23 Apr 2016 我使用最频繁的10个git命令 现在基本每天都在使用git，但是git的命令特别多，要全部搞懂需要花大量时间去实践学习，由于我使用...git只是为了维护我的博客、平时写的一些代码和翻译一些书，用不到git很多的高级功能。...（remote）：可以认为这是你的github或者你自己的git服务器。...你会在执行该命令的目录下发现一个update_hosts目录（这个仓库主要功能是自动更新你电脑的hosts文件上谷歌）。...此时该文件就版本的概念了，本次提交就是一个版本。 6）git log 该命令主要是查看每次提交的日志的。
连胜老师在自己的微信小程序开发群里，也经常帮人解答问题，在这里整理一下最频繁被问到的小程序问题。本篇是《开发小程序被问到最频繁的问题（上）》的续篇。 9、用户不登录小程序时，能否有唯一标识？...在小程序里是有唯一标识的——unionid，但是unionid是需要用户登录之后才能获取到。 所以，在不登录小程序时，是没办法获取到唯一标识的。...个人类型的小程序，每个身份证号可以注册5个。个人类型的小程序，有部分权限是没有的，比如获取微信用户绑定的手机号码，微信支付功能，微信卡券功能都必须是企业类型的小程序才有权限。...12、搜索小程序时，有个附近小程序，那请问下要这个附近是根据什么定位的？ “附近的小程序”功能，可以搜索到方圆5KM以内的小程序。这个位置信息是自己在小程序后台添加的，需要微信审核通过之后才能使用。...如果需要上传和下载其他类型的文件，就只能自己处理了，比如，可以小程序内嵌入一个H5，H5里面实现文件的上传和下载。连胜老师已经发现过，有内嵌H5去上传PDF和word文件的小程序。
连胜老师在自己的微信小程序开发群里，也经常帮人解答问题，在这里整理一下最频繁被问到的小程序问题。希望对那些还不了解小程序的同学有帮助，同时也欢迎各位小程序大牛指正错误。...小程序和APP的区别，主要分两点： 1、微信用户就是小程序的潜在用户； 2、官方对小程序的定义是实现“触手可及”，也就是无需安装。 以上两点可以说是小程序的优点，也是缺点。...初学者经常会问到这个问题，因为在有选择的时候，大家都会出现选择困难症。 连胜老师的建议是，不管是原生，还是第三方框架，请选择你最擅长的。...mpvue是美团点评推出的，项目负责人胡成全，是连胜老师的老同事；wepy是腾讯官方推出的，使用的同学也不少。...小程序的审核，可能是小程序开发者最痛苦的一关，大家可以查看这篇介绍：https://developers.weixin.qq.com/blogdetail?
题目 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，同时给你一个整数 key ，它在 nums 出现过。 统计 在 nums 数组中紧跟着 key 后面出现的不同整数 target 的出现次数。...换言之，target 的出现次数为满足以下条件的 i 的数目： 0 <= i <= n - 2 nums[i] == key 且 nums[i + 1] == target 请你返回出现 最多 次数的...测试数据保证出现次数最多的 target 是唯一的。...target = 2 是紧跟着 key 之后出现次数最多的数字，所以我们返回 2 。...提示： 2 <= nums.length <= 1000 1 <= nums[i] <= 1000 测试数据保证答案是唯一的。
No.12期 数据流中的频繁元素 Mr. 王：我们再来讲一个例子，数据流中的频繁元素。我们先来说说大数据的数据流模型。 小可：数据流，是流动的数据的意思吗？和我们前面说的水库抽样是不是很像？...王：应用就有很多了，有sum（求和）、max（最大值）、min（最小值）、count（计数）、avg（平均数）这样的基本统计量，还有比如中位数、频繁项、分析、挖掘、预警等。...小可：嗯，比如我们要求200个数据的最大值，前100个数据的最大值和后100个数据的最大值的较大者，就是200个数据的最大值。 Mr. 王：现在我们来处理一个复杂一点的问题——频繁元素。...为了研究方便，我们用n来表示不同元素的个数，用m来表示元素的总个数。你先来想一想，如果要求出一个精确解的话，可以用什么方法？ 小可：可以用这样的方法： （1）为每一个单独元素设置一个计数器。...第一种情况，如果内存中已经有新到来元素的计数器，则只需要将其值加1即可；第二种情况，如果还没有为新到来的元素提供计数器，并且内存没有被填满时，则可以为这个元素的计数器开辟新的空间；第三种情况，当新到来的元素没有被分配计数器
