CPI.PPI 一则旧闻,根据 2016年1月9日 统计局公布的数据,CPI同比增长1.6%,PPI同比下降5.9%. Consumer Price Index 缩写CPI,居民消费价格指数. 统计范围不包括所有消费品,而是选了8大类,262个子类的商品.然后根据居民消费支出的比重,给每一个分类定一个权数.其中食品占了34%,不愧是吃货大国.需要注意是不包括房子的,买房属于投资,不是消费. Producer Price Index 缩写PPI,工业生产者出厂价格指数.和 CPI 不一样,PPI

 1.字段查找表值"这包括"方法一字符串的所有记录 如果表中有一name场,查询name这包括"乔 - 史密斯"所有记录.能够写sql: Stirng strsql="SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '%"+"张三"+"%'"; 2.查询某字段值"包括于"某个字符串的全部记录的方法 假设查询表中name字段包括于字符串"张三是个好学生&qu

文件包括是C预处理程序的还有一个重要功能. 文件包括命令行的一般形式为: #include"文件名称" 在前面我们已多次用此命令包括过库函数的头文件. 比如: #include"stdio.h" #include"math.h" 文件包括命令的功能是把指定的文件插入该命令行位置代替该命令行, 从而把指定的文件和当前的源程序文件连成一个源文件. 在程序设计中,文件包括是非常实用的. 一个大的程序能够分为多个模块,由多个程序猿分别编程. 有些公用的符

网关用来控制流程的流向 网关能够消费也能够生成token. 网关显示成菱形图形,内部有有一个小图标. 图标表示网关的类型. 基本分支 首先 利用 流程变量  写个带有分支的一个基本流程 流程图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYTY3NDc0NTA2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""&g

返回目录:<ARM-Linux中断系统>. 总结: 原文地址:<linux kernel的中断子系统之(七):GIC代码分析> 参考代码:http://elixir.free-electrons.com/linux/v3.17-rc3/source 一.前言 GIC(Generic Interrupt Controller)是ARM公司提供的一个通用的中断控制器,其architecture specification目前有四个版本,V1-V4(V2最多支持8个ARM core,V3

一.前言 GIC(Generic Interrupt Controller)是ARM公司提供的一个通用的中断控制器,其architecture specification目前有四个版本,V1-V4(V2最多支持8个ARM core,V3/V4支持更多的ARM core,主要用于ARM64服务器系统结构).目前在ARM官方网站只能下载到Version 2的GIC architecture specification,因此,本文主要描述符合V2规范的GIC硬件及其驱动. 具体GIC硬件的实现形态有两

kaggle竞赛 获取和读取数据集 数据预处理 找出所有数值型的特征,然后标准化 处理离散值特征 转化为DNArray后续训练 训练模型 k折交叉验证 预测样本,并提交结果 kaggle竞赛 本节将动手操作实践一个kaggle比赛,房价预测. 可以先将未经优化的数据的预处理,模型的设计和超参的选择,可以动手操作,观察实现的过程以及结果, 获取和读取数据集 比赛的数据分为训练数据集和测试数据集.两个数据集都包括每栋房子的特征,如阶段类型,建造年份,房顶类型,地下室状况等特征值.这些特征值有连续的数

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学

梯度消失.梯度爆炸以及Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion). 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差. 假设一个层数为\(L\)的多层感知机的第\(l\)层\(\boldsymbol{H}^{(l)}\)的权重参数为\(\boldsymbol{W}^{(l)}\),输出层\(\boldsymbol{H}^{(L)}\)的权重参

梯度消失.梯度爆炸以及Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失(vanishing)和爆炸(explosion). 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差. 假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数为W(l)\boldsymbol{W}^{(l)}W(l),输出层H(L)\boldsymbol{H}^{(L)}

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今天终于闲下来了, 那么也好总结下这几天面试的经历.四天的时间一共面了七家, 有一家是自己推迟了没有去.声明:如若转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/5895787.html因为我之前的博文我发现很多被转载都是没有出处的, 直接复制粘贴就变成了他们的产物.. 先总结下这么几次面试下来的感受: 1, 先了解市场行情,给出自己的市场定位了解你所找工作 的一些市场行情, 这样你就知道自己的一个水平是可以拿到一个什么价位了.因为基本上每家公司都会提前对你

