前面讲了大数定理，讲了中心极限定理，有读者留言让讲讲切比雪夫定理，安排。这一篇就来讲讲切比雪夫定理。
FOR SOME谓词允许根据表中一个或多个字段值的布尔条件测试来决定是否返回记录。 如果fieldcondition计算结果为true，则返回记录。 如果fieldcondition计算结果为false，则不返回记录。
若左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数（递归定义）
我们在写Python 函数的时候，可能会需要判断传入的多个参数是否同时为空/None/False，或者是否有任何一个不为空/None/False。可能有人会这样写：
B树（B-tree）是一种自平衡的树，常用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点最多有 m 个子节点（对于B树，m 是阶数，即节点的最大子节点数），并且每个非根节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点（其中 ⌈x⌉ 表示不小于 x 的最小整数）。
你注意到我过于圆滑的标题了吗？我将依据我所喜欢的方式去构建这个对话，而不是我客观上认为的唇枪舌战。我想后者并不会起作用。
线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器，一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
刚开始，看到这种题上来就是一个暴力 ，感觉AC很舒服， 但是一提交就是超时 ，所以对于这种简单的题，我们想的一定要多，不然最后结果一定是false的。
抽屉原理 百科名片 桌上有十个苹果，要把这十个苹果放到九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽屉里面放两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为：“如果每个抽屉代表
要证明这个问题，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它在插入和删除操作中维护一些属性，以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n)。红黑树的性质包括：
假设元素 a 被 x 个集合包含，显然左式中该元素的贡献为 1，因为在并集内一个元素仅计算一次。
今天和大家分享的是「力扣」第 413 题：等差数列划分。这道题可以使用「滑动窗口」，也可以使用「动态规划」。
刚开始，就简单了解一下elasticsearch的DSL，关于结构化搜索的一些重要语法使用
这些都是涉及到具体或者以当前为参照的时间段的数据。 我们该如何从海量数据中找出准确的时间段呢？
很抱歉，由于我无法直接看到图 18-1，因此无法针对特定的图给出关于 B 树合法性的确切答案。但是，我可以向你解释一个合法的 B 树通常应该满足的条件，这样你就可以根据这些条件去判断图 18-1 是否满足 B 树的定义。
eslint初始化后会出现三个项目，根据项目而定 1、使用什么样的eslint？(这里我选择3)
命令含义str.capitalize()返回字符串的副本，其首字符大写，其余字符小写str.count(sub,start,end)从索引start至end范围内substring出现的次数str.find(sub,start,end)返回sub的最小索引，未找到，则返回-1str.format()执行格式化操作，将string中{}替换为（）内的值str.isalnum()如果字符串中的所有字符都是字母数字且至少有一个字符，则返回true，否则falsestr.isalpha()如果字符串中的所有字符都是字母且至少有一个字符，则返回true，否则falsestr.isdecimal()如果字符串中的所有字符都是十进制数且至少有一个字符，则返回true，否则falsestr.isdigit()如果字符串中的所有字符都是数字且至少有一个字符，则返回true，否则falsestr.islower()都是小写且至少有一个字符，则返回true，否则falsestr.join(iterable)iterable中字符串的串联str.replace(old,new,count)替换count次str.rfind(sub,start,end)返回最高索引，没有则返回-1str.split(sep,maxsplit)sep作为分隔符字符串，如果给出maxsplit则至多完成maxsplit次拆分str.swapcase()返回字符串的副本，大写字符转换为小写字符
证明：假设有n个人，生日都在一年365天当中，则某人和你的生日相同的概率至少为1/2，即n≥23。
B树又称多路平衡查找树，B树中所有结点的孩子个数的最大值称为B树的阶，通常用m表示。一般从查找效率考虑，通常要求m>=3.