最近学徒群在讨论一个需求，就是用数据框的每一列的平均数替换每一列的NA值。但是问题的提出者自己的代码是错的，如下： ? 他认为替换不干净，应该是循环有问题。...希望我们帮忙检查，我通常是懒得看其他人写的代码，所以让群里的小伙伴们有空的都尝试写一下。 答案一：双重for循环 我同样是没有细看这个代码，但是写出双重for循环肯定是没有理解R语言的便利性。...#我好像试着写出来了，上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下，请各位老师瞅瞅有没有毛病。...所以我在全局环境里面设置了一个空的list，然后每一列占据了list的一个元素的位置。list的每个元素里面包括了NA的横坐标。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列，替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na
题目 给定一个字符串，我们想知道满足以下两个条件的子串最多出现了多少次： 子串的长度在之间 [minLength, maxLength] 子串的字符种类不超过 maxUnique 写一个函数 getMaxOccurrences...，其返回满足条件的子串最多出现次数。...输入: s = "abcde" minLength = 2 maxLength = 5 maxUnique = 3 输出: 1 说明：符合条件的子串有 `ab, bc, cd, de, abc, bcd...{ unordered_map count;//字符串哈希值，字符串个数 unordered_map m;//滑窗内的字符计数...子串的最大出现次数 ----
在之前的文章中，我们介绍了列线图的含义和构建方法，本文重点介绍下绘制列线图的代码，经典的列线图如下所示 当我们构建好一个预后模型之后，可以通过列线图来可视化其公式，最常用的绘图方法是通过rms这个R包...time,status) ~ age + sex, data = pbc, dist='lognormal') > nom <- nomogram(f) > plot(nom) 效果图如下 和文献中的列线图相比...对于生存模型，我们希望通过该模型预测患者的生存时间和生存概率，基础的列线图显然并没有这样的信息，为此，我们需要自己写函数来添加我们想要的轴，用法如下 > f 的，因此在计算年的时候进行了转换。...c(0.6, 0.8, 0.9, 0.95)), + lp = F) > plot(nom) 效果图如下 综合使用以上3种方案，就可以得到一个文字标签不会重叠的列线图啦
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的，通过corner参数，可以控制只显示图形的一半，避免重复，用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
先看看效果图: 今天来演示一个,获取IP海的代理IP列表; 代理IP有什么用呢?...代理IP是做爬虫的是常常用到的东西,它可以让我们规避被爬虫,服务器上的反爬虫机制;还有一个方法也可以规避那就是随机改变UA,当然两种方式一起用那是效果最佳的; ❝好了话不多说,直接上代码,代码上已经详细注释了...Sleep 800 ''如果无法获取第二页内容,请把延迟秒数调大一点 DoEvents Next End Sub ---- 有爬虫兴趣的同学
，因为多人在上面协作， revert 可以平稳的回滚代码,但却保留提交记录,不会让协作的人各种冲突 git revert commit-sha1 git rebase 变基在项目中算是很频繁的，为什么这么说...比如你开发一个新的 feature, 遵循最小化代码提交的理念。...突然发现截图还有几个新的行为，估计是新版本带来的， 从字面上就可以看出来大体的意思, 就是把回滚和打标签这些放到变基中简化操作。...--show-toplevel git rev-parse --git-dir git rev-parse --all git diff 对于这个命令，在终端比对用的不是很频繁，除了少量改动的时侯可能会用这个看看...总结 git 的常用命令其实很好掌握，很多命令都有 Linux 的影子。 列出来的命令都是高频使用的，或许有一些更骚的姿势没有摸索到， 有更好建议的，或者发现不对之处的请留言，会及时修正，谢谢阅读。
