col

i'm looking at the W3Schools demo of using the <COL> element to align columns : <table width="100%" border="1"> <col align="left" /> <col align="left" /> <col align="right" /> <tr> <th>ISBN</th> <th>Title</th> <th>Price</th> </tr> <tr> <td>3476896</td> <td>My first HTML</td> <td>$53</td> </tr> </table> And browser's rendering of it is not encouraging: Chrome (10.0.648.127): FireFox (3.6.8): Internet Explorer 9 (standards mode): Internet Explorer 8 (standards mode): Internet Explorer 7 (standards mode): Internet Explorer (quirks mode): It's interesting to note that <COL align> used to work in

python 操作excel #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import xlrd import xlwt class ExcelRead: # Manage Excel Read current_sheet = None def __init__(self, excel_file_path): self.excel_file_path = excel_file_path # open Excel def open(self): try: self.file_read_open = xlrd.open_workbook(self.excel_file_path) except Exception as e: print("Cann't Open Excel:", e) # get All Sheets def get_all_sheets(self): return self.file_read_open.sheets() # get Sheets Num def get_sheets_num(self): return len(self.file_read_open.sheet_names()) # get Sheet def get_sheet(self, key): if isinstance(key, str): # by

题目 来复习 \(\text{2-sat}\) 了 首先对于 \(\operatorname{'a'},\rm{'b'},\rm{'c'}\) 这三种地图，能放在上面的车只有两种 但是对于 \(\rm{'x'}\) 能放三种车，变成一个 \(\text{3-sat}\) 众所周知 \(\text{3-sat}\) 只能搜索，于是我们爆搜这个位置放什么车 剩下的我们还是直接用 \(\text{2-sat}\) 来判定 对于一组限制 \(u,h_i,v,h_j\) ，如果 \(u\) 上不能放 \(h_i\) 这辆车，那么这个操作就不用处理了 如果 \(v\) 上不能放 \(h_j\) 这辆车，那么就让 \(u->u'\) ，表示一旦选择 \(u\) 就不合法了 否则我们就正常连边，连 \(u->v\) ，表示选择 \(h_i\) 就必须选 \(h_j\) ； 最重要的是，根据对称性，我们还得连 \(v'->u'\) ，表示不选 \(h_j\) 就不能选 \(h_i\) 这样做的复杂度是 \(O(3^d(n+m))\) ，不大可行 考虑我们爆搜的时候不搜 \('x'\) 放什么车了，改为搜 \('x'\) 不放什么车，不放 \(A\) 车，那么就能放 \(B\) 车和 \(C\) 车；不放 \(B\) 车就能放 \(A\) 车和 \(C\) 车；所以我们只搜这个位置填成 \(a\)

//创建集合 db.createCollection("col"); //删除集合 db.col.drop(); //增 db.col.insert({ title: 'MongoDB 教程', description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库', by: '菜鸟教程', url: 'http://www.runoob.com', tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'], likes: 100 }) //删 db.col.remove({'title':'MongoDB 教程'}); //改 db.col.update({'title':'redis'},{$set:{'title':'MongoDB1'}},{multi:true}); //查 db.col.find(); //and db.col.find({"by":"菜鸟教程", "title":"MongoDB 教程"}); //or db.col.find({$or:[{"by":"菜鸟教程1"},{"title": "MongoDB1"}]}); //分页 db.col.find().limit(2).skip(1); //排序:1 升序 -1 降序 db.col.find().sort({"likes":-1,"total":-1}) //创建索引 db

字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度 举例： hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果 举例： hive> select reverse(abcedfg’) from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接函数：concat 语法: concat(string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串 举例： hive> select concat(‘abc’,'def’,'gh’) from lxw_dual; abcdefgh 4. 带分隔符字符串连接函数：concat_ws 语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符 举例： hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from lxw_dual; abc,def,gh 5.

Description: 给定一个序列 \(a_i\) ，每次可以交换相邻两个元素，求使序列变成若干个极大连续段，每个极大连续段内部的值相同且任意两个极大连续段的值互不相同。 \(n\le 4\times 10^5, a_i\le 20\) Solution: 由于值域很小，启发我们从值域入手，考虑每一种颜色。 设 \(cnt[i][j]\) 表示在只考虑颜色 \(i\) 和 \(j\) 的情况下，把所以颜色 \(i\) 都移到所有颜色 \(j\) 的前面的步数，这个对每一个颜色用 \(\text{vector}\) 存下出现的位置（从小到大），用 \({\rm two\ pointers}\) 扫一下即可求得 。 考虑状压每一种颜色，二进制下为1表示这个位的颜色已经被安排好了。 设 \(dp[S]\) 表示 \(S\) 的颜色已经安排好在序列的前面且两两不交的最小步数，那么转移就枚举一个不在 \(S\) 中的点 \(i\) ，把 \(i\) 放在考虑完的 \(S\) 的后面，那么产生的步数就是把 \(S\) 放在 \(i\) 的前面的步数，通过 \(cnt[][i]\) 可以求得。 Code: #include <iostream> #include <vector> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm

