对我们前面学过的关键字进行了一些内容的补充拓展，同时，认识学习了我们3个不太常用的关键字，老规矩，现在，通过这一篇新的博客——我们仍然对关键字这块的相关内容进行一些补充拓展，同时对一些关键字进行简单的剖析 话不多说，直接进入主题 文章目录 基本数据类型 最冤枉的关键字——sizeof signed、unsigned 关键字 大小端补充 深入理解变量内容的存入和取出 bool类型 总结 基本数据类型 对于定义变量我们并不陌生 这其实就相当于一个“模子”了 好了，关于上面用到的sizeof()也是一个关键字，下面我们对其进行简单的介绍了解 最冤枉的关键字——sizeof 常年被误认为函数 实际上，sizeof是一个操作符而非一个函数 关于二进制这块有一个大家都有点头疼的问题那就是：十进制二进制如何快速转化 这里提供一个简单的方法：1后面跟n个0，就是2的n次方 大小端补充 大小端的问题存在及其计算方法我们之前也是说过的，这里只是简单做一个小小的补充 整形取值范围补充 简单起见，我们以char为例 unsigned char: [0,2^8-1] signed char : [-2^7, 2^7-1] //char等价 为什么？
一、set和multiset基础 set和multiset会根据特定的排序准则，自动将元素进行排序。不同的是后者允许元素重复而前者不允许。 ? 需要包含头文件：...
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单片机理论与实践课程总结与补充 部分课程资料：链接：http://pan.baidu.com/s/1slhLrUP 密码：it82 如果有在截止日期前才完成作业报告等习惯，可以参考这篇拖延症的视频 课程完成后，学生提交材料1米多高： ? 即使不是认真看，翻阅一遍花费3天时间，综合实践报告，大作业以及试卷都是认真看的，所以课程材料批改就花费一个星期，各项表单，只为算出最终成绩，需要处理表格A4纸，12页，不包括其他课程归档材料，如下： ? 还有超多的材料等待整理，课程还要做达成度评价~ 理论课考核材料归档清单 1、课程教学大纲（1份）； 2、考核方式说明表（1份）； 特别说明：①截止到本学期 同时，将申请表在该课程考核材料中归档。
基于对偶种群的约束多目标优化进化算法-补充材料 Supplementary File of “A Dual-Population based Evolutionary Algorithm for Constrained Multi-Objective Optimization 最近我在学习约束多目标问题的论文，其中由明博士和张教授发表在TEVC上的c-DPEA非常不错~ 这是正文的补充材料，之所以也想进行研读，是因为其中的有些实验内容能给我们带来一些思考
论文研读-用于约束多目标优化的新型双阶段双种群进化算法补充材料 A Novel Dual-Stage Dual-Population Evolutionary Algorithm for Constrained
01-js高级语法补充 1.1-值类型与引用类型复习 1.值类型 (5种)： 栈中存储的是数据，赋值时拷贝的也是数据。修改拷贝后的数据对原数据没有影响。 如果函数的参数是按引用传递的话，person也会指向地址b，然而事实上person指向的是地址a 所以：引用类型传递，传递的是地址的值，修改成员对象会影响原对象，但对变量重新赋值，不会影响原对象 1.3-in关键字三个作用 0 如果有则返回该元素下标 console.log(arr.indexOf(100));//-1 如果没有则返回固定值 -1 </script> 1.4-delete关键字两个作用 <script> //delete关键字两个作用 //1.删除对象的属性 ： delete 对象名.属性名 /*对象的属性既可以动态添加，也可以动态删除
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 正则中的位置就相当于我们数组的下标，标识字符所在的位置，那我们在正则里面用来标示位置的关键字都有哪些呢 命中p的前面位置：(?=p) 正则：/(?=o)/gm 说明：如下图所示，成功找到字符串中每个o前面的位置。 04. 命中除了p前面的其他位置：(?!p) 正则：/(?! 如下图整理了正则中的位置的图示，因语言兼容版本的问题，更多了可以自行补充一下： 05. 案例分析： 001. 千分位显示数字 数字字符表示：\d 千分位量词：{3} 位置替换字符：(? =p) 从末尾往首进行命中 第一版： 呀？齐了怪了，只匹配到了一个位置？那我们想匹配多次怎么办？ 使用+呗，但我们要用()进行一下分组； 第二版： 现在可以看到匹配的位置多余命中了首位，那怎么去除呢？试试这个(?!
