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BS结构的一个注册用户的功能

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注册用户功能学了Java一段时间，就想折腾折腾，就做了一个注册的功能，用HTML写了一个网页上的比较简陋的界面，用Java做了一个后台简陋的服务器处理数据，最后将数据存储到数据库中。注册界面先是最简单的用HTML表单做一个简陋的界面，上一个效果图: 这块就直接上代码了，用到了HTML的表单，没有什么花里胡哨的渲染美化 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <fieldset id=""> <legend>注册区域</legend>  <form action="http://192.168.37.1:10003" method="post"> <table border="1" bordercolor="blue" cellspacing="0" width="600" cellpadding="5"> <tr> <th colspan="2">注册页面</th> </tr> <tr> <td>用户名(U)：</td> <td><input type="text" name=

JavaScript 数组排序

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sort() 方法是最强大的数组方法之一。数组排序 sort() 方法以字母顺序对数组进行排序：实例 var fruits = ["Banana", "Orange", "Apple", "Mango"]; fruits.sort(); // 对 fruits 中的元素进行排序反转数组 reverse() 方法反转数组中的元素。您可以使用它以降序对数组进行排序：实例 var fruits = ["Banana", "Orange", "Apple", "Mango"]; fruits.sort(); // 对 fruits 中的元素进行排序 fruits.reverse(); // 反转元素顺序默认地， sort() 函数按照字符串顺序对值进行排序。该函数很适合字符串（"Apple" 会排在 "Banana" 之前）。不过，如果数字按照字符串来排序，则 "25" 大于 "100"，因为 "2" 大于 "1"。正因如此， sort() 方法在对数值排序时会产生不正确的结果。我们通过一个比值函数来修正此问题：实例 var points = [40, 100, 1, 5, 25, 10]; points.sort(function(a, b){return a - b}); 使用相同的技巧对数组进行降序排序：实例 var points = [40, 100, 1,

Numpy的基础使用

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数据分析: 是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提取出来,总结出所研究对象的内在规律数据分析的三剑客: Numpy, Pandas, Matplotlib NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。一, 创建ndarry 使用np.array()创建 import numpy as np # 约定使用np np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 一维数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) np.array([[1, 2], [1, 2]]) # 二维数组 array([[1, 2], [1, 2]]) np.array([[1, 'two'], [1, 2.3]]) array([['1', 'two'], ['1', '2.3']], dtype='<U11') 注意： numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的如果传进来的列表中包含不同的类型，则自动统一为同一类型，优先级：str>float>int 使用案例: 使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组，数据来源于一张图片 import matplotlib.pyplot as plt # 约定使用plt img_arr = plt.imread

1.splice()，slice()，split()快查

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1.splice() 对数组添加/删除项目，然后返回该数组。注意：该方法会改变原始数组。 arrayObject.splice(index,howmany,item1,.....,itemX)；index：起始位置，使用负数可从数组结尾处规定位置；howmany：要删除的元素个数，可以为0；item1,.....,itemX参数可选； <script type="text/javascript"> var arr = new Array(6) arr[0] = "George" arr[1] = "John" arr[2] = "Thomas" arr[3] = "James" arr[4] = "Adrew" arr[5] = "Martin" arr.splice(2,0,"William");//在arr【1】后面插入数据“William” arr.splice(2,1,"William");//删除arr【1】后面的一个数据“Thomas”，然后在该位置插入数据“William” arr.splice(2,3,"William");//删除arr【1】后面的三个数据“Thomas”、“James”，“Adrew”，然后在该位置插入数据“William” </script> 2.slice（）从已有的数组中返回选定的元素。注意：不会修改原始数组。 arrayObject

数据分析三剑客

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数据分析三剑客：　　Numpy,Pandas,Matplotlib NumPy 　　NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。一、创建ndarray 1. 使用np.array()创建　　一维数据创建 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) arr #结果 array([1, 2, 3, 4, 5]) 　　二维数据创建 import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) arr #结果 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 元素类型相同 arr = np.array([[1,2,3],[4,5.123,6]]) arr # 结果 array([[1. , 2. , 3. ], [4. , 5.123, 6. ]]) 注意： numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str>float>int 使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组，数据来源于一张图片图片 import matplotlib.pyplot as plt img_arr =

