有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+1) 线性表在计算机存储器中的表示一般有两种形式，一种是顺序映象，一种是链式映象 有一个网站 VisuAlgo 能将数据结构进行可视化展示 这里分享一下我在学习线性表过程中的一些笔记...student { int ID; int score; struct student *next; //存放下一节点的位置 }STU,*STUP; //将定义的结构体重命名为STU类型，此类指针重命名为...//在列表中的指定位置插入给定ID和socre的记录 { STUP p=NULL,r=head; int i=0; if(pos 时，...= ifEmptyList(head) )return -1; //删除前进行一下检查，判断此表是否为空 if(1 > pos) pos=1; //对删除位置进行校正，位置小于1时，定位到1位置...if(pos > r->score) pos=r->score; //对删除位置进行校正，位置超出最后一个元素时，定位到最后一个元素的位置 for(i=0;ir->next
这篇文章的重点，不局限于Bug问题的代码是如何在异常数据之前出现问题，如何复现Bug，我们还要通过社区给出的防护方案，学习如何构建安全的代码，去过滤那些非法的数据输入。...安全测试人员：测试的是程序在收到异常系数据时，是否出错，是否可以利用程序出错，取得系统更大的权限。...*$匹配所有的路径映射到入口文件，$arg_x取变量x的值，这种静态的rewrite设定，就会出现目录遍历，如果老版本Nginx中配置文件中有这种代码就有问题。.../etc/passwd 测试： 如果可以显示出系统文件/etc/passwd中的内容，实现目录遍历达成。...修复方案 之前的漏洞解析，更多的关注的造成问题的代码，而作为一个代码开发人员来说，还应该关注，如果写出可靠的安全代码，我们学习回顾一下，最新发布的OR是如何安全过滤攻击者注入数据的处理。
错误回复只在某些地方出现问题时发送： 比如说， 当用户对不正确的数据类型执行命令， 或者执行一个不存在的命令， 等等。 一个客户端库应该在收到错误回复时产生一个异常。...当请求对象不存在时，客户端应该返回空对象，而不是空字符串： 比如 Ruby 库应该返回 nil ， 而 C 库应该返回 NULL （或者在回复对象中设置一个特殊标志）， 诸如此类。...而服务器应答命令时所发送的多条批量回复，则可以包含任意类型的回复。...比如当 BLPOP 命令的阻塞时间超过最大时限时， 它就返回一个无内容的多条批量回复， 这个回复的计数值为 -1 ： 客户端： BLPOP key 1 服务器： *-1\r\n 客户端库应该区别对待空白多条回复和无内容多条回复...： 当 Redis 返回一个无内容多条回复时， 客户端库应该返回一个 null 对象， 而不是一个空数组。
导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测 导入数据 import pandas as pd data...#从sklearn. preprocessing导入数据标准化模块。...y_train) y_test=ss_y.transform(y_test) 线性回归模型 使用最为简单的线性回归模型LinearRegression和SGDRegressor分别对波士顿房价数据进行训练学习以及预测...18.920948861538655 The mean absoluate error of RBF SVR is 2.6067819999501105 K近邻分类模型 K近邻(回归)与K近邻(分类)一样,均属于无参数模型...使用两种不同配置的K近邻回归模型对美国波士顿房价数据进行回归预测 #从sklearn. neighbors导入KNeighborRegressor(K近邻回归器)。
前面部分就不截图了，基本就是调用各种系统组件，初始化的过程，到这里开始读取default.conf配置文件，然后开始解析proxy_pass后面的域名地址 可以看到过程如下： 首先查询nscd 接着查询.../etc/host.conf 然后查询/etc/resolve.conf 接着通过nsswith进行解析，利用resolve文件中提供的nameserver地址 ?...尝试发送解析多次后，解析失败 最后调用wirte输出错误 ?...name_rbtree） 初始化重传和过期队列（r->name_resend_queue、r->name_expire_queue） 设置超时时间的handler（ngx_resolver_resend_handler...更快更新，需要重启nginx resolver对于IPv6的配置，默认是开启的，也就是当域名解析到既有ipv4又有ipv6时，都会解析到，官方提供ipv6=on|off，来控制ipv6解析
