关系运算

计算机的最基本用途之一就是执行数学运算，作为一门计算机语言，Java也提供了一套丰富的运算符来操纵变量。我们可以把运算符分成以下几组： 算术运算符 关系运算符 位运算符 逻辑运算符 赋值运算符 其他运算符 算术运算符 算术运算符用在数学表达式中，它们的作用和在数学中的作用一样。下表列出了所有的算术运算符。 表格中的实例假设整数变量A的值为10，变量B的值为20： 操作符 描述 例子 + 加法 - 相加运算符两侧的值 A + B 等于 30 - 减法 - 左操作数减去右操作数 A – B 等于 -10 * 乘法 - 相乘操作符两侧的值 A * B等于200 / 除法 - 左操作数除以右操作数 B / A等于2 ％ 取余 - 左操作数除以右操作数的余数 B%A等于0 ++ 自增: 操作数的值增加1 B++ 或 ++B 等于 21（区别详见下文） -- 自减: 操作数的值减少1 B-- 或 --B 等于 19（区别详见下文） 实例 public class Test { public static void main(String[] args) { int a = 10; int b = 20; int c = 25; int d = 25; System.out.println("a + b = " + (a + b) ); System.out.println("a - b = "

Python3.7从零开始学 —|进入Python3.7的精彩世界 —|---|Python起源 —|---|—|Python作者简介 —|---|—|---|Guido von Rossum，荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位。1989年，他创立了Python语言。 —|---|—|Python发展简介 —|---|—|---|1989年，为了打发圣诞节假期，Guido开始写Python语言的编译器。Python这个名字，来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言，能符合他的理想：创造一种C和shell之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。 —|---|—|---|1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。 —|---|—|---|1999年，Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999 —|---|—|---|1994年，Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter

字符串 string 字符串操作 字符串的内容几乎可以包含任何字符，英文字符也行，中文字符也行。 字符串既可用单引号括起来，也可用双引号括起来 假如字符串内容中包含了单引号，则可以使用双引号将字符串括起来 语法内涵双引号，用单引号括，内涵单引号，用双引号括，否则语法错误 如果内包含单引号，双引号 使用反斜线 \ 在要转义引号前使用 拼接字符串 长字符串可以使用三引号括起来 字符串紧挨在一起，python会自动拼接，如果使用逗号会变成两个字符串，但是不能真正用于拼接字符串。 + 号来拼接字符串运算符 整数转换字符串：str()是python内置类型 repr()是函数，如果拼接整数跟字符串需要先把整数转换成字符串 str()或repr() repr()另一种功能：输出会以python表达式形式来表示值 交互式模式下python会自动使用repr()函数处理该变量或表达式。 允许使用 \ 来转义长字符串来换行，转义之后不会影响输出 对于个别算法也可以转行 原始字符串 r ：由于 \ 在python中特殊的，比如路径python会把看作 \ 来处理，可以在字符串前面加入r，python就不会把反斜线当成特殊字符。 或使用 \ 原始字符串包含的引号，同样需要转义 字符串的内容几乎可以包含任何字符，英文字符也行，中文字符也行。 字符串既可用单引号括起来，也可用双引号括起来

一、什么是指针 1、指针的定义：地址形象化为指针，通过指针能够找到内存单元。 　　　　　　　　指针变量就是地址变量，变量的值为指针。 指针其实是我们将变量名和地址的关系显化（独立）出来的一种形式，是为了我们更加方便的读取数据和进行操作而设计的，是c语言的灵魂。 解释： int a; printf("%d,a"); 如上，我们通常是通过变量名来引用变量的值，如上面的 printf( " %d,a "); 一句，我们就是通过引用a的变量名来输出变量a的值。 为了理解上述的概念，我们必须理解这两个概念： 存储单元的地址　　系统分配地址　　类似于房间号 存储单元的内容　　自定义内容　　　类似于房间里的人 2、常用的两种访问方式 直接访问　　间接访问 int a; a = 3; //直接访问 printf("%d,a"); //间接访问 int *a_pointer; a_pointer = &a; printf("%d,*a_pointer"); 直接访问就是通过变量名进行访问，间接访问就是通过指针进行访问。 二、指针变量 定义：存放地址（指针）的变量。 1、定义指针变量 方式：类型名 *指针变量名 int *p;// int——基类型，不可少 基类型用来指定此类指针变量可以指向的变量类型。如上面的p指针只可以用来指向整数类型的变量。 Zu