QuickSortDemo

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package com.suning.sntcscase.controller.MutiThread; import static jdk.nashorn.internal.objects.Global.print; public class QuickSortDemo { public static void main(String[] args) { int[] arr = {5, 6, 7, 81, 2, 66, 88, 17, 99}; printArr(arr); quickSort(arr, 0, arr.length - 1); System.out.println(); printArr(arr); } private static void printArr(int[] arr) { for(int i=0;i<arr.length; i++){ System.out.print(arr[i] +"\t"); } } private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) { int start = low; int end = high; int key = arr[low]; //从右往左找小 while (end > start) { while (end > start && arr[end]

从顺序查找到直接插入排序

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目录从顺序查找到直接插入排序直接插入排序的流程直接插入排序的性能 code 从顺序查找到直接插入排序无论从抽象过程还是具体实现代码来看，顺序查找是直接插入查找的基本组成元素。为什么这么说：排序要遍历所有元素从“未排序“数列中取出一个元素，插入到“已排序“数列中。需要在“已排序“数列中遍历到一个i，使得arr[i-1]<arr[i]<arr[i+1]。需要两个基本的遍历过程。下面讨论算法的流程直接插入排序的流程首先脑海中要有一个基本模型：【 {有序子序列} {当前待排序元素} {剩余待排序元素} 】排序过程：整个排序过程为n-1趟插入，即先将序列中第1个记录看成是一个有序子序列，然后从第2个记录开始，逐个进行插入，直至整个序列有序注意：有序子序列插入时，遍历不是从下标0开始，而是待排序元素的左边元素。直接插入排序的性能 Space Complexity： S(n)=O(1) Time Complexity： T(n)=O( \({n^2}\) ) 一种稳定排序方法设对象个数为n，则执行n-1趟最坏情况下：第 i 趟比较i次，移动i次最大比较次数： \(\frac{n(n-1)}{2}\) 最大移动次数： \(\frac{n(n-1)}{2}\) 最好情况下：每趟只需比较 1 次，不移动总比较次数为 n-1次。 code code 1（C++

JS数据拷贝

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JS的拷贝可分为浅拷贝和深拷贝：浅拷贝：如果数组元素是基本类型，就会拷贝一份，互不影响，而如果是对象或者数组，就会只拷贝对象和数组的引用，这样我们无论在新旧数组进行了修改，两者都会发生变化。深拷贝：就是指完全的拷贝一个对象，即使嵌套了对象，两者也相互分离，修改一个对象的属性，也不会影响另一个。通常我们用的slice（截取）、concat（拼接）函数，都是浅拷贝。 // 可用concat、slice返回一个新数组的特性来实现拷贝 var arr = ['old', 1, true, null, undefined]; var new_arr = arr.concat(); // 或者var new_arr = arr.slice()也是一样的效果; new_arr[0] = 'new'; console.log(arr); // ["old", 1, true, null, undefined] console.log(new_arr); // ["new", 1, true, null, undefined] // 数组嵌套了对象或者数组的话用concat、slice拷贝只要有修改会引起新旧数组都一起改变 var arr = [{old: 'old'}, ['old']]; var new_arr = arr.concat(); // 或者var new_arr = arr

js 判断元素是否在列表中

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判断元素是否在列表中 isInArray()判断输入的数值是否在数组中： /** * 使用循环的方式判断一个元素是否存在于一个数组中 * @param {Object} arr 数组 * @param {Object} value 元素值 */ function isInArray(arr,value){ for(var i = 0; i < arr.length; i++){ if(value === arr[i]){ return true; } } return false; } 使用： var arr = ['a','s','d','f']; isInArray(arr,'a') 来源： https://www.cnblogs.com/cmz-32000/p/11683386.html

Fibonacci前n项和 (矩阵乘）

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大家知道 Fibonacci数列吧 , f[1]=1, f[2]=1, f[3]=2, f[4]=3…, 也就是 f[n]=f[n-1]+f[n-2]，现在问题很简单，输入 n和 m，求前 n项和取模 m。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> #include <string> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <map> #include <vector> #include <set> #include <queue> #include <stack> #include <cmath> using namespace std; #define mem(s,t) memset(s,t,sizeof(s)) #define pq priority_queue #define pb push_back #define fi first #define se second #define ac return 0; #define ll long long #define TLE std::ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL); cout.precision(10);

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