num

基于python3.4 while循环 1 #!/usr/bin/python3 2 #-*- coding=utf-8 -*- 3 4 import random 5 import sys 6 import os 7 8 lucky_num = int(random.randint(0,9)) 9 guess_count = 0 10 os.system('clear') 11 print("---------猜数字游戏----------") 12 while guess_count < 3: 13 input_num = int(input("请输入0~9的数字:")) 14 if input_num > lucky_num: 15 print("输入的数字大了") 16 elif input_num < lucky_num: 17 print("输入的数字小了") 18 else: 19 print("Bingo!") 20 break 21 sys.exit() 22 guess_count += 1 23 24 else: 25 print("没有机会了，请下次再来～") for循环 1 #!/usr/bin/python3 2 #-*- coding=utf-8 -*- 3 4 import random 5 import sys 6 import os 7 8

开发项目中，总是与数据打交道，有的时候将数据放入到一个集合中，然后在遍历集合一条一条的插入，感觉效率超不好，最近又碰到这个问题，插入50条数据用了将近1s，完全满足不了系统的需求.效率必须加快，然后网上查询资料，历经千万bug，终于搞定，这里指提供mybatis中的配置，至于dao层的调用mybatis就自己上网查询下资料吧 1根据网上搜了一下资料，在sql-mapper.xml文件中写了如下配置可进行批量操作 < insert id ="insertBatch" parameterType="List" > insert into REAL_DATA_HW( M_LINE_NO,M_TIME,HW_NUM, VOL_A,VOL_B,VOL_C ) values < foreach collection ="list" item ="item" index ="index" separator =","> ( #{obj.M_LINE_NO},to_date(#{obj.M_TIME},'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss'),#{obj.HW_NUM}, #{obj.VOL_A},#{obj.VOL_B},#{obj.VOL_C} ) </ foreach > </ insert > 然后启动，调用这个操作的时候报错 Error setting null

前言 最近由于科研的需要，搭建SDN的P4编程环境，但是这个过程比较麻烦。网上相关的资源较老，P4的库依赖众多，出现了很多库版本不对导致的错误。最后以GitHub上P4项目 教程的实验环境的配置文档 和一些相关的文档为参考而搭建成功。 下面对整个搭建环境过程进行一下总结。 系统环境 Ubuntu 16.04 Python 2.7 内存 4G+ 内核 4.15 系统内核版本一定要更新到4.15及以上的版本，不然在安装P4C的过程中会出现error。同时内存太小的情况下，执行脚本过程中系统容易崩溃。 环境组件 P4编程环境主要需要5个组件。 p4c是最新的p4编译器。 Bmv2是支持P4编程的软件交换机。 PI是P4 runtime的实现，用于Control Plane对数据平面的控制。 Mininet的功能是构建一个虚拟的网络拓扑。 它通过linux内核的一些特性(net命名空间)，在一个主机上划分出多个虚拟网络空间，各个网络空间之间相互隔离，有自己的端口, ip等等。 p4 tutorials 提供了用于学习的实例代码，它提供了很多个带有方向性的实际场景，例如负载均衡，简单的隧道机制，源路由等。 搭建过程 1.安装依赖 sudo apt - get update sudo apt - get upgrade sudo apt - get install automake cmake

接下来记录下scala中集合相关的知识，scala中集合分为可变集合和不可变集合，有Array、List、Set、Map和Tuple。 不可变 可变 数组Array Array ArrayBuffer 列表List List ListBuffer 散列Set immutable.Set mutable.Set 映射Map immutable.Map mutable.Map 元祖 Tuple 为了理解的方便，使用交互式方式REPL来完成。 数组 （1）定义一个定长数组。 scala> val a1=Array(4,1,2,5) a1: Array[Int] = Array(4, 1, 2, 5) scala> val a2=new Array[Int](4) a2: Array[Int] = Array(0, 0, 0, 0) （2）定义一个变长数组。 scala> val a3=scala.collection.mutable.ArrayBuffer(1,2,3,4) a3: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[Int] = ArrayBuffer(1, 2, 3, 4) //1 添加一个元素 scala> a3+=5 res1: a3.type = ArrayBuffer(1, 2, 3, 4, 5) //2 添加一个元素 scala> a3

写在前面 ： 这个游戏的代码可以说是 用来复习所学的一些基础知识之一，所以一些输入优化就没做了 (如果对借鉴的人提供到帮助 那再好不过了) # 导入随机数模块 import random ''' 猜数小游戏 程序需求： 在游戏中，每一轮会随机生成一个0-1024之间的数字(整数) 用户输入测试数字，程序会告诉用户猜大了还是猜小了。 - 在一定次数内猜对，则本轮用户获胜，否则本轮用户失败 - 每一轮开始时，程序会要求用户输入用户名 - 程序会一直运行，直到用户输入"3"，停止游戏 - 每一轮游戏开始前，输入1可以查看用户输入的历史 ''' histiory = {} answer = random.randint(0,1024) # 查看用户的输入历史 def user_his(): if not histiory: print("无用户输入记录 请输入2开始游戏") else: for i, j in histiory.items(): print('用户{},记录如下{}'.format(i, j)) # 用于测试用户与随机数1 # ansewr是随机数，user 是用户名称 def user_input(ansewr,user): end_num = 0 while end_num < 10: num = int(input('请输入一个数字:')) if num <