分布式快照 Distributed Snapshots: Determining Global States of Distributed Systems 这篇论文是Chandy和Lamport大神的作品，理论性非常强，没有具体应用的例子，读起来非常吃力。 我的能力有限，同时阅读这篇文章为了找到一种分布式系统做全局快照的方法，所以只对前面三章做了攻读。 如果想要找到一种算法实现分布式死锁检测、分布式数据库的全局快照，或者系统处于某个状态，都可以通过这个算法来解决。 论文链接： http://lamport.azurewebsites.net/pubs/chandy.pdf 1. 介绍 这篇论文想要介绍一个进程在分布式系统中可以确定一个全局状态，并且不中断计算(不影响业务)。分布式系统中的进程通过收发消息来通讯。 一个进程记录它自己的状态和收发的消息，也可以什么都不记录。 为了确定一个全局系统的状态，进程 p 必须召集其它合作进程记录它们的本地状态，然后发送记录的本地状态给 p 。 所有进程不可能在同一时刻记录本地状态，除非它们可以有一个共同的时钟。 这里要假设进程没有共同的时钟，也不共享内存。 其实这是大部分分布式系统的实现，不过即使在同一台机器上的进程，也不能保证访问同一个时钟的时间点是同一个时刻，没办法让进程在某个时刻静止。 所有机器在同时在某个时间点做某个事情也是不现实的

当我们经常用如下的硬解码方式来配置文件: <bean id="SgtPeppers" class="com.CDDemo.SgtPeppers" p:title="sgt" p:song="Twinkle, twinkle, little start"> <property name="title" value="sgt"/> <property name="song" value="Twinkle, twinkle, little start"/> </bean> 但有时我们需要避免硬解码,需要想要这些值在运行时确定,Spring提供了两种在运行时求值的方式: 属性占位符 Spring表达式语言(SpEL) 1.注入外部的值 ​ 在Spring中,处理外部值得最简单方式就是申明属性源并通过Spring的Enviroment来检索属性.例如: @Configuration @PropertySource("classpath:app.properties") public class ExpressionTest { @Autowired Environment environment; @Test public BlankDisc disc(){ return new BlankDisc( environment.getProperty("disc.title"),

NumPy 是 Python 数值计算非常重要的一个包。很多科学计算包都是以 NumPy 的数组对象为基础开发的。 本文用代码快速过了一遍 NumPy 的基本操作，对 NumPy 整体有一个把握。希望能对读者有帮助。 NumPy ndarray：多维数组对象 ndarray 是 NumPy 很重要的特性，它是快速而灵活的数据集容器。ndarray 可以在整个数据集上进行类似于标量的运算，既快速又方便。 在 Jupyter Notebook 上，首先引入 NumPy 包： 1 import numpy as np 创建 ndarray，其中包含随机值（ np.random.randn ）： 1 np.random.seed(666) # 设置随机种子 2 data = np.random.randn(2, 3) 3 data array([[ 0.82418808, 0.479966 , 1.17346801], [ 0.90904807, -0.57172145, -0.10949727]]) 进行一些运算（乘法和加法）： 1 data * 10 2 data + data array([[ 8.24188083, 4.79966003, 11.73468012], [ 9.09048069, -5.71721452, -1.09497268]]) array([[ 1