每一行命令都带图解，绝对能懂。...命令：docker search docker search redis 可以看到有很多redis的镜像，此处因没有指定版本，所以下载的就是默认的最新版本 。...（挂载：即将宿主的文件和容器内部目录相关联，相互绑定，在宿主机内修改文件的话也随之修改容器内部文件） 1）、挂载redis的配置文件 2）、挂载redis 的持久化文件（为了数据的持久化）。...（因为设置了密码的。）...日常自言自语 上一次也有下载过，但是因为没有记录，导致这一次要操作的时候，又是各种查，才弄好，最后写下这一篇实 操的docker安装redis的博客，希望能够帮助到大家。
如何获取MySql表中各个列的数据类型？...能获取详细的信息
A：小程序和APP的区别，主要分两点： 1、微信用户就是小程序的潜在用户； 2、官方对小程序的定义是实现“触手可及”，也就是无需安装。 以上两点可以说是小程序的优点，也是缺点。...做过公众号H5支付的同学，应该对微信的提现有所了解。连胜老师了解的信息是：从结算日起3个工作日到账(具体到账时间视不同银行到账情况而定）， 并且微信会收取1%的服务费。...初学者经常会问到这个问题，因为在有选择的时候，大家都会出现选择困难症。 连胜老师的建议是，不管是原生，还是第三方框架，请选择你最擅长的。...mpvue是美团点评推出的，项目负责人胡成全，是连胜老师的老同事；wepy是腾讯官方推出的，使用的同学也不少。...并且在小程序和公众号后台，都有取消关联的入口，用户可根据需要，随时取消关联。 感谢连胜老师在这里整理：小程序开发过程中频繁被问到的一些问题，希望能给各位同学带来帮助。 ——连胜《知晓程序员》
要完成的函数： bool isToeplitzMatrix(vector>& matrix) 说明： 1、这道题题意很清晰，给定一个矩阵，判断矩阵上的所有对角线，每一条对角线上的元素值是不是都相等...，比如题目中给的例1，就是一个满足条件的矩阵。...2、笔者最开始觉得这道题又是比较麻烦的题目，又要设置行i列j的条件限制，然后一一比较元素值。但后来重新扫了一遍题目叙述，发现可以逐行地搬下来比较，没有被比较到的元素，也刚好就是不用比较的。...举个例子，第一行除了最后一个之外的其余元素，都搬下来与第二行的元素进行比较，而第二行第一个元素不会被比较到，也刚好就是不用比较的，只需要之后跟第三行比较。...while(i<row-1)//这里是row-1，最后一行不用再比较 { j=0; while(j元素不用比较
初学者经常会遇到如何移除list中重复元素的问题。...这个问题在其他语言中可能需要for循环什么的，而在python中不用这样，非常简单，只需要将list作为set的构造函数构造一个set，然后再将set转换会list就可以了。
一、背景 平时业务开发可能有这样的一个场景：一个集合有M个元素，需要每N个元素一起处理。 虽然这个功能非常简单，直接用for循环或者while可以写，其实可以封装成工具类，方便后续复用。...二、源码 单元测试 三、总结 遇到一些可以复用的场景可以考虑封装成工具类。 测试时可以考虑用EasyRandom来构造测试对象，省时省力。
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...二、解决过程 这个看上去倒是不太难，但是实现的时候，总是一看就会，一用就废。这里给出【瑜亮老师】的三个解法，一起来看看吧！..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...（输入是num列，输出也是一列），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示...new列为data列分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示： 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答，代码和结果如下图所示。...(*([k]*v for k, v in Counter(df['data']).items()))] print(df) 运行之后，结果如下图所示： 方法四 这里【月神】给出了三个方法，下面展示的这个方法和上面两个方法的思路是一样的...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data列数据处理，按照数据列中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共6个方法，欢迎一起学习交流，我相信还有其他方法，...【月神】和【瑜亮老师】太强了，这个里边东西还是很多的，可以学习很多。
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