b）x.key：为节点中存储的关键字。x.key1、x.key2 ... x.keyx.n 以非降序顺序排列，满足 x.key1 <= x.key2 ... <= x.keyx.n。
只有当Vue实例被创建时data中存在的属性才是响应式的，当这些数据改变时，视图会进行重渲染；视图接收用户输入时，data中相应的属性值也会发生改变。
一个疯狂的科学家有1000瓶酒，其中一瓶是有毒的。他也有数量有限的试纸，毒酒将永久改变试纸的颜色，但是只在十天后显示出来。这位科学家想在第十一天举行一个聚会，为此需要筛选出有毒的酒。他怎样使用最低数量的试纸找出那瓶毒酒？
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许我们对树进行插入、删除和查找操作，同时保持对数的时间复杂度。B树的每个节点可以有多于两个的子节点，这取决于B树的阶数t。阶数t定义了树的一些性质，比如一个非根节点最多有t-1个关键字和t个子节点，根节点则最多有2t-1个关键字。
str.isalnum() --> Bool (True or False) 判断字符串String是否由字符串或数字组成，并且至少有一个字符（不为空）简而言之：只要 c.isalpha(), c.isdecimal(), c.isdigit(), c.isnumeric() 中任意一个为真，则 c.isalnum() 为真。
查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档
【本文背景】 近几年，国内一些企业的后台用户信息被黑客公布，相信大家都有耳闻，这只是公布了的，没公布的呢？还有多少，你想想诸多中国互联网企业保存了多少用户的数据，它们往往都是黑客们的“余粮”，这些事件导致的损失咱就不耸人听闻了，在类似事件当中，有诸多的用户隐私信息，其中最敏感的莫过于密码本身了，今天就讲讲对于企业应用来说，如何保护用户的密码才安全。 使用“安全思维”一词，源于我认为这些原则不需要背诵，而是你应用安全思维形成后的信手拈来。 【密码保护的原则】 1. 永远不要在数据库、会话及本文当中保存明
不知道大家做算法题有什么感觉，我总结出来做算法题的技巧就是，把大的问题细化到一个点，先研究在这个小的点上如何解决问题，然后再通过递归/迭代的方式扩展到整个问题。
科幻小说《海底两万里》里有一艘结构巧妙，能够利用海洋来提供能源的潜艇，可以让主人公依靠海洋中的各种动植物来生活。现在，这已不再是遥远的梦，以丰富想象力著称的法国建筑师Jacques Rougerie将要开展一个新项目——一个浮动的海上城市。 为了打造一所国际海洋研究大学城，Rougerie设计出了一艘名为city of meriens海上漂浮城市的巨大游轮。根据这位建筑师的蓝图，这所游轮可以容纳众多的名研究人员、教授和学生，为他们提供对海洋生物多样性进行长期观察和研究的场所。 这位法国的建筑师Rougeri
的方格 , 使用黑色 , 白色 两种颜色进行涂色 , 必定存在两列相同的涂色方案 ;
C 程序由各种令牌组成，令牌可以是关键字、标识符、常量、字符串值，或者是一个符号。例如，下面的 C 语句包括五个令牌：
我记得有一个广告行业的牛人说过，“至少有一半的广告费都是白费的，但我不知道是哪一半”。他叫什么名字我忘记了，只记得这句话。 后来我发现这句话也适合于前端学习，至少在我身上，这句话是适用的。 我之前学习前端开发的那些年，至少有一半的时间、精力是白费的。虽然现在我知道哪一半是白费的，但当时肯定是不知道的。 那可是50%的时间、精力啊，就这么浪费了。可惜吗？ 不可惜！就像玩游戏探地图一样，你不多探几条路，你永远不知道哪条路是正确的；吃饭也是这样，不吃完前四个包子，你永远不可能吃到第五个包子。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximize-distance-to-closest-person 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
大家好，今天是0618，今天的先行者计划的主题是“可编辑表格”的第一次课。 既然是一个前端组件，那么就涉及到如何设计的问题。我们不是单纯的要实现一个可编辑表格的效果，而是要实践一个组件化的方案。 总体的方向： 第一，view层，需要分层设计； 第二，model层，需要让数据来控制view层； 思路的话，可以参考react的生命周期概念: 1，插入dom； 2，获得新数据，重新渲染dom； 3，删除dom； 咱们也一样给这三种状态各提供二种处理函数， will是事前调用； did是事后调用； 还要有公开出来
第二道题目相对来说比较简单。 题目描述 849. 到最近的人的最大距离 在一排座位（ seats）中，1 代表有人坐在座位上，0 代表座位上是空的。 至少有一个空座位，且至少有一人坐在座位上。 亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。 示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。 如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离