2、服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则会进行权限校验，权限校验通过，直接返回结果。 3、如果没有命中缓存，则进行SQL解析、预处理、再由优化器进行查询优化，计算各项查询方法的成本、生成对应的执行计划。 4、MySQL根据执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。 ，这个过程是一个大小写敏感的过程，即使只有一个字节不同，也不会命中缓存，如果恰好命中了缓存，则下一步不是返回结果，而是查看权限是否有问题，如果检测权限有问题，则不会返回结果，如果权限没有问题，则会返回结果给客户端 04 查询的优化处理 查询优化处理包含多个部分，例如解析SQL、预处理、优化SQL执行计划等等，其中： 语法解析器是专门的解析MySQL语法的，一旦发现错误的关键字、数据类型、关键字顺序、字段和数值顺序等等 预处理器则是语法解析器的一个补充，它会检查数据列和数据表是否存在，解析别名是否有歧义等等 查询优化器主要是讲SQL转化为执行计划，一条SQL有多种执行方式，查询优化器就是为了找到代价最低的那一条方式，生成执行计划
六大类：疾病、医院、诊疗、手术、材料、药品 别名表/别名库 与标准对应的别名，不是每一个标准都需要别名 非标表/非标库 源于医疗端、商保端或其他渠道，需要与标准表进行映射 映射表/映射库 其他码表与标准表的映射关系表 基础库 标准表和别名表构成基础库，六大基础库：疾病、医院、诊疗、手术、材料、药品 医保目录 诊疗、材料和药品，基于地区和版本（有效时间） 标签库 基础信息所关联的知识 规则库 核保核赔规则 ---- 逻辑关系 疾病库 功能逻辑图 原型图 标准表 标准表 1 通过关键字段查询 2 新增：新增单条记录 3 修改：修改单条记录内容和状态，状态有启用和失效。 4 没有删除功能，如果不需要该条记录，修改为失效状态 别名表 1 通过关键字段查询 2 新增：新增单条记录 3 修改单条记录。 4 删除单条记录。 运行时对码： 1访问缓存层，能够命中直接返回，并将访问权重+1 2缓存层不能命中，访问加速层，如果精确匹配，返回结果，并保存结果到缓存层 3 如果不能精确匹配，则模糊匹配，返回匹配率最高的1个结果
同时，根据命中的关键字不同，划分至不同的敏感信息类型，这种方式简单粗暴，准确分类往往需要结合上下文，对于同时命中多类关键字的，很难准确合理划分。 于是，我们考虑通过算法挖掘潜在关键字，用于扩充规则库。这里我们选择TF-IDF，基于TF-IDF的关键字提取流程如图4。 图4.png 2.2 敏感信息分类 传统的基于命中关键字判断敏感类型的方式，往往不够准确，需要结合上下文语义进行综合判断。 我们选择命中敏感信息种类、批量拖取频率等20个维度作为特征，模型对这些特征赋予不同权重，对待分级文本进行评分。 Step4: 依据分数对威胁程度进行评级，输出高危、中危、低危的标签。 机器学习方案可以作为传统方案的补充与完善，为企业敏感信息保护带来新思路。 当然，目前机器学习方案还有很多可以优化的空间，比如针对图片类、视频类等相关场景。
目前已知的约320种激光晶体中，约290种是以稀土元素作为激活离子的，可见稀土元素在发展激光晶体材料中的重要作用。比较常见的激光器有Nd:YAG，输出波长为1064nm。 荧光材料 对于白光LED, 目前最常用的产生方式是蓝光芯片与黄色荧光粉组合产生白光，其原理是半导体芯片产生蓝光，蓝光与荧光粉作用发出黄光，黄光与蓝光为互补光，两者混合后获得白光。 玻璃的抛光研磨材料 主要利用氧化铈对玻璃或面板进行研磨加工，具有抛光速度快、光洁度以及抛光效率高的优点，应用十分广泛，包括光学镜头、眼镜片、显示器面板等的加工。 6. (图片来自https://info.xitek.com/favorites/201311/11-292050_6.html) 以上是对稀土金属在光学中应用的一个整理，可能不是很全面，欢迎大家留言补充。 稀土金属常被称为“工业维生素”，似乎在材料里掺杂一点稀土金属，就可以化腐朽为神奇。最后贴一张稀土金属的庐山真面目，看看它是不是命中带土 ? ?
