涉及到的一些驱动基础,比如平台驱动.设备模型等也不进行详细说明原理.如果有任何错误地方,请指出,谢谢! spi介绍 SPI接口是Motorola 首先提出的全双工三线同步串行外围接口,采用主从模式(Master Slave)架构.支持多slave模式应用,一般仅支持单Master.时钟由Master控制,在时钟移位脉冲下,数据按位传输,高位在前,低位在后(MSB first).SPI接口有2根单向数据线,为

大二下实训课结业作业,想着就爬个工作信息,原本是要用python的,后面想想就用java试试看, java就自学了一个月左右,想要锻炼一下自己面向对象的思想等等的, 然后网上转了一圈,拉钩什么的是动态生成的网页,51job是静态网页,比较方便,就决定爬51job了. 前提: 创建Maven Project方便包管理 使用httpclient 3.1以及jsoup1.8.3作为爬取网页和筛选信息的包,这两个版本用的人多. mysql-connect-java 8.0.13用来将数据导入数据库,支持

1. 调度策略 TaskScheduler会先把DAGScheduler给过来的TaskSet封装成TaskSetManager扔到任务队列里,然后再从任务队列里按照一定的规则把它们取出来在SchedulerBackend给过来的Executor上运行.这个调度过程实际上还是比较粗粒度的,是面向TaskSetManager的. TaskScheduler是以树的方式来管理任务队列,树中的节点类型为Schdulable,叶子节点为TaskSetManager,非叶子节点为Pool,它们之间的继承关

spark入门教程(3)--Spark 核心API开发 原创 2016年04月13日 20:52:28 标签: spark / 分布式 / 大数据 / 教程 / 应用 4999 本教程源于2016年3月出版书籍<Spark原理.机制及应用> ,在此以知识共享为初衷公开部分内容,如有兴趣,请支持正版书籍. Spark综合了前人分布式数据处理架构和语言的优缺点,使用简洁.一致的函数式语言Scala作为主要开发语言,同时为了方便更多语言背景的人使用,还支持Java.Python和R语言.Spark因

在EXCEL文档里想从很长的文件路径中取得文件名,[数据]→[分列]是个不错的选择,但用函数会显得更高大上一些. 首先,需要获取最后一个"\"所在的位置. 方法1: FIND("@",SUBSTITUTE(A1(字符串所在单元格),"\","@",LEN(A1)-LEN(SUBSTITUTE(A1,"\","")))) 这个比较好理解,只要理解了SUBSTITUTE第四个参数的作用就好.

参考链接:https://www.cnblogs.com/xiarongjin/p/8310011.html 1. HashMap的数据结构 数据结构中有数组和链表来实现对数据的存储,但这两者基本上是两个极端.  数组 数组存储区间是连续的,占用内存严重,故空间复杂的很大.但数组的二分查找时间复杂度小,为O(1):数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难: 链表 链表存储区间离散,占用内存比较宽松,故空间复杂度很小,但时间复杂度很大,达O(N).链表的特点是:寻址困难,插入和删除容易. 哈希表 那

先来%一下Robert Tarjan前辈 %%%%%%%%%%%%%%%%%% 然后是热情感谢下列并不止这些大佬的博客: 图连通性(一):Tarjan算法求解有向图强连通分量 图连通性(二):Tarjan算法求解割点/桥/双连通分量/LCA 初探tarjan算法(求强连通分量) 关于Tarjan算法求点双连通分量 图的割点.桥与双连通分支 感谢有各位大佬的博客帮助我理解和学习,接下来就是进入正题. 关于tarjan,之前我写过一个是求lca的随笔,而找lca只是它一个小小的功能,它还有很多其他功