最近太忙了，我就不分析代码了，有问题留言，或者私我QQ2835809579 希望对你有帮助，我是计算机学长川川，点个赞加个关吧。...原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...=120 代码： /*求阶乘问题。 输入一个正整数n，输出n！...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }
有的错误是用户输入造成的,比如让用户输入email地址，结果得到一个空字符串，这种错误可以通过检查用户输入来做相应的处理....还有一类错误是完全无法在程序运行过程中预测的，比如写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据，网络突然断掉了。...这类错误也称为异常，在程序中通常是必须处理的，否则，程序会因为各种问题终止并退出。 Python内置了一套异常处理机制，来帮助我们进行错误处理....异常就是程序运行时发生错误的信号（在程序出现错误时，会产生一个异常，若程序没有处理它，则会抛出该异常，程序的运行也随之终止），在python中错误出发的异常如下: 而错误分成两种: 1.语法错误(...在Python中不同的异常可以用不同的类型（Python中统一了类与类型，类型即类）去标识，一个异常标识一种错误.
Q：在一列中包含有很多数据，我想使用公式来列出并统计其唯一值，我不想使用数据透视表，下图1所示为示例数据。 ? 图1 使用公式，在列C中列出其唯一值，列D中列出这些值相应出现的数量。...图2 在单元格C2中输入数组公式： =INDEX(A2:A25,MATCH(0,COUNTIF(C1:C1,A2:A25),0)) 公式的技巧在于： MATCH(0,COUNTIF(C1:C1,A2:A25...),0) 其中，使用： COUNTIF(C1:C1,A2:A25) 计算第二个区域A2:A25中，每个单元格中的值在第一个区域中出现的次数，要么是1（表明出现了），要么是0（表明没有出现，即没有这个值）...然后，使用MATCH执行精确匹配查找，所得到的位置也就是该值在区域A2:A25中的位置。再将结果传递给INDEX函数，从而获取值。...在单元格D2中输入公式： =COUNTIF(A2:A25,C2) 统计获取的唯一值在原列表中出现的次数，如下图3所示。 ? 图3 最后，向下复制公式得到最终结果，如下图4所示。 ?
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。...关注我，我是川川，计算机大二菜鸟，有问题可以找我，一起交流。...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。
首先，我们要从训练数据，也就是70%的数据中，学习得到参数 θ。 然后用?的方式计算测试误差 ?...关于假设函数（即，h_(θ)）和标签y的误差。 然后我们就能应用“错误分类”误差来定义“测试误差”，即： 对于每一个测试集（m_test）实例，计算： ? 然后对计算结果求平均。...下面我们来考虑模型选择问题。 假如，你现在要选择能最好拟合数据的多项式次数。 你应该选择一次函数、二次函数、三次函数等等中的哪一个了？ ? d：表示你该选择的多项式次数。...11.4 诊断偏差与方差 当你运行一个学习算法时，如果这个算法的表现不理想，那么多半是出现两种情况： ① 要么是偏差比较大 ② 要么就是方差比较大 换句话说，要么就是欠拟合问题，要么是过拟合问题。...目前，你的训练集错误率为15%，并且你的开发集错误率为16%。 那么，算法在训练集上的错误率。在本例中，它是15%。我们非正式的认为这是算法的偏差(bias)。
映射到高维是可以解决，但是计算要复杂了，所以我们又用核函数简化计算。这是第五话的内容。但是，看看下面这个例子，你建不建议用映射的办法？ ? 我勒个去！！！...如果把它当做非线性问题，那么要用下面左图的办法（映射+核函数），但是不是觉得太亏了，就因为一个点，计算量要复杂很多，而且这个点非常有可能是噪音！...我用下面的对照图来说明： 下面这幅图一步一步不用去推，这么展示有两个目的：一是想要说明，加了松弛变量的推导其实也就多了那么个小尾巴ξ，在最后要使用的那个对偶问题里，也就是对偶变量a多了一个上线C；二是正好让大家也复习一下前面的推导过程...现在我们就用SMO序列最小优化算法来解决这个“终极问题”。 还记得梯度上下降法吗？算了还是不把事情搞复杂了，感兴趣的在公众号“数说工作室”（微信号shushuojun）中回复“得到”查看。...这里D我们用一个常数表示，是被我们固定了的。我们就可以利用这个来表示a1： ? 其实，y的取值要么是1，要么是-1，所以上式等价于： ? 这是我们化简得到的第一个信息。别忘了我们还有， ?