B+ 非叶节点不保存数据相关信息，只保存关键字和子节点的引用 B+ 关键字对应的数据保存在叶子节点中 B+ 叶子节点是顺序排列的，并且相邻节点具有顺序引用的关系 为什么选择B+Tree？ B+ 树的磁盘读写能力更强 B+树 树 的排序能力更强 B+ 树的查询效率更加 4，B+Tree在两大引擎中如何体现 Myisam Innodb Innodb与Myisam对比 5，索引知识补充 列的离散性 越大离散型越好 离散性越高选择性就越好 比如性别建索引不太好 选择性太差还不如全表扫描 最左匹配原则 对索引中关键字进行计算（对比），一定是从左往右依次进行，且不可跳过 单列索引：节点中关键字 】 宽度小的列 优先 【 最少空间原则】 覆盖索引 如果查询列可通过索引节点中的关键字直接返回，则该索引称之为覆盖索引。 覆盖索引可减少数据库IO，将随机IO变为顺序IO，可提高查询性能 所以才不让用select* 被命中索引就不用回表了 索引注意点 索引列的数据长度能少则少。
补充： 兄弟节点：具有相同父节点的节点互称为兄弟节点。 树的深度：从根节点开始（其深度为0）自顶向下逐层累加的。上图中，3的深度是1，6的深度是2，10的深度是3。 每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）。 非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1。 非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树 所有关键字都在叶子结点出现。 特性： 所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的。 不可能在非叶子结点命中。 ---- 本篇到此完结，如有补充内容随时更新！欢迎关注本人继续跟进技术干货的更新！
例如双头螺柱等），值为BOLT时就是螺栓等级里的默认规格； 读取螺栓等级表Table（增加几列存储默认值）； 在Table里根据：直径、btype、bsel找到螺栓的描述、材质和boltref（如果btype没有命中 ，bsel没有命中，取默认值）； 将Table里拿到的螺栓信息回归到bltp，一个bltp就是一个螺栓； 在Table里根据：直径、btype、bsel找到配件的描述、材质和boltref（如果btype 没有命中，bsel没有命中，直接写配件btype名称）; 根据boltref找到配件的名称（在Bitems里）和尺寸（在Bitlength里）； 配件占据的长度=Bitlength里所有配件长度（厚度） ，然后给出报错提示并能精确定位到出问题的元件，请你改好了元件库再来出材料。 元件库规范 要正确的出螺栓材料，元件库要有一定的命名规范和数据设置规则： 材料等级要设置螺栓等级； 法兰连接面目前只判断了FBB和FBD； 对夹元件的法兰面目前只判断了WFBB和WFBD； 法兰面厚度属性字段的
很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。 现在，强化学习爱好者有更完善的学习资料了！ 此外，我们还补充了马尔可夫决策过程、Q-learning、Sarsa、REINFORCE 等强化学习常见的算法及概念。 ，对重难点公式进行了补充推导。 习题（查漏补缺） 只有教程怎么够，来点儿课后习题和关键字总结帮助大家查漏补缺也是极好的。 5.a 关键字让你快速 get 到文章的要点 在每章教程的后面，我们都会结合每章的内容，将定义、具体算法、专业名词等关键字和知识点，使用最短、最精确且最白话的方式总结，供大家吸收与巩固。
B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字 B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点； B-树的特性： B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在 非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找； B+的特性： 1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中 B+树要低，空间使用率更高； 小结 B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点； B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点 ； 所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中； B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中