虽然像React这样的基于组件的UI库简化了web开发，但它们也引入了测试和调试等新的复杂性。
所谓的持久化就是保持我们的数据不丢失，将数据通常保存在我们的硬盘中。在Redis中持久化的方式有两种，一种是快照持久化，一种是AOF持久化，各有各的优缺点，在项目中我们得根据实际的情况来选择具体的持久化方式。本文主要介绍快照持久化，下篇文章介绍AOF持久化。
接 [一对一讲什么] 之 切图之后做啥？要加入项目和测试接口 上回书说，切完了页面，把HTML文件啊，CSS，JS，IMG图片什么都扔到相应的开发环境目录里，把链接神码的都搞好，然后在开发环境里把你的页面能运行起来，就像这样， 你的自己电脑上搞好的页面的访问路径是这样的： file:///D:/wesay/3/html5_1.html 如果你自己在本地电脑搞个apache服务，那么这个页面的访问路径是这样的， localhost/wesay/3/html5_1.html 而如果你配置好开发环境之后，把项目跑
I 表示为获得的图片或者强度，或者说是待去雾的图片；J 表示场景光辉，或者说是要恢复的无雾的图片；A 表示地球大气中光的成分；t 表示非散射光到达相机部分的介质传输。而去雾的目的就是从 I 中恢复 J，A 和 t。
过去 10 年 Stack Overflow 的年度开发人员调查成为了对全球开发者最大规模的调查报告。今年Stack Overflow 更加聚焦于调查报告的多样性。需要强调的一点是报告调查在今年 2 月左右进行,当时疫情影响了世界上每个国家。在查看诸如工作和薪水数据之类的信息时，要考虑到这点。
我们之前讲解了堆(heap)的概念。堆是一个优先队列。每次从堆中取出的元素都是堆中优先级最高的元素。 在之前的文章中，我们基于完全二叉树(complete binary tree)实现了堆，这样的堆叫做二叉堆(binary heap)。binary heap有一个基本要求: 每个节点的优先级大于两个子节点的优先级。在这一要求下，堆的根节点始终是堆的元素中优先级最高的元素。此外，我们实现了delete_min()操作，从堆中取出元素；insert()操作，向堆中插入元素。 现在，我们考虑下面的问题: 如何合并
React 是一个免费的开源前端 JavaScript 库，用于通过将您的应用程序划分为更小的组件来构建复杂的用户界面。它由 Facebook 和开发者社区维护。
(1)规格说明：对于构件，必须有一个它所提供服务的抽象描述。通俗地说，每个构件都必须提供特定的服务
多个事务并发写相同对象时，会出现脏写和更新丢失两种竞争条件。为避免数据不一致，可：
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许对数时间复杂度的插入、删除和查找操作。B树的一个关键属性是其最小度数（t），它决定了树的结构和节点的最大、最小子节点数。
在这里简要的说一下这些语言新特性对 React 应用的开发有什么影响，这些 ES6+ 特性使得 React 开发更简单更有趣。 类 迄今为止，最能体现我们使用 ES6+ 来编写 React 组件的就是我们选择使用类定义语法。替代了使用 React.createClass 方法来定义一个组件，我们可以定义一个 bonafide ES6 类来扩展 React.Component： 1 2 3 4 5 class Photo extends React.Component { rend
B树，又称多路平衡查找树，B树中所有节点的孩子结点数的最大值成为B树的阶，通常用m表示。一棵m阶B树或为空树，或为满足如下特性的m叉树：
前几天，一位负责网络营销的企业高管向我透露，他们公司最近正在大力尝试从直播平台获取流量。不过，进入之后却发现，“直播水很深”，主要是指观众数量注水太过严重，不同平台之前差异很大。这位朋友反馈的信息至少说明两点：直播眼下确实很火，但是泡沫却很严重。当然，这是每一个爆发式增长的行业必然会遇到的问题，泡沫是产业爆发的附属产物。 繁荣的直播平台成本却居高不下 直播究竟有多繁荣？今年以来我一直在重点关注直播行业，就此已撰文十多篇，从这一点也能看出直播之繁荣，“直播”的媒体出镜率恐怕是最高的，与去年的O2O、共享经济
选自BAIR 作者：ChiJin、Michael Jordan 机器之心编译 参与：Panda 今年三月，机器学习领域泰斗级学者 Michael I. Jordan 带领的一个跨多所大学和研究院的团队发表了一篇论文《How to Escape Saddle Points Efficiently》，提出了最基本的算法——梯度下降的一个简单变种，并证明该算法虽形式简单，却足以极其高效地避开鞍点。该研究成果推进了对非凸优化的理解，并可以直接被应用在包含深度学习在内的许多机器学习领域。近日，Off the Conv
可转债的强制赎回，又称为“有条件赎回”，简称“强赎”，指的是可转债的发行人在特定条件下，有权按照债券面值加当期应计利息强制赎回全部或部分未转股的可转债。可转债强赎的本质，是公司在股票价格较高时，迫使投资者把手中的可转债换成股票，相当于该公司增发了一次股票。
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