等结点为分⽀结点 兄弟结点：具有相同⽗结点的结点互称为兄弟结点(亲兄弟)；如上图： B、C 是兄弟结点 结点的层次：从根开始定义起，根为第 1 层，根的⼦结点为第 2 层，以此类推； 树的⾼度或深度：树中结点的最...链式结构⼜分为⼆叉链和三叉链，当前我们学习中⼀般都是⼆叉链。后 ⾯课程学到⾼阶数据结构如红⿊树等会⽤到三叉链。...创建3个文件，Heap.h头文件，Heap.c函数文件，test.c测试文件 堆的数据 堆底层结构为数组，所以我们用顺序结构。...将剩余N-K个元素依次与堆顶元素⽐完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最⼩或者最⼤的元 素 我们先在文件中创建很多个数据： 往文件里数据写入10万个数值。...(SL* r) { assert(r && r->arr); return r->arr[0]; } test.c文件 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include"Heap.h
模型正则化欠拟合与过拟合线性回归模型2次多项式回归4次多项式回归评估3种回归模型在测试数据集上的性能表现L1范数正则化Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现L2范数正则化 模型正则化 任何机器学习模型在训练集上的性能表现...欠拟合与过拟合 所谓拟合，是指机器学习模型在训练的过程中,通过更新参数,使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。本文将使用一个“比萨饼价格预测”的例子来说明。...我们所要做的,就是设计一个学习模型,可以有效地根据第二章表中比萨的直径特征来预测售价。....score(x_test_poly4, y_test) 0.5418565138748649 如果将上述3种模型在测试集上的表现,制成表格;最终的结果却令人咋舌:当模型复杂度很低(Degree=1)时,...Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现 #从sklearn.linear model 中导入Lasso。
unsigned，因为在 本高级用法中，没有用size的大小限制指针的大小的，入指针与出指针的大小均可以达到对于数据大小的最大值， 而我们知道无符号类型的数据，大小超过最大值时，会出现溢出，导致数值又会从零开始变化...而至于为什么要使用大小要使用2的n次方的原因也是因为， 所有的无符号数据类型的数值个数为2的n次方个， 例如我们使用的指针类型为unsigned char, size的大小也使用2的8次方，也就是256...当usedbytes=0时，缓冲区空；当usedbytes=BLOCK_RING_BUFFER_SIZE时，缓冲区 满。...len); #endif /****************************************************************************** * * 文件名称...当len > l时，拷贝buffer中剩余的内容 *而剩余的大小为len - l */ memcpy(r->buf + r->rear % r->
用例前置与后置条件 断言 测试报告 失败重跑机制 参数化 用例分类执行 如果不好看，可以看下面表格： 总体来说，unittest用例格式复杂，兼容性无，...pytest插件丰富，比如flask插件，可用于用例出错重跑，还有xdist插件，可用于设备并行执行，效率更高。 实例演示 讲了七大区别，总要演示一下具体实例，用事实说话。 ...print('\n此类每个用例 前 只执行一次') def teardown_method(self): print('\n此类每个用例 后 执行一次')...（规定此命名），导入 pytest 模块，运用 pytest.fixture 装饰器，默认级别为：函数级： 其它用例文件调用即可，如下定义一个函数，继承 conftest.py 文件里的 login...运行结果： 总结 以上就是unittest与pytest测试框架的区别，七大主要区别，这里已讲了两个区别的实例，其他五个有时间再补充，如对python自动化测试感兴趣的朋友，可以加入左下方学习交流群