经常看到这样的问题,就是问这两个的区别,我这也总结一下: 1,宏观上说,一个是类,一个是接口,类只支持单一继承,接口支持多个继承 2,微观上说,就是从内部来说 a,成员变量方面 接口可以包含方法,属性,常量(不变的,但是不想一直从数据库中取导致浪费资源的量) 抽象类可以包括接口包括的任何成员,同时需要满足的是内部可以有实现的方法和没有实现的方法,同时必须有没有实现的方法 b,接口类是公开的,抽象类可以不是公开的 c,一般使用,接口是在顶部,然后抽象类实现接口,然后对象类来实现抽象类 d,实现接口

import requestsimport reimport randomimport time class download(): def __init__(self): self.iplist = [] ##初始化一个list用来存放我们获取到的IP html = requests.get("http://haoip.cc/tiqu.htm") ##不解释咯 iplistn = re.findall(r'r/>(.*?)<b', html.text, re.S) ##表

本文是转发博友的总结,方便自己以后随时温习: 1.值类型和引用类型 1.1堆和栈 简单的说值类型存放在堆栈上面,引用类型的数据存放在托管堆上面(它的引用地址却存放在堆栈上面)! 栈:它是一个内存数组,是一个先进后出的数据结构! 栈的特征:数据只能从栈顶进,从栈顶出! 堆:它是一个内存区域,可以分配大块区域存储某类型的数据,与栈不同的是它里面的数据可以任意排序和移除! 下面是园子的一张图,贴上来供大家参考啊! 问     题 值  类  型 引 用 类 型 这个类型分配在哪里? 分配在栈上 分配在

先前在 Windows 操作系统下,习惯用 TortoiseSVN 导出新增或修改过的文件([相当实用]如何让TortoiseSVN导出新增或修改过的文件 ),最近换成了 Mac Pro 笔记本电脑,一时没找到类似 TortoiseSVN 好用的客户端工具.好吧,利用PHP写个导出小工具: 1.工具文件名:svn.php,其内容如下: <?php /** * 导出指定版本之间的差异文件,如 100 和 200 之间的差异则导出 100(不包括) - 200(包括) 的所有修改 * [SVN命令行

一.基本概念: 一个进程至少需要一个线程. 组成:一个线程包括仅包括一个线程堆栈和一个线程内核对象 线程堆栈:用于维护线程在执行代码时需要的所有函数参数和局部变量 线程内核对象:操作系统用它来对线程实施管理.内核对象也是系统用来存放线程统计信息.(此处内核对象专指线程内核对象) 生命周期:线程总是创建于某个进程环境中,其生命周期仅存在于创建它的进程生命周期内. 执行位置:线程在进程的地址空间中执行代码并进行数据操作.从属于同一进程的线程共享进程的地址空间,可以执行一样的代码并对一样的数据进行操作

中篇的重点在于,在复杂情况下使用表表达式的查询,尤其是公用表表达式(CTE),也就是非常方便的WITH AS XXX的应用,在SQL代码,这种方式至少可以提高一倍的工作效率.此外开窗函数ROW_NUMBER的使用也使得数据库分页变得异常的容易,其他的一些特性使用相对较少,在需要时再查阅即可. 本系列包含上中下三篇,内容比较驳杂,望大家耐心阅读: 那些年我们写过的T-SQL(上篇):上篇介绍查询的基础,包括基本查询的逻辑顺序.联接和子查询 那些年我们写过的T-SQL(中篇):中篇介绍表表达式.集合

转载地址:http://www.cnblogs.com/zhouzhou-aspnet/articles/2591596.html 1.值类型和引用类型 1.1堆和栈 简单的说值类型存放在堆栈上面,引用类型的数据存放在托管堆上面(它的引用地址却存放在堆栈上面)! 栈:它是一个内存数组,是一个先进后出的数据结构! 栈的特征:数据只能从栈顶进,从栈顶出! 堆:它是一个内存区域,可以分配大块区域存储某类型的数据,与栈不同的是它里面的数据可以任意排序和移除! 下面是园子的一张图,贴上来供大家参考啊! 问

实例:压缩服务器上当前目录的内容为xxx.zip文件 zip -r xxx.zip ./* 解压zip文件到当前目录 unzip filename.zip ============================ 另:有些服务器没有安装zip包执行不了zip命令,但基本上都可以用tar命令的,实例如下: tar -zcvf /home/zdzlibs.tar.gz /home/zdz/java/zdzlibs/ ============================ linux zip命令 z