写在前面的话 在使用按键的时候，如果按键不多的话，我们可以直接让按键与FPGA相连接，但是如果按键比较多的时候，如果还继续使用直接让按键与FPGA相连接的话，会大量增加FPGA端口的消耗，为了减少FPGA端口的消耗，我们可以把按键设计成矩阵的形式。接下来，梦翼师兄将和大家一起学习扫描键盘的电路原理以及驱动方式。 项目需求 设计 4*4 矩阵键盘 按键 扫描模块 ， 正确解析按键值 。 矩阵键盘的原理 由上图可以知道，矩阵键盘的行row（行）与col（列）的交点，都是通过一个按键相连接。传统的一个按键一个端口的方法，若要实现16个按键，则需要16个端口，而现在这个矩阵键盘的设计，16个按键，仅仅需要8个端口，如果使用16个端口来做矩阵键盘的话，可以识别64个按键，端口的利用率远远比传统的设计高好多，所以如果需要的按键少的话，可以选择传统的按键设计，如果需要的按键比较多的话，可以采用这种矩阵键盘的设计。而我们现在就以扫描法为例来介绍矩阵键盘的工作原理。 首先col（列）是FPGA给矩阵键盘输出的扫描信号，而row（行）是矩阵键盘反馈给FPGA的输入信号，用于检测哪一个按键被按下，示意图如下： 如上图所示，FPGA给出扫描信号COL[3:0]，COL = 4’b0111，等下一个时钟周期COL = 4’b1011，再等下一个时钟周期COL = 4’b1101，再等下一个时钟周期COL =

文/腾讯soso 林世飞 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题 这里 介绍其基本原理 和一个实验例子。 先介绍2个算法： 算法一：熵（entropy） 熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，当我们尝试把混合集合A={B1,B2,C1,C2…..} （其中Bx表示一个类别的元素，Cx表示另外一个） 划分为2个集合 M、N（即决策树的2个分支时候），比较好的划分是 M 里面都是 Bx，N里面都是Cx，这时候我们需要一个函数对 划分以后 的 集合进行评估，看看是否纯度 够“纯”。如果很纯，很有序，熵就是0. 理解该公式： p ( xi ) 越平均，系统约混乱，如果系统只有2个元素x1、x2，x1出现概率是0.5，x2出现概率也是0.5，即 p ( x1 ) =0.5 p ( x2 ) =0.5 ，这时公式计算结果为1； p ( xi )如果比较不平均，比如 p ( x2 ) =1，那就是系统很确定，一点都不混乱，肯定是x2构成，这时熵计算结果就是0. 这个规律刚刚好是 log 函数特点 过（1，0）这个点（见下图）

0x000 打开环境 ssh连接， 查找源码文件， 0x001 源码分析 源码文件col.c， 知识要点： char占用1个字节，int占用4个字节 ， 这里用户输入char型数据，该程序运行后就会将输入转换成int型； ①首先查看执行 25行的/bin/cat flag 命令所需要的条件，是24行的hashcode == check_password( argv[1] ),并且由20可知，用户的第二个输入为char型，且长度为20字节，hashcode为0x21DD09EC，即十进制的568134124； ②check_password( argv[1] )，查看4-11行的功能函数，将用户的输入的char数据类型转换为int型，然后把该用户输入的首地址给指针ip，指针再遍历用户输入，将其逐个相加，最后返回结果res，如果该返回的结果res等于hashcode，程序就会输出flag。 0x02 程序运行 　 用户的输入为20个字节的char(一个字节)型数据，程序运行后将其转换为int(4个字节)型，所以要构造5个int型的数据，使之相加为568134124，然后再将这个5个数据转换为char型，刚好就是20个字节，这5个数据随意构造，只要相加为568134124就可以，考虑到溢出等不必要的麻烦，还是将其平均取值，4个113626825，1个113626824，化为char型就是

题意：给出一个序列 ai 问有多少对 l r 满足 将 a[l]-a[r]之间的数sort一下 a[l]-a[r] 相邻的数字差值差值不大于1 非常巧妙的线段树 比赛的时候根本没啥头绪 对于每一个L 和都可能需要修改 那么用单调栈进行维护即可 cnt的话 用last来维护 对于那个-1 因为每次加入一个R 当L=R的那对LR 是一定满足条件的 所以最小值一定是-1 也就是最小值一定满足答案 所以这个-1也就没有意义 build的时候初始化任意值都可以 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++) #define repp(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);--i) #define ll long long #define see(x) (cerr<<(#x)<<'='<<(x)<<endl) #define inf 0x3f3f3f3f #define CLR(A,v) memset(A,v,sizeof A) ////////////////////////////////// const int N=1e5+10; int minn[N<<2],t[N<<2],n,m,col[N<<2],a[N]; ll ans; void