乱序函数 在机器学习中为了防止模型学习到样本顺序这些影响泛化能力的特征，通常在模型进行训练之前打乱样本顺序。 Numpy模块提供了permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数，permutation(x)和shuffle(x)两个函数都在 Numpy 的 random 模块下，因此要使用这两个乱序函数需要先导入 （本文的所有数组指的都是ndarray数组）、列表以及元组时，则对数组、列表以及元组中的元素值进行乱序排列； 无论实现哪种功能，permutation(x)函数最终返回的都是乱序后的数组。 （因为乱序是随机的，有可能得到不同的乱序结果 ） random.shuffle(x) shuffle(x)函数中的参数 x 只能是数组或者列表（不能是元组）。 关于shuffle(x)函数对高维数组和列表的乱序处理这里不再赘述。 总结 下面通过一个表格对permutation(x)和shuffle(x)两个乱序函数进行一个简单的总结。
C++函数指针变量调用函数 在C++中，指针变量也可以指向一个函数，一个函数在编译时被分配给一个入口地址，这个函数入口地址就称为函数的指针，可以用一个指针变量指向函数，然后通过该指针变量调用此函数。 指向函数的指针变量的一般定义形式为 函数类型 （*指针变量名）（函数形参表）; 经典案例：C++求两个数中的大数。 (int num1,int num2);//函数声明 int num1,num2,max;//定义变量 cin>>num1>>num2;//键盘输入两个数 max=max_Number 可以用一个指针变量指向max_Number函数，然后通过该指针变量调用此函数，定义指向max_Number函数的指针变量的方法是： int (*p)(int,int); C++函数指针变量调用函数 | 求两个数中的大数 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
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以下源代码是之前阅读C库代码获取的，分享一下： _lrotr()将一个无符号长整形数左循环移位的函数 原形：unsigned long _lrotr(unsigned long value,int count 返回值：将value向左循环移动count位后的值。 ((unsigned) val, shift) ); } _lrotr()将一个无符号长整形数右循环移位的函数 原形：unsigned long _lrotr(unsigned long value 返回值：将value向右循环移动count位后的值。 unsigned long val,int shift) { return( (unsigned long) _rotr((unsigned) val, shift) ); } 简单对以上两个核心函数进行测试
众所周知，Power BI不允许同名的度量值写两次。 但是，我们还是本着不服输的态度写一下看看，如图： ? MA度量值在同一个表中，出现了两次，嘿嘿。 怎么回事呢？ 然后将输入的这一列删除，隐藏窗格，再显示，就变成了如下的显示： ? 这种组合方式，适用在很多应用场景，把同一页报告中用到的所有的度量值放在一个单独的文件夹中操作起来会很方便。 但是有时候我们又会遇到另一个问题： 假设我写了一个度量值，这个度量值在多页报告中都要使用，难道同一个度量值要写重复两次吗？而且两个度量值的名还不能是一样的。这就比较麻烦了。 但是，请看下图： ? 我们发现，MA这个度量值同时出现在两个文件夹中。 ？？？难道现在同一个文件中可以出现两个相同名称的度量值吗？ 自然是不能的。这里有什么诀窍呢？请看： ? 我们可以在MA度量值的显示文件夹处输入： FOLDER2\SUBFOLDER1;FOLDER2\SUBFOLDER2 中间用英文分隔符“;”分开，这样就会让同一个度量值显示在多个文件夹中了。
实验前序： 通过一个简单的实验，告诉大家，如何去避免错误，如何排查错误，解决思路。 创建Pod [root@k8s-master ~]# kubectl apply -f pod-1.yaml pod/test-pod created 查看到最开始我们创建Pod（test-pod）里的两个容器是成功了 4d17h test-pod 2/2 Running 0 4s 我们再次查看Pod信息，发现被重启了一次，且状态为Error了，这是因为两个容器的端口被占用了 因为一个Pod的容器共享一个网络栈 [root@k8s-master ~]# kubectl get pods NAME READY STATUS 的描述信息，发现nginx-1这个容器是错误的 [root@k8s-master ~]# kubectl describe pods test-pod Name: test-pod Namespace