在介绍卷积神经网络之前，我们需要先了解以下卷积运算和互相关运算。很多时候，我们都说卷积神经网络在图像处理方面具有很大的优势，主要原因就在于卷积运算，所以接下来就主要从图像处理和卷积的联系入手进行分析。 卷积运算在概率统计中关于随机变量的和的计算中也有出现，从数学上的定义来看，当我们有两个随机变量分别服从密度函数f和g，如果需要求它们的和t的概率密度，那么就有： s ( t ) = f ∗ g = ∫ − ∞ ∞ f ( x ) g ( − x + t ) d x s(t) = f*g = \int _{-\infty} ^{\infty} f(x) g(-x+t)dx s ( t ) = f ∗ g = ∫ − ∞ ∞ ​ f ( x ) g ( − x + t ) d x 这是一维的情况，对于二维，我们可以进一步推广： s ( u , v ) = f ∗ g = ∫ − ∞ ∞ ∫ − ∞ ∞ f ( x , y ) g ( − x + u , − y + v ) d x d y s(u,v) = f*g = \int _{-\infty} ^{\infty} \int _{-\infty} ^{\infty} f(x,y) g(-x+u, -y+v)dxdy s ( u , v ) = f ∗ g = ∫ − ∞ ∞ ​ ∫ − ∞ ∞ ​ f ( x , y ) g ( −

本博文阅读目录： 1、什么是变量？ 2、命名规则 3、变量赋值在内存中的原理 4、输入与输出[input raw_input,print] 5、常量 6、常用数据类型[整数，浮点数，布尔值，空值] 7、字符串与字符串格式化[%s,%d,%f,%x ] 8、编码 [ASCII,unicode,UTF-8] 9、注释 [#,’’’] 10、python算术运算符 [+,-,*,/,//,%,**] 11、python比较运算符 [==,!=,<>,>,<,>=,<=] 12、python赋值运算符 [=,+=,-+,*=,/=,%=,**=,//=] 13、python位运算符 [&,|,^,>>,<<] 14、python逻辑运算符 [or,and,not] 15、python成员运算符 [in,not in] 16、python身份运算符 [is,is not] 17、python运算符优先级 正文部分 一、变量赋值 1、什么是变量？ 变量就是存储了一个值（就是与变量相关联的信息），代表或引用某个值的一个命名。通常使用“变量=值”的方式给变量赋值。学习过程中有不懂的可以加入我们的学习交流秋秋圈784中间758后面214，与你分享Python企业当下人才需求及怎么从零基础学习Python，和学习什么内容。相关学习视频资料、开发工具都有分享 2、命名规则 变量名只能包括字母

计算机组成原理（第二版）唐朔飞 编著（课本有些地方还不错，可以下载电子版看看） 五道解答题30‘=9’（9个知识点）+6’+6’+4’+5’ 我依据老师的考题范围手动整理，有什么问题or想添加的知识点请在评论下方留言！实时更新，助诸位共进步！ 一、解答题 1 . 影响流水线性能的因素主要有哪几种？请简要加以说明。 P348 结构相关：是当多条指令进入流水线后，硬件资源满足不了指令重叠执行的要求时产生的。不同指令争用同一功能部件产生资源冲突。 数据相关：是指令在流水线中重叠执行时，当后继指令需要用到前面指令的执行结果时发生的。可能改变对操作数的读写访问顺序。 控制相关：是当流水线遇到分支指令和其它改变PC值的指令时引起的。 2 . 为了保证DRAM的存储信息不遭破坏，必须在电荷漏掉前就进行充电，称为刷新。常见的刷新方式有哪三种，试分析它们间的区别。 P86 集中刷新：是在规定的一个刷新周期内，对全部存储单元集中一段时间逐行进行刷新，此刻必须停止读/写操作。 分散刷新：是指对每行存储单元的刷新分散到每个存储周期内完成。 异步刷新：是前两种方式的结合，既可缩短“死时间”，又充分利用最大刷新间隔2ms的特点。 3 . 说明计算机九大寻址方式及有效地址EA计算方法。 P311 立即寻址：无需寻址 隐含寻址：无需寻址 直接寻址：EA=A 间接寻址：EA=(A) 相对寻址：EA=(PC)+A