>next; p-> next = r; r->next = q; B. p->next = r; q->next = r->next; r->next = q; C. q->next = r->next...; r->next = q; p->next = r; D. r->next = q; q->next = r->next; p->next = r; 本题共 1.5 分 第 12 题 同时查找2n 个数中的最大值和最小值...打开或创建题目规定的输入/输出文件之外的其他文件 C. 运行其他程序 D. 改变文件系统的访问权限 E....二叉树 本题共 1.5 分 第 20 题(多选) 下列各无符号十进制整数中，能用八位二进制表示的数有( )....期待能与更多宝爸宝妈有更深度、更广度的交流，一起探讨信息学学习，让大家少走弯路。
unsigned，因为在 本高级用法中，没有用size的大小限制指针的大小的，入指针与出指针的大小均可以达到对于数据大小的最大值， 而我们知道无符号类型的数据，大小超过最大值时，会出现溢出，导致数值又会从零开始变化...而至于为什么要使用大小要使用2的n次方的原因也是因为， 所有的无符号数据类型的数值个数为2的n次方个， 例如我们使用的指针类型为unsigned char, size的大小也使用2的8次方，也就是256...当usedbytes=0时，缓冲区空；当usedbytes=BLOCK_RING_BUFFER_SIZE时，缓冲区 满。...int len); #endif /****************************************************************************** * * 文件名称...开始到缓冲区结尾的空间) -------------*/ i = min(len, r->size - r->rear % r->size); /* * 当len > l时，拷贝buffer中剩余的内容
科学计算 科学计算必备DataFrames DataFrames基本操作 跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力 DataFrame定义 新建一个DataFrame...image 在DataFrame定义时直接指定内容 df3 = DataFrame([collect(1:3),collect(4:6)], [:A, :B]) >> A B Int64...iris数据集介绍 在机器学习领域，有大量的公开数据集。iris就是其中非常重要的一个。...MLBase using MLBase 机器学习基础库，不包含任何机器学习的算法，但为机器学习提供很多的必要工具，比如Cross validation等 先来看下MLBase中几个做简单数据处理的函数...R-> R-> Feature 3, Threshold 4.85 L-> R-> virginica : 43/43 按照下面的方式 ?
资源文件打包配置 资源文件包括打包的python项目使用的相关文件，如图标文件，文本文件等。对于此类资源文件的打包需要设置Analysis的datas。...8)递归深度设置 将spec文件配置好以后在cmd中使用pyinstaller -XXX XXXX.spec （5）、在打包导入某些模块时，常会出现"RecursionError: maximum recursion...https://www.easyicon.net/ （8）打包时的路径要使用绝对路径 （9）打包前要将所有需要使用的包导入python的开发环境下。...（10）pyinstaller打包后的路径使用中文没有问题，不过为了减少打包时候出错的可能，尽量将打包使用的资源文件和代码文件路径设置为英文。...关于Python软件打包的必备要领就记录这些，软件打包对于软件在无开发环境的电脑上运行是十分不错的举措，感兴趣的小伙伴可以尝试！ 觉得不错记得点赞关注哟！
SVM应用于回归拟合分析时，其基本思想不再是寻找一个最优 分类面使得两类样本分开，而是寻找一个最优分类面使得所有 训练样本离该最优分类面的误差最小。...多分类的SVM 当我们要分多类，而不是简单的二分类（+1,-1）时，怎么破？ 解决思路：把多分类转化为二分类问题。...再以此类对，逐渐把第3、第4类分出来……直至分完。...QP求解 大致有下面4种方法： 分块算法(Chunking) Osuna算法 序列最小优化算法(Sequential Minimal Optimization，SMO) 增量学习算法(IncrementalLearning...导入数据 load BreastTissue_data.mat %% % 1. 随机产生训练集和测试集 n = randperm(size(matrix,1)); %% % 2.
