num

1.聚集函数 聚集函数其实就是一种函数的使用方式，用来进行一些比较高级的数据操作，使用起来也比较简单，我们就先举几个例子，并对他们进行解释分析即可。 SELECT AVG ( age ) AS avg_age FROM TABLE1 ; 以上语句使用了AVG()函数来求平均值，得到的结果就是查找出表中所有年龄的平均值并且起一个新的列名为avg_age。 SELECT COUNT ( e_mail ) AS num_email FROM TABLE1 ; 以上语句使用COUNT()函数来达到计数的功能，即计算e_mail的数量，并起一个新的列名为num_email。 SELECT MAX ( price ) FROM max_price FROM TABLE1 ; 使用MAX()函数来求一个列中的最大值。MIN()函数同理求最小值。 SELECT SUM ( score ) AS sum_score FROM TABLE1 ; 使用SUM()函数进行求和操作，计算成绩的总和。 2.分组数据 我们之前学的where过滤数据与使用聚集函数得到一些更复杂的数据结论都是建立在对整张表的查询上的。但是，当我们需要统计每个公司的员工数量这种要分公司，分组来进行统计处理的操作时，我们已知的操作就显得捉襟见肘。因此我们引入了分组的概念与GROUP BY语句。 SELECT company ,

一、介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中，来窥探神经网络生成符号序列的秘密。 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法。然后再让模型尝试去生成这样的字符串。在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法。 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二、什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列： 01 0011 000111 00001111 …… 它们有什么特点和规律呢？ 它们都只含有 0 和 1 并连续地出现，序列长度并不相等，但在每条序列中 0 和 1 的个数是相等的。我们可以用一个简单的数学表达式来表述所有这些 01 序列的通用规律，其实就是 0^n 1^n，其中 n 就是序列中 0 或者 1 的个数。这样的序列看似简单，但其实它在计算机科学中有一个非常响亮的名字，叫做“上下文无关文法”（Context-free grammar）。所谓上下文无关文法，简单来说，就是可以被一组替代规则所生成，而与本身所处的上下文（前后出现的字符）无关。 上下文无关语法序列的生成 针对上面这种 0^n 1^n 形式的上下文无关语法序列，我们人类要学会数出 0 的个数 n，这样也就自然知道了 1 的个数

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { public class Program { static void Main(string[] args) { System.Console.Write("金额: "); string s = System.Console.ReadLine(); double m; try { m = double.Parse(s); Money money = new Money(m); Console.WriteLine(money.Convert()); } catch (FormatException ex) { System.Console.WriteLine(ex.Message); } } } public class Money { /// <summary> /// 要转换的数字 /// </summary> private double j; /// <summary> /// /// </summary> private string[] NumChineseCharacter = new string[] { "零", "壹", "贰", "叁", "肆", "伍", "陆",

　　一、利用txt文件存储游戏物品信息 　　 首先在asset下创建一个txt文件，这里我们命名为objectsInfoList.txt，并将其拖放到unity Project视图中。 　　其中txt中我们先存放一些物品信息，每行存储一种物品信息，分别为编号、名称、物品对应的图片名、种类、回血值、回蓝值、出售价和购买价。 　　其中物品图片要先用NGUI做成图集，种类中的Drug为药品类，以后在代码中我们会定义一个枚举用于存储物品种类。 　　 　　接下来我们创建一个空物体叫做GameSetting，上面挂一个脚本ObjectsInfo,我们把txt文件读取到一个string中，根据'\n'及','分割字符串，取得对应的物品信息，然后存储到Dictionary中，以后需要物品信息时便可以从dictionary中取出来了。 　　代码如下，就不做具体解释了。。。虽然注释少点，但还是挺简单的 1 using UnityEngine; 2 using System.Collections; 3 using System.Collections.Generic; 4 5 public class ObjectsInfo : MonoBehaviour 6 { 7 8 public static ObjectsInfo _instance; 9 public TextAsset

title: go-excel转protobuf升级到python3 categories: Go tags: [go, excel, protobuf, python3] date: 2020-01-15 16:27:24 comments: false go- excel转 protobuf 升级到python3 前篇 网上找到的 xls_deploy_tool.py 转换工具是 python2 版本的, 这里把它升级到 python3 升级到 python3 py3 已支持中文, 不需要 unicode 转换, 干掉 字符串 count 修改, comment.count("\n") 修改为 str.count(comment, "\n") 日志打印, print "" 改为 print("") 异常异常处理 ?处理 except BaseException, e 改为 except BaseException as e protoc 需要使用 3.0 以上, 才能生成 xx_pb2.py 中 serialized_pb=b'sss' 字符串的二进制数据, 参考: https://github.com/protocolbuffers/protobuf/issues/4272 报错: No module named 'google' , 需要安装几个 Google 库, 参考:

