有时候，我们试图使用一个值筛选数据框架，但是这个值不存在，这样我们会接收到一个空的数据框架，这不是我们想要的。我们想要的是，在数据框架中找到与这个输入值最接近的值。
转自: JS正则表达式一条龙讲解，从原理和语法到JS正则、ES6正则扩展，最后再到正则实践思路
XML和JSON对我很重要，我很感谢Apress允许我写一本关于它们的书。在这篇Java Q＆A文章中，我将简要介绍我的新书第二版，Java XML和JSON。我还将提供两个有用的演示，如果我有足够的空间，我本来希望将其包括在书中。
我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者Kunlun Bai发布了一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的，能帮你理解它们实际的工作方式。
来源：机器之心本文约7800字，建议阅读15分钟本文归纳总结深度学习中常用的几种卷积，并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。 我们都知道卷积的重要性，但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么，又有多少种类吗？研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章，用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长，机器之心选择其中部分内容进行介绍，2、4、5、9、11、12 节请参阅原文。 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（A
R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。
当出现错误时，XSLT处理器(Xalan或Saxon)执行当前错误处理程序的error()方法，将消息作为参数发送到该方法。类似地，当发生致命错误或警告时，XSLT处理器会根据需要执行datalError()或Warning()方法。
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。 但在数据仓库中，数据集存储在表中，
Shopify是现存最大的Ruby on Rails代码库之一。它已被超过一千名开发人员使用了十多年。它封装了来自计费商家，管理第三方开发者应用程序，更新产品，处理运输等许多不同功能。它最初是作为整体构建的，这意味着所有这些不同的功能都构建在相同的代码库中，它们之间没有边界。多年来，这种架构为我们工作，但最终，我们达到了这样一个临界点，即单体monolith的缺点超过了好处。我们必须选择如何进行分解。
B-Tree树即B树，B即Balanced,平衡的意思。有人把B-Tree翻译成B-树，容易让人产生误解。会以为B-树是一种树，而B树又是另一种树。实际上，B-Tree就是指的B树。
憋了好久了，懒啊，还是发出来。 xslt数值函数 number(num) 返回参数的数值。（num可以是布尔值、字符串或节点集） 示例：`<xsl:value-of select="number('1')"/>` 返回数字 1 abs(num) 返回参数的绝对值 示例：`<xsl:value-of select="abs('-3.14')"/>` 返回数字 3.14 ceiling(num) 返回大于num的最小整数 示例：`<xsl:value-of select="ceiling('2.1
数据结构是由“数据”和“结构”两词组合而来。 什么是数据？常见的数值1、2、3、4.....、教务系统里保存的用户信息（姓名、性别、年龄、学历等等）、网页里肉眼可以看到的信息（文字、图片、视频等等），这些都是数据什么是结构？ 当我们想要使用大量使用同一类型的数据时，通过手动定义大量的独立的变量对于程序来说，可读性非常差，我们可以借助数组这样的数据结构将大量的数据组织在一起，结构也可以理解为组织数据的方式。 概念：数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系 的数据元素的集合。数据结构反映数据的内部构成，即数据由那部分构成，以什么方式构成，以及数据元素之间呈现的结构。 总结： 1）能够存储数据（如顺序表、链表等结构） 2）存储的数据能够方便查找 2、为什么需要数据结构？
主要分为三部分：创建RDD对象，DAG调度器创建执行计划，Task调度器分配任务并调度Worker开始运行。
内存是计算机的重要部件之一。它是外存与CPU进行沟通的桥梁，计算机中所有程序的运行都在内存中进行。内存性能的强弱影响计算机整体发挥的水平。内存(Memory)也称内存储器和主存储器，它用于暂时存放CPU中的运算数据，与硬盘等外部存储器交换的数据。只要计算机开始运行，操作系统就会把需要运算的数据从内存调到CPU中进行运算。当运算完成，CPU将结果传送出来。内存的运行也决定计算机整体运行快慢的程度。内存条由内存芯片、电路板、金手指等部分组成。
在日常工作中，经常会用到正则操作。但是对于大多数人来说，操作正则表达式简直就是抓瞎。
约瑟夫环（Josephus）问题是由古罗马的史学家约瑟夫（Josephus）提出的，他参加并记录了公元66—70年犹太人反抗罗马的起义。约瑟夫作为一个将军，设法守住了裘达伯特城达47天之久，在城市沦陷之后，他和40名死硬的将士在附近的一个洞穴中避难。在那里，这些叛乱者表决说“要投降毋宁死”。于是，约瑟夫建议每个人轮流杀死他旁边的人，而这个顺序是由抽签决定的。约瑟夫有预谋地抓到了最后一签，并且，作为洞穴中的两个幸存者之一，他说服了他原先的牺牲品一起投降了罗马。 约瑟夫环问题的具体描述是：设有编号为1，2，……，n的n(n>0)个人围成一个圈，从第1个人开始报数，报到m时停止报数，报m的人出圈，再从他的下一个人起重新报数，报到m时停止报数，报m的出圈，……，如此下去，直到所有人全部出圈为止。当任意给定n和m后，设计算法求n个人出圈的次序。
在校招面试中，排序算法是经常被问到的。排序算法又比较多，很容易遗忘和混淆。建议收藏起来，面试前可以快速过一遍。正所谓：临阵磨枪，不快也光。
本次共有三篇Paper和大家分享，第一篇主要是序列对序列建模训练的问题，将复杂度由
原文地址：http://www.cnblogs.com/deerchao/archive/2006/08/24/zhengzhe30fengzhongjiaocheng.html