同样的道理，计算机的世界也是不完美的，异常情况随时都会发生，我们所需要做的就是避免那些能够避免的异常，处理那些不能避免的异常。这里我将记录如何利用异常还程序一个“完美世界”。...，只需在一个地方处理错误，即所谓的异常处理程序中。...这种方式不仅节约代码，而且把“概述在正常执行过程中做什么事”的代码和“出了问题怎么办”的代码相分离。总之，与以前的错误处理方法相比，异常机制使代码的阅读、编写和调试工作更加井井有条。...二、基本定义 在《Think in java》中是这样定义异常的：异常情形是指阻止当前方法或者作用域继续执行的问题。...异常处理机制就会接管程序，并开始寻找一个恰当的地方来继续执行程序，这个恰当的地方就是异常处理程序，它的任务就是将程序从错误状态恢复，以使程序要么换一种方法执行，要么继续执行下去。
很多人构建了他们自制的CPU，要么在实际的面包板上，要么在软件中，用于模拟器或电路合成 。...我最初使用的是logisim-evolution （后来我成为其开发团队的成员），最近由于性能原因，我将电路迁移到了Digital（Logisim无法在超过50或60Hz的频率下模拟我的电路，而 Digital...由于这将被存储在函数本身的代码中，因此相对于代码中的当前位置进行内存操作就变得很有用，这就是如何得到pc-relative寻址的：ldr r2, [pc, #16]。...与sp一样，内存是字对齐的，所以偏移量必须是4的倍数。 函数调用 在汇编中，调用函数的最简单方法是通过使用jump。你把一个标签放在某个地方，然后跳到那里。但有一个问题：你怎么回去呢？...我甚至不能使用编译器的内置函数：像memcpy或memclr这样的函数经常被用来执行块拷贝，但它们并不存在于生成的汇编中，所以我不得不自己实现它们（我从Redox这里借用了一些代码）。
这个参数是做什么的?环境以这种方式起什么作用?这些都是我开始问自己的问题。 直到我后退一步，从完全理解概率环境是如何定义的基础开始，建立一个我可以在纸上解决的小例子，事情才开始变得更有意义。...因此，我给自己设定了一个挑战： 我可以在Python中为任务环境完全自包含地定义并找到最优操作吗通过跟踪我的工作，我希望其他人可以把这作为一个基本的起点来学习自己。...C人比B近，但扔的方向完全错误因此击中垃圾桶的概率很低。...在之前的例子中，人物A在垃圾桶的西南方向，因此角度可以通过简单的方式计算，但如果这个人在垃圾桶的东北向，那么这将导致错误的计算结果。...因此，它可以移动的地方有8个:北部、东北部、东部等等。 当它选择扔纸的时候，它要么得到+1的正面奖励，要么得到-1的负面奖励，这取决于它是否扔到垃圾桶里，这一集是否结束。
如果实际匹配结果不一致，那么我们可以认为匹配错误。 上面第5点我在73....正如我们在描述基于Patch的立体匹配时所说，这类方法最大的问题是速度慢，因为每一个Patch都需要单独的进行计算，无法做到对全图推理一次性输出整个置信度图。...两种情况： 真的出现了不同远近的物体，所以视差值不连续，这是正常的 是一个纯平面，但由于原图的颜色、亮度有变化，要么是平滑变化，要么是突变（也就是原图上的梯度不连续），被错误的算出了不一致的视差值，此时需要惩罚...然后，DL和D′L输入到一个包含几个卷积层的简单网络中，以学习左视图的误差图EL，作为比较输出。对右视差图也执行同样的操作。...总结 今天这篇文章中，我给大家介绍了几个在立体匹配过程中进行置信度计算，并且利用置信度优化匹配结果的方法，我总结其中的思想如下： 置信度的计算有多种判断依据，传统算法主要使用了5类判据，包括匹配代价、匹配代价曲线中的局部特征
执行剩余的计算任务的线程将他的计算结果返回给调用方。 返回的方式要么通过回调函数，要么由调用方再此执行一个“等待，指导计算完成”的方法调用。...为等待同步事件完成而等待1S，这是无法接受的，尤其是考虑到最佳价格查询器对网络中的所有商店都要重复这种操作。 接下来我们会了解如何以异步方式使用同步API解决这个问题。...实际上这非常简单， Future 执行完毕可以发出一个通知，仅在计算结果可用时执行一个由Lambda表达式或者方法引用定义的回 调函数。...不过，我们当下不会对此进行讨论，现在我们要解决的是另一个问题：如何正确地管理 异步任务执行过程中可能出现的错误。 ---- 处理异常错误 如果没有意外，我们目前开发的代码工作得很正常。...非常不幸，这种情况下你会得到一个相当糟糕的结果：用于提示错误的异常会被限制在试图计算商品价格的当前线程的范围内，最终会杀死该线程，而这会导致等待 get 方法返回结果的客户端永久的被阻塞。