TF-IDF矩阵 一种用于资讯检索和勘察的一种加权技术，是一种统计方法，用于评估词语或字对文件集与语料库中的重要程度； TF-IDF:TF(词频)和IDF(倒文档频率)的乘积，其中TF表示某个关键词出现的频率...聚类算法 层次聚类 对给定的对象集合进行层次分解，分为凝聚（自下而上）和分裂（自上而下）； 1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类...且不易受初始值选择的影响； 不能处理非球形的簇； 不能处理不同尺寸、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰； 基于密度的方法：DBSCAN 算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任何形状的聚类； r-...邻域：给定点半径r内的区域； 核心点：若一个点的r-邻域至少包含最少数目M个点，则称该点为核心点； 直接密度可达：若p点在核心点q的r-邻域内，则p是从q出发可以直接密度可达； 若存在点链P1,P2,…...，若点p的r邻域中有超过M个点，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生“密度相连”状况的簇，进行合并； 4、当无新的点可以被添加到任何簇时
当Memtable被转换为Immutable Memtable 并被写入到 SSTable 文件时，当前的日志文件会关闭并开始一个新的日志文件，当日志文件相关联的所有数据都成功写入到 SSTable 并且被确认...WAL恢复过程在LevelDB在重新启动时，系统会检测是否存在未完成的日志文件，如果有未完成日志，它将执行以下步骤来恢复数据：日志扫描：系统首先扫描日志文件，读取所有记录的写入操作。...日志记录和内存表更新记录写批次到日志中，并根据同步选项决定是否同步日志文件，将写批次插入到内存表中。如果在同步日志文件时发生错误，函数会记录后台错误，并强制数据库进入所有未来写操作都失败的模式。...这一阶段的目标是在目标环境中搭建起能够承载即将导入数据的服务框架。从OSS下载数据对于采用全量备份方式进行恢复的情况，只需直接从对象存储服务（如阿里云OSS）中下载完整的备份文件即可。...数据完整性验证 为了保证恢复过程中的数据准确性与完整性，在正式导入之前必须执行严格的校验程序。常用的验证方法包括哈希值比对、文件大小检查以及业务读写逻辑一致性测试。
对一个普通的訪问本地静态文件的请求处理，从 Nginx 收到请求并開始处理。...同一时候。...下一个 handler ngx_http_core_post_access_phase r->access_code 不为0时。结束请求 否则。...会调用其模块局部变量 ngx_http_next_header_filter 和 ngx_http_next_header_filter 指向的下一个 filter 模块的入口函数，以此类推，直到 ngx_http_header_filter...>err_status) { r->headers_out.status = r->err_status; r->headers_out.status_line.len = 0; } return ngx_http_top_header_filter
因为两者总是相差5秒，很容易让人想到可能是Nginx的配置文件中的某个参数导致了该问题，通过查看配置文件确实发现了一个可疑的配置项目： fastcgi_connect_timeout 5 这个配置表示将...既然配置文件中没有显式的配置会导致该问题，那么就有可能是 Nginx 的默认配置导致的，因此我搜索了一下源代码中与5有关的内容，希望能发现一些蛛丝马迹，结果发现了一段如下的注释： Therefore we...>lingering_close || r->header_in->pos r->header_in->last || r->connection->read->ready))) { ngx_http_set_lingering_close...可以看到 Nginx 在不需要维护长连接且开启了 lingering close 的时，会调用 ngx_http_set_lingering_close 来设置最终的关闭函数。...接下来 Nginx 尝试读取套接字，如果读出错或者对方关闭了连接或者依然没有数据读到，那么 Nginx就将连接关闭，否则再次注册延迟超时事件，开始下一次的延迟关闭。
manhattan–考虑到变量间的相关性，且与变量单位无关； 余弦距离，cosine–衡量变量相似性； TF-IDF矩阵 一种用于资讯检索和勘察的一种加权技术，是一种统计方法，用于评估词语或字对文件集与语料库中的重要程度...为所有文档数目除以包含该词语的文档数目的对数值，|D|表示所有文档的数目，|wεd|表示包含词语w的文档数目； 聚类算法 层次聚类 对给定的对象集合进行层次分解，分为凝聚（自下而上）和分裂（自上而下）； 1、开始时每个样本各自作为一类...且不易受初始值选择的影响； 不能处理非球形的簇； 不能处理不同尺寸、密度的簇； 要先剔除离群值，因为它可能存在较大干扰； 基于密度的方法：DBSCAN 算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以发现任何形状的聚类； r-...邻域：给定点半径r内的区域； 核心点：若一个点的r-邻域至少包含最少数目M个点，则称该点为核心点； 直接密度可达：若p点在核心点q的r-邻域内，则p是从q出发可以直接密度可达； 若存在点链P1,P2,…...，若点p的r邻域中有超过M个点，则创建一个以p为核心点的新簇； 3、反复查找这些核心点直接密度可达(之后为密度可达)的点，将其加入到相应的簇，对于核心点发生“密度相连”状况的簇，进行合并； 4、当无新的点可以被添加到任何簇时
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