1、下列哪个选项描述的是应急储备金?C A、为未计划的项目范围和成本变更而储备的预算。 B、为掩盖较差的业绩而储备的预算 C、为未计划但是可能由于风险登记册中登记风险成真而潜在要求的变更而储备的
深度学习中的各种卷积网络大家知多少？对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们，Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家，在本文中，他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞（扩张）、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十二种卷积网络类型。
静电说：在之前我们已经介绍过不少Figma的小技巧，随着Figma版本的更新，我们为大家整理出了更多的Figma小技巧，帮助你让自己的设计工作边的更爽更方便。本次的小技巧栏目分两期进行，这篇文章是第一期。
正文 题目1 题目链接 题目大意： 给出一个图形，下面是n=1、2、3、4的时候： 现在需要把上面的图形染色，由若干个菱形组成； 问，有多少种染色方法？ 输入： 第一行，整数?表示有t个样例数
索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引，叶子结点即存储其真实的数据行，不再有另外单独的数据页。
AI 科技评论按：深度学习中的各种卷积网络大家知多少？对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们，Kunlun Bai 这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家，在本文中，他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞（扩张）、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十多种卷积网络类型。AI 科技评论编译如下。
VFP 9 的重点之一，是增强报表系统。新的和增强的功能的列表相当庞大：多细节带区、在报表设计器中对对象的保护、设计时事件、为对象绝对定位的能力、更多的缩放级别、更好的菜单、以及大量其它内容。这一章详细的探索了这些增强，演示了某些你在过去版本的 VFP 中无法实现的报表，并为后面的两章“扩展报表系统”做铺垫。
概述 无论何时对基础数据执行插入、更新或删除操作，SQL Server 数据库引擎都会自动维护索引。随着时间的推移，这些修改可能会导致索引中的信息分散在数据库中（含有碎片）。当索引包含的页中的逻辑排序（基于键值）与数据文件中的物理排序不匹配时，就存在碎片。碎片非常多的索引可能会降低查询性能，导致应用程序响应缓慢，所以在日常的维护工作当中就需要对索引进行检查对那些填充度很低碎片量大的索引进行重新生成或重新组织，但是在这个过程也需要注意一些小的细节，否则会产生错误。 正文 语法内容载自SQL Server联机
前面我们讲了Nacos客户端如何获取实例列表，如何进行缓存处理，以及如何订阅实例列表的变更。在获取到一个实例列表之后，你是否想过一个问题：如果实例列表有100个实例，Nacos客户端是如何从中选择一个呢？
二叉树需要加载到内存的，如果二叉树的节点少，没有什么问题，但是如果二叉树的节点很多(比如1亿)， 就存在如下问题:问题1：在构建二叉树时，需要多次进行i/o操作(海量数据存在数据库或文件中)，节点海量，构建二叉树时，速度有影响.
ZangoDB是一个indexedDB的类MongoDB轻量级接口库，主要是为了更轻松快速的编写indexedDB相关的操作。
贪心的基本原理:每一步都选择局部最优解，而尽量不考虑对后续的影响，最终达到全局最优解。
重点介绍： Vector、ArrayList都是以数组的形式存储在内存中，所以查询效率高，新增和删除效率不高，但是Vector被Synchronized修饰，所以线程是安全的，ArraryList线程不安全。 LinkedList则以链表的形式进行存储，所以查询效率底，新增和删除效率高，并且线程不安全。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
正则表达式是描述一组字符串特征的模式，用来匹配特定的字符串 主要分三个部分：基本语法、RegExp对象的方法、JS中支持正则表达式的String对象方法 一、基本语法 在JS中，正则表达式为对象，用如下两种方式定义： 直接量法： /pattern/attributes；创建RegExp对象法：new RegExp(pattern,attributes); var reg=/hi/i;//字面量 var reg=new RegExp('hi','i');//构造函数（参数1：最简单的正则匹配字母hi；参数2：
对于直接插入排序问题，数据量巨大时。 将数的个数设为n，取奇数k=n/2，将下标差值为k的数分为一组，构成有序序列。 再取k=k/2 ，将下标差值为k的书分为一组，构成有序序列。 重复第二步，直到k=1执行简单插入排序。
在当今的商业环境中，企业的兼并和收购是司空见惯的事情。企业合并的关键是如何将两家公司的IT基础设施组合起来。IT部门在确保合并成功方面起着关键作用，但也是企业合并失败的主要原因。在企业急于完成合并时，IT专业人员在存储方面通常会犯七个常见错误。 1 错误-仓促执行 第一个错误是仓促执行。这个过程的第一步应该是IT部门能够为合并后的企业提供数字资产的范围。这一步骤包括使用软件解决方案来存储物理存储系统和这些系统存储的数字数据。 对于物理存储系统的评估，应清点诸如品牌、型号、存储介质的类型，以及附属于哪个物理主
以下示例将一个文本字符串解析为XML DOM对象，并使用JavaScript从中提取信息：
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int；浮点数—float两种。
MySQL中DDL语句，即数据定义语言，用于创建、删除、修改、库或表结构，对数据库或表的结构操作。常见的有create，alter，drop等。这类语句通常会耗费很大代价，特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
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