B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字 B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点； B-树的特性： B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找； B+的特性： 1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中 B+树要低，空间使用率更高； 小结 B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点； B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点 ； 所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中； B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中
---- 五、备案所需材料 个人备案初步审核需要的资料主要分为三部分即：备案主体信息、网站信息、补充信息 1、备案主体信息主要包含以下几方面 个人信息：包括姓名、身份证号、身份证正反面电子版 通信信息 联系方式、紧急联系方式、邮箱 核验信息：视频核验(穿着需要符合当前细节) 2、网站信息 符合备案条件的服务器、域名 网站名称，网站服务内容类型(个人的话一般选择其他就行)、网站用途(需要描写详细) 3、补充材料 ，用于备案审核 居住证申请：“I深圳” =》居住证业务 =》深圳经济特区居住证申请 ---- 六、备案完整流程讲解(腾讯云为例) 网站备案主要分为三大步骤即：备案主体信息填写、网站信息填写、补充材料填写 1、备案前基础信息核验 2、主体信息填写 3、网站信息填写 4、补充材料信息填写 5、备案信息确认 ---- 七、备案中所遇问题 问题1、在其他云厂商有备案主体信息(非空壳)，现在在新的云厂商还需重新备案 因为个人备案涉及到经营性、论坛、有互动的)一般是不给审核通过的(这个咨询过是服务商得到的回复) 网站推送到管局进行最终审核前，需要在工信部网站上先进行备案短信核验(提交了备案信息后需要留意短信哦) 补充材料接口中居住证或者社保缴纳证明一定要上传原图
访问发现缺少必要参数，继续补充参数 ? 最终可直接未授权访问到敏感信息，如图： ? 对于month格式，app.xxx.js中也有对应接口，如下图： ? 获取管理员敏感信息 ? ? (6) 查找接口技巧 这里提供一个简单的方式，直接在浏览器中Ctrl + F进行下列关键字搜索，对于命中的会有颜色标出。也可以使用python进行页面解析一次性提取等。 搜索关键字： method:"get" http.get(" method:"post" http.post(" 0x02 Ajax通用接口写法 (1) 查看重要接口 直接查看源码中的script函数 (3) 查看接口技巧 搜索关键字： $.ajax service.httppost service.httpget 0x03 js加密密码字典生成 当你登录是发现密码是这样的：7ADAB2400D8F864E3EA5F882E124FB17270ADEC2FE75F46C300242FBB0B7D487B505364016E6E555298A3EF48ADD05FB2C93757E8C7317B246366050AA071359
答案很明显了，那就是每个磁盘块多存一点东西，也就是说每个磁盘多存几个关键字，因为关键字越多，路数越多；路数越多，树也就越矮越胖，相应的操作IO次数就会越少。 请看下图的一个多路平衡树的示例： B树的特点 相比较AVL树，B树一个磁盘上可以存多个关键字(值)，而且有一个特点就是： 分叉数（路数）永远比关键字数多1。 我们可以画出如下简图(下图中只画了3路，即两个关键字，实际取决于一页能存储多少个关键字)： 从上图可以很明显的看出，同样高度的树，B树能存的数据远远大于平衡二叉树。 ； key=54,直接命中，返回数据； 54<key<76,走中间的一个分叉； key=76,直接命中，返回数据； key>76，命中右边分支； 这里因为key=32，所以走得是第 1条，命中左边分支，这时候再去获取左边分支，获取到32和50，比较发现key=32，命中，返回数据。
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