prufer序列为无根树的一种数列。长度为 $n - 2$ prufer转无根树 将最小编号的叶子删去，prufer序列加入其父亲。重复至树只剩下两个节点。 无根树转prufer 取出prufer首元素，与待选点集中最小未出现在prufer序列中的点连边，并将该点在待选点集中删去，直至待选点集剩下两个节点，将这两个节点连边。待选点集初始为 $1$ ~ $n$。 一个节点在prufer序列中出现次数为该节点度数减一。 判断无解的情况：出现度数为 $0$ 的点，在prufer序列中出现次数超过 $n$ - $2$。 有解情况下，设 $cnt$ 为有度数要求的节点个数，$sum = \sum_{i = 1} ^{cnt}(d_i - 1)$。 那么答案为 $C_{n-2}^{sum} \times \dfrac{sum!}{\prod_{i=1}^{cnt}(d_i-1)!} \times (n-cnt)^{n-2-sum}$ 化简得到$\dfrac{(n-2)!}{(n-sum-2)! \times \prod_{i=1}^{cnt}(d_i-1)!} \times (n-cnt)^{n-2-sum}$ #include <bits/stdc++.h> const int N = 1007; const int MOD = 10000; int num[N]; int prime[N]

在我们平常的 SQL 查询中，其实我们有许多应该注意的原则，以来实现 SQL 查询的 优化 ，本文将为大家介绍 30 条查询优化原则。 首先应注意的原则 1. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在 num 上设置默认值 0 ，确保表中 num 列没有 null 值，然后这样查询： select id from t where num=0 3. 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 4. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如： select id from t where num in(1,2,3)

github地址：https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码。 给外部调用的方法是： distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法。 """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format.""" from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os from six.moves import xrange # pylint: disable=redefined-builtin import tensorflow as tf # 定义图片的像素，原生图片32 x 32 # Process images of this size. Note that this differs from the original CIFAR # image size of 32 x 32. If one alters this number, then the entire

import pandas as pd from os import walk for root,dirs,files in walk(r'D:datas',topdown=False):#topdown处理子目录，False为不处理 print(files)#得到所有的文件名称，files是个list num = len(files) alldata = pd.DataFrame() #建立一个空的dataframe for i in range(num): newdata = pd.read_excel(r'D:\datas\%s'%files[i])#读取每个excel文件中的数据 alldata = alldata.append(newdata)#将每个excel中的数据存储到之前建好的空的dataframe中 writer = pd.ExcelWriter(r'D:\output.xlsx') alldata.to_excel(writer,'AllData')#这里“AllData”是sheet的名字 writer.save()#保存 来源： CSDN 作者： 蓝天ing 链接： https://blog.csdn.net/onroadliuyaqiong/article/details/104074208

案例 数列3, 2, 3, 1, 3, 3, 2, 3中，3就是个数大于总数大于一半的元素。 思路一 对数列排序，再扫描一边，找出元素个数超过一半的元素。此时需要排序，同时需要记录每个元素出现个数，费时、费空间。 思路二 对于排好序的数列，假设总数为N，那么N/2位置的那个数必定为所求之数，这就不需要记录每个元素的个数。 思路三 对于数列，不用排序。对于其中的任意两个不同的元素，去除之后，原来那个个数大于总数一半的元素个数仍然是大于剩下元素的一半的。利用该特性遍历一遍数列就可以找出这个总数大于一半的那个元素。 具体的实施，不用每次去这些数中去找不同的两个数，只需记录当前候选目标值can，与此对应的为其个数num，目前访问的元素为cur num==0: can=cur, num=1 num!=0 && can = cur: num++ num!=0 && can != cur: num-- 如果现在访问的元素与目标值相同，那么num++,不同num--；如果num=0，那么把候选元素改为此元素，并且赋值num=1 图示 通过简单分析可以得知 当总素为偶数时，Num最终至少为2 当总数为奇数时，Num最终至少为1 参考代码 #include<iostream> using namespace std; int Find(int a[], int N) { int count = 0;