在Linux上执行“man raise”，即可看到两者的区别： 函数raise 函数kill 函数性质 LIBC库函数， raise基于系统调用kill或tgkill （如果内核支持）实现 系统调用，不是LIBC库函数 单线程程序 raise(sig)效果等同kill(getpid(), sig) 多线程程序 raise(sig)效果等同pthread_kill(pthread_self (), sig) 在多线程程序中，进程给自己发SIGTERM信号退出，应当调用“kill(getpid(), SIGTERM)”，而不是“raise(SIGTERM)”。
01 前言 在本文中，您将了解什么是函数范型，以及如何在Python中使用函数式编程。在Python中，函数式编程中的map和filter可以做与列表相同的事情。 02 命令范式和函数范式 我们先对比一下编程中的命令范式两个概念： 在命令式范式中，您通过给计算机一个任务序列来完成任务，然后它执行这些任务。在执行它们时，它可以改变状态。 map函数允许我们将一个函数应用到iterable中的每个项。通常，我们希望对列表中的每一项都应用一个函数，但是要知道对于大多数迭代器来说都是可能的。 Map接受两个输入，即要应用的函数和可迭代的对象： map(function, iterable) 假设我们有一个列表： [1, 2, 3, 4, 5] 我们希望将列表中的每一个数字进行平方，那么可以这么写代码 我们可以调用需要两个参数的函数，只需使用一个参数就可以告诉Python第二个参数是什么。
上面都是抛砖引玉，现在正式讲解这道题拓展题的解法。 题目：定义一个函数，在该函数中可以实现任意两个整数的加法。 对于这道题，由于没有限定输入的两个数的范围，我们要按照大数问题来处理。由于题目是要求实现任意两个整数的加法，我们就要考虑如何实现大数的加法。此外这两个整数是任意的，所以也有可能存在负数。 通常对于大数问题，常用的方法就是使用字符串来表示这个大数。我们可以首先将两个整数分别用字符串来表示，然后分别将这两个字符串拆分成对应的字符数组。 当两个整数都是正数的时候直接相加结果为正数，同为负数的时候取两者的绝对值相加然后在结果前加一个负号。 在具体进行相加的时候两个字符数组对应的数字字符相加即可，当有进位的时候做出标记，在更高一位进行相加时再将这个进位加进去。同样在相减的时候有借位的也做出标记，在更高一位相减的时候将这个借位算进去。
SessionFactory对应Hibernate的一个数据存储的概念，它是线程安全的，可以被多个线程并发访问。SessionFactory一般只会在启动的时候构建。 Session是一个轻量级非线程安全的对象（线程间不能共享session），它表示与数据库进行交互的一个工作单元。Session是由SessionFactory创建的，在任务完成之后它会被关闭。 Session是持久层服务对外提供的主要接口。Session会延迟获取数据库连接（也就是在需要的时候才会获取）。 为了避免创建太多的session，可以使用ThreadLocal将session和当前线程绑定在一起，这样可以让同一个线程获得的总是同一个session。 Hibernate 3中SessionFactory的getCurrentSession()方法就可以做到。
一般我们判断两个实例对象是否同样的类型，可以用typeof得到对象类型，然后用==号比较。 typeof适用于原生类型。 而对于自定义类型，虽然typeof得到的都是Object，但还有更强的招数：getQualifiedClassName 利用这个原生函数可以获取到两个实例的真实类型。 然而，对于Flash professional制作出来的swf，运行时要知道其中两个MovieClip是否来自库里边的同一个元件，上述方法都无能为力了。 本文就是探讨这个问题。 1、首先，想到的是，如果两个实例相同类型，那么在内存中应该有类似的结构。不过flash并没有直接获取内存的接口； 2、替代直接获取内存的方法，可以找到ByteArray。 3、但是，直接把两个MovieClip序列化，得到的ByteArray肯定不一样，因为毕竟有动态的变量值，例如x/y等。
了解vue的生命周期函数和运行中事件，有助于我们更好地使用vue 具体代码文件 ? 生命周期 四个生命周期函数 beforeCreate 第一个生命周期函数，表示实例已经创建，但 data 和 methods 还没有被初始化 created 第二个生命周期函数，能够获取data中的数据和 methods中的方法 beforeMount 第三个生命周期函数，模板已经在内存中编译完成，但尚未渲染到页面中' mounted 第四个生命周期函数, 内存中的模板已经渲染到页面，用户可以看到渲染好的页面 vue的生命周期函数 两个运行中的事件 可以监听数据的变动 ? 运行中的事件.gif beforeUpdate data中的数据已经是最新的，而页面中显示的数据还是旧的，两者尚未同步 updated 此时，data中的数据与页面中的数据已经同步更新 如想了解更多的vue
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。 QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。