大家好，我是小林。 今天分享一位同学百度实习一面的面经，技术栈是 C++，由于项目没什么亮点，所以大部分内容都是在问 C++ 的问题，没怎么问项目问题。...如果遇到内存泄漏这种问题，你一般是怎么去解决 打断点定位然后做处理 后来思考对方应该是想让我回答这种处理措施⬇️ 在程序中加入必要的错误处理代码，避免程序因为异常情况而导致内存泄漏。...class中缺省的函数 没关注 补充： 在C++中，如果一个类没有显式地定义「构造函数、析构函数、拷贝构造函数、赋值运算符重载函数」，那么编译器会自动生成这些函数，这些函数被称为缺省函数。...mysql的事务是什么 在数据库中，事务（Transaction）是一组操作单元，这些操作单元要么全部执行成功，要么全部执行失败。...事务具有四个特性，即ACID： 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部执行成功，要么全部执行失败，不会出现部分执行的情况。
练习 51：lessweb 原文：Exercise 51: lessweb 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们很接近这本书的末尾了，所以在最后两个练习中我将给你一个项目...这是一个额外的错误列表，我敢肯定你会犯这些错误： 非预期的目录遍历。您可能从URL（/some/file/index.html）中获取基本路径，仅仅按照请求打开它。...有些人认为它是一个功能（咳咳，Nginx），当服务器无法识别域时，会提供“随机”网站。您的服务器应该只是白名单，如果它不识别该域，它应该给出 404 错误。 这些只是人们所犯的一些小错误。...研究尽可能多的其他人，然后为您的服务器编写自动化测试，以便在您解决问题之前展示它们。如果您的服务器中找不到任何这些错误，那么故意创建它们。了解如何犯下这些错误也是有益的。...在 Windows 上，这可能非常困难，所以要么在 Linux 计算机上尝试，要么完全跳过它。
、要么下划线式，要么杠 文件中相关内容命名 函数和变量: gaoFunc, gaoVariable 类名和枚举类型: GaoClass, GaoEnum 类方法：gaoClassFunc 常量：GAO_CONFIG...避免重复计算 举个例子，就是说你创建一个数组，遍历长度，先在外面给数组长度赋值给一个变量。...= 'ataola'; obj.age =23; 矬 var arr = []; arr['name'] = 'ataola'; arr['age'] = 23; Node 的异步回调函数的第一个参数应该是错误指示...做个标记，后续去思考下，目前的理解是已捕获错误，你都错了还执行这显然很不合适嘛！...如果你在模块中 exports 一个类，对于此类的私有成员变量，建议加上 "_" 前缀以示区分 比如说，声明多个变量时，是用多个","还是一行一个用";"呢？
前言 在工程中，有多种方法来构建一个关键值存储，并且每个设计都对使用模式做了不同的假设。在统计建模，有各种算法来建立一个分类，每一个算法的对数据集有不同的假设。...在工业中，大多数从业者选择的建模算法，都是他们最熟悉的，而不是选择一个最适合数据的。接下来，我来分享一些经常我们会忽略并犯错的地方，谢谢大家指正点评！...Take default loss function for granted（理所当然的采用默认损失函数） 损失函数是一个机器学习算法的核心，损失函数决定了最终优化后得到的参数以及模型本身。...---- 我记得之前在统计之都上看过一篇文章对我启发很大，说曾经我们都愿意把异常值直接给丢掉，但是我们却忘记了异常值并非错误值，而同样是真实情况的表现，我们之所以认为异常，只是因为我们的数据量不足够大而已...这个问题可能不是有害的，因为它没有偏差估计。然而，它确实会使问题成为病态，并且使系数权重无法解释。 7.
