TopCoderのZeze

摘要： 算法复杂度 相关概念： 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度 阅读全文

摘要： 1.从地址栏显示来说 forward是服务器请求资源,服务器直接访问目标地址的URL,把那个URL的响应内容读取过来,然后把这些内容再发给浏览器.浏览器根本不知道服务器发送的内容从哪里来的,所以它的地址栏还是原来的地址. redirect是服务端根据逻辑,发送一个状态码,告诉浏览器重新去请求那个地址 阅读全文

摘要： print同时需要设置flush=True来动态显示 阅读全文

摘要： 下载pyinstaller pyinstaller 改变图标 pyinstaller -F --icon=my.ico xxx.py 采用命令行操作的办法 在cmd命令行中，输入代码： pip install pyinstaller 或者采用更新、升级的方法： pip install --upgra 阅读全文

摘要： 简介 Apache Thrift是Facebook开源的跨语言的RPC通信框架，目前已经捐献给Apache基金会管理，由于其跨语言特性和出色的性能，在很多互联网公司得到应用，有能力的公司甚至会基于thrift研发一套分布式服务框架，增加诸如服务注册、服务发现等功能。 RPC即Remote Proce 阅读全文

摘要： 1.Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"); 2. DriverManager.registerDriver(new com.mysql.jdbc.Driver()); 3.System.setProperty("j 阅读全文

摘要： Java提供了只包含一个compareTo()方法的Comparable接口。这个方法可以个给两个对象排序。具体来说，它返回负数，0，正数来表明已经存在的对象小于，等于，大于输入对象。 Java提供了包含compare()和equals()两个方法的Comparator接口。 compare()方法 阅读全文

摘要： 接口（interface）可以说成是抽象类的一种特例，接口中的所有方法都必须是抽象的。接口中的方法定义默认为public abstract类型，接口中的成员变量类型默认为public static final。另外， 接口和抽象类在方法上有区别： 1.抽象类可以有构造方法，接口中不能有构造方法。 2 阅读全文

摘要： 安装： wget -c http://lamp.phpstudy.net/phpstudy.bin chmod +x phpstudy.bin #权限设置sudo ./phpstudy.bin #运行安装 用时十到几十分钟不等，安装时间取决于电脑的下载速度和配置。也可以事先下载好完整，安装时无需下载 阅读全文

摘要： 步骤一、下载TigerVNC Server软件包 下载地址：Tigervnc Deb软件包（适用于Ubuntu 16.04.1 - 64位） 步骤二、 安装TigerVNC Server软件包 1、打开终端，进入到刚刚你你下载TigerVNC Server的存放目录，我是直接下载到默认的DownLo 阅读全文

摘要： 预定系统三大模块。 一个是登录模块 包括教师登录和管理员登录。 二是会议室预定展示模块 用类似日历的形式来做，给每一间的会议室设计一个日程日历表，每天按照半个小时的时间间隔划分。 三是预定模块 老师通过账号登录系统，选择某一间会议室，并且选择使用会议室的时间范围。 权限设计 其中管理员拥有最高权限可 阅读全文

摘要： t检验分为单总体检验和双总体检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布。 单总体t检验统计量为： 其中 为样本平均数， 为样本标准偏差，n为样本数。该统计量t在零 阅读全文

摘要： NIO 为什么要使用 NIO? NIO 的创建目的是为了让 Java 程序员可以实现高速 I/O 而无需编写自定义的本机代码。NIO 将最耗时的 I/O 操作(即填充和提取缓冲区)转移回操作系统，因而可以极大地提高速度。 流与块的比较 原来的 I/O 库(在 java.io.*中) 与 NIO 最重 阅读全文

摘要： 在开头加入： 大量元素情况 可以采用set_printoptions(threshold='nan') 阅读全文

摘要： tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_cl 阅读全文