一个enum就像其他的类一样，可以拥有一系列的实例。 下面我们会举几个简单的例子说明如何使用Java中的enum。 Paste_Image.png 实例2（带构造函数） package Enum; public class Test { public static void main(String[] args method public void printColor() { System.out.println(this.value); } } 什么时候使用Enum 我们知道Java中的 enum的定义是像其他类一样，只是多了一系列预定义的实例。 一个适合的使用场景是：防止不可用参数，例如下面这个例子： public void doSomethingWithColor(int color); 我们在使用函数的时候发现这个参数是很模糊的，我们不知道不同的颜色对应什么
题目： 有两个磁盘文件A.txt和B.txt，各存放一行字符，要求把这两个文件中的信息合并（按字母顺序排列），并输出到一个新文件C中。 fp1_str + fp2_str) fp_str.sort() fp_str = ''.join(fp_str) fp.write(fp_str) fp.close() 啊啊啊这，不要问我文档也要我的，
而通过页导航的自定义参数链接可以实现给最终用户提供个性化定制的页面。 那么问题来了，为什么要给最终用户提供个性化的页面呢？ 所以呢，不能使用行级别筛选器去筛选数据集。但是，我们还是要使用行级别安全筛选，当然，是在其他位置。 动态页面导航设置 想要实现不同人导航的页面不同，可以使用页面URL+用户ID匹配的方式来搞定。 页面描述和按钮显示自然都是要有的： 定义动态页面导航显示文本 定义动态页面鼠标悬停时的提示 定义动态页面链接的目的地 再重复一次我们的目的，是要让每一个最终用户打开报告时，点击同一个报告的同一个按钮，但是到达的目的地页面是不同的 2.对表模型创建关系 将以上两个表建立模型，注意双向一对多关系，并且在两个方向上启用安全筛选器。这个是成功的关键。慢慢品。 ? 总个结： 通过以上的自定义动态页面导航，可以做到让每一个最终用户在点击同一个报告的同一个按钮，实现不同风格的页面跳转，让他们感觉，这报告就是完全为他们而设计，同时也符合不同用户的功能需要。
假设我们有一个表示每个用户的偏好的向量（矩阵 R的行）和一个表示用户给每件产品评分的向量（矩阵 R的列）。 首先，让我们去除一些元素，只保留两个向量中值均已知的元素。 这时第一个想到的应该是聚类（clustering）。 根据属于同一聚类的所有客户的偏好，每个聚类会被分配一个典型偏好。每个聚类中的客户将收到在聚类层次计算出的推荐。 因为通过聚类，我们识别出用户群组，然后给同一群组中的每个用户都推荐相同的物品。当我们有足够多的数据的时候，更好的选择是将聚类作为第一步，用来调整相关用户/物品选取，以供协同过滤算法使用。 这个网络的目标只是通过协同过滤来提供一些范围较广的个性化候选视频。 接下来我们需要更仔细地分析这些候选视频，以挑选出其中最好的视频。 我们通过评分网络完成这一任务，评分网络可以通过一个期望目标函数给每个视频赋值一个分数，该期望目标函数使用描述视频的数据和有关用户行为的信息。评分最高的那些视频将被推荐给用户。
，启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。 还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！代码是开源的Github。 输出是检测到的面的边界框坐标 面部识别 - 将多个面部进行比较以识别哪些面部属于同一个人。 执行此操作的代码段如下所示。为两个面创建面编码矢量，然后使用内置函数来比较矢量之间的距离。 面部2 如图所示有两张不同姿势的莱昂纳多迪卡普里奥面孔。在第一个面部也不是正面镜头。当使用上面共享的代码运行识别时，人脸识别能够理解这两个面部是同一个人！ 情绪检测 ?
如果是社交类产品，可以基于社交关系来构建用户关系图，用户之间的边，代表好友关系。如果是非社交类产品，如果两个用户对同一标的物都有操作行为，那么这两个用户之间可以构建一条边。 另外，同一组用户在兴趣特征上多少是有差别的，无法精细地照顾到每个用户的兴趣点。 群组个性化推荐的思路和优点也可以用于完全个性化范式的推荐。 可以将用户先分组，每一个分组看成一个等价类(熟悉数学的同学应该很容易理解，不熟悉的同学可以理解为一个兴趣小组)，同一组的用户当成一个用户，这样就可以利用完全个性化范式中的算法思路来做推荐。 c 我们可以将用户对标的物的所有操作行为投射到一个二维表(或者矩阵)上，行是用户，列是标的物，表中的元素就是用户对该标的物的操作(评分或者点击等隐式行为)，通过这种方式我们就构建了一个二维表。 的特征，y1，y2，s1，... 等是训练集的label(目标函数值)。
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