布隆过滤器可以 用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元 素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。...Bloom Filter的缺点 bloom filter之所以能做到在时间和空间上的效率比较高，是因为牺牲了判断的准确率、删除的便利性 存在误判，可能要查到的元素并没有在容器中，但是hash之后得到的...对于一个确定的场景，我们预估要存的数据量为n，期望的误判率为fpp，然后需要计算我们需要的Bit数组的大小m，以及hash函数的个 数k，并选择hash函数 (1)Bit数组大小选择 根据预估数据量...(2)哈希函数选择 由预估数据量n以及bit数组长度m，可以得到一个hash函数的个数k： ? 哈希函数的选择对性能的影响应该是很大的，一个好的哈希函数要能近似等概率的将字符串映射到各个Bit。
发生这些问题大多是对于信息的理解错误和没有特别注意，而且避免这些问题是很容易的。 让我们开始逐个讨论这些你可能不是很容易注意的问题。我之所以会用倒序是因为第一个问题给我带来了最大的困扰。...可能在一些小型项目中开发者只有你自己，你可以使用任何喜欢的编程风格。 但如果是一个代码量很大以及复杂系统的Java项目中， 在错误发生时你需要早一些得到警示。...存在这个对象不被使用的情况 （确实不需要创建这个对象） 在实际开发中，我不断发现延迟初始化被用在对象上。但实际上，这样的对象要么不是真的那么“昂贵”，要么总是在运行期创建。...这也带来了一个额外的好处，可以在应用程序发布过程中捕获任何致命的错误。 6、把GOF（俗称四人帮）当作圣经 我十分羡慕设计模式的几位作者。这本书籍以其他书籍所无可比拟的气势影响了整个IT界。...如果你没看过《设计模式》，没有记住模式的名字或者准则的话，那么在面试中就可能无法通过。期望这样的错误可以慢慢改善。 不要误解我，这本书本身是没有问题的。问题出在人们如何解释以及使用它。
编译和解释 我们都知道计算机无法直接理解高级语言的意思，都需要同过一个翻译成机器码的过程来实现，因为翻译方式的不同，我们把高级语言分为两类——编译性语言和解释性语言。...到这里有一个问题，如果我程序结果不对，发现结果的错误是因为一个模块的错误，修改了那个模块，但是对应的pyc文件未修改，正常人会认为结果还是错的，实际上修改模块就能输出正确的结果，不需要把对应的pyc文件删除...例如，某个源文件中的函数可能引用了另一个源文件中定义的某个符号（如变量或者函数调用等）；在程序中可能调用了某个库文件中的函数，等等。所有的这些问题，都需要经链接程序的处理方能得以解决。...链接程序的主要工作就是将有关的目标文件彼此相连接，也即将在一个文件中引用的符号同该符号在另外一个文件中的定义连接起来，使得所有的这些目标文件成为一个能够诶操作系统装入执行的统一整体。...在某些情况下动态链接可能带来一些性能上损害。 运行 经过上述步骤，生成了一个exe的可执行文件。运行程序就是运行的那个exe可执行文件。程序的结果要么是控制台，要么是界面（取决于你的项目类型）。
，只需在一个地方处理错误，即所谓的异常处理程序中。...这种方式不仅节约代码，而且把“概述在正常执行过程中做什么事”的代码和“出了问题怎么办”的代码相分离。总之，与以前的错误处理方法相比，异常机制使代码的阅读、编写和调试工作更加井井有条。...二、基本定义 在《Think in java》中是这样定义异常的：异常情形是指阻止当前方法或者作用域继续执行的问题。...只有在你当前的环境下程序无法正常运行下去，也就是说程序已经无法来正确解决问题了，这时它所就会从当前环境中跳出，并抛出异常。抛出异常后，它首先会做几件事。...异常处理机制就会接管程序，并开始寻找一个恰当的地方来继续执行程序，这个恰当的地方就是异常处理程序，它的任务就是将程序从错误状态恢复，以使程序要么换一种方法执行，要么继续执行下去。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