计算机基础知识与Python简介 一，计算机基础知识 cpu： 相当于人类的大脑，运算和处理问题 内存： 临时存储数据，断电就消失了 硬盘： 永久存储数据 操作系统： 管理计算机硬件与软件资源的计算机程序，控制每个硬件之间数据交互 二，Python简介 龟叔 优美、清晰、简单 主要应用领域： 云计算 WEB开发 科学技术、人工智能 系统运维 爬虫 金融量化分析 图形GUI 游戏 Python发展史 1989年，Guido开始写Python 1991年，第一个Python解释器诞生 2004年，最流行的WEB框架Django诞生 2008年，python2和python3版本共存 python2：C，Java，C#，源码不统一，功能重复，维护难度大 python3：源码统一，维护难度降低了 python是一个编程语言 分类：编译型、解释型，强类型、弱类型 编译型：只翻译一次 代表语言：C，C++ 优点：运行速度快 缺点：开发速度慢 解释型：一句一句的翻译，逐行翻译 优点：开发速度快 缺点：运行速度慢 代表语言：Python，JavaS，PHP Python的优缺点 优点： Python的定位是优雅、明确、简单，初学者容易入门，而且可以编写非常复杂的程序。 开发效率非常高，Python有非常强大的第三方库 高级语言，无需考虑如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节 可移植性

1060 Are They Equal (25分) 题目 思路 定义结构体 struct fraction{ string f; int index; } 把输入的两个数先都转换为科学计数法，统一标准后再做比较，index表示指数 注意点 0或者0的各种形式 0.1， 0.01等 代码 #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #include<vector> #include<set> #include<string> using namespace std; #define MAXN 101 struct fraction{ string f; int index; fraction(char s[], int len){ int pos = -1; int num = -1; int i = 0; for(i=0;s[i]!='\0';i++){ if(num == -1 && s[i] != '0' && s[i] != '.'){ num = i; } if(s[i] == '.'){ pos = i; } } if(num == -1){ f.append(len, '0'); index = 0; return ; } if(pos != -1){ if(pos <

列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 ( int ) 浮点型（ float ） 布尔型（ bool ） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 ( complex ) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence ，也可以理解为 容器 取值 [] 遍历 for in 计算长度 、 最大/最小值 、 比较 、 删除 链接 + 和 重复 * 切片 01. 列表 1.1 列表的定义 List （列表） 是 Python 中使用 最频繁 的数据类型，在其他语言中通常叫做 数组 专门用于存储 一串 信息 列表用 [] 定义， 数据 之间使用 , 分隔 列表的 索引 从 0 开始 索引 就是数据在 列表 中的位置编号， 索引 又可以被称为 下标 注意：从列表中取值时，如果 超出索引范围 ，程序会报错 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]  1.2 列表常用操作 在 ipython3 中定义一个 列表 ，例如： name_list = [] 输入 name_list. 按下 TAB 键，

GCD XOR Description： 输入一个整数n，有多少对整数（a,b）满足 1≤b≤a≤n， g c d ( a , b ) = = a X O R b gcd(a,b)==a XOR b g c d ( a , b ) = = a X O R b 思路历程： ①暴力循环 时间复杂度 O(n^2 ),毫无疑问会超时。 ②考虑到（虽然自己一开始不知道） a X O R b = c , t h e n aXORb=c,then a X O R b = c , t h e n , a X O R c = b aXORc=b a X O R c = b 令c=gcd(a,b)，或者 c 必然是a的约数，所以枚举a,c，用 a XOR c算出b，再检验 gcd(a,b)==c。 时间复杂度O（n logn logn ） ps:一开始还想着用 vector<int> facotr[] 去存储枚举的a的正约数集合，发现编译都通不过（数组太大了） 但是，这样还是TLE。还是得优化。 ③ g c d ( a , b ) ≤ a − b ≤ a X O R b a > b gcd(a,b)≤a-b≤aXORb\qquad a>b g c d ( a , b ) ≤ a − b ≤ a X O R b a > b 令 g c d ( a , b ) = a X O R b = c gcd(a

本案例参考课程：百度架构师手把手教深度学习的内容。 主要目的为练习Resnet动态图的PaddlePaddle实现。 本案例已经在AISTUDIO共享，链接为： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/244766 数据集： 查看数据集图片 iChallenge-PM中既有病理性近视患者的眼底图片，也有非病理性近视患者的图片，命名规则如下： 病理性近视（PM）：文件名以P开头 非病理性近视（non-PM）： 高度近似（high myopia）：文件名以H开头 正常眼睛（normal）：文件名以N开头 我们将病理性患者的图片作为正样本，标签为1； 非病理性患者的图片作为负样本，标签为0。从数据集中选取两张图片，通过LeNet提取特征，构建分类器，对正负样本进行分类，并将图片显示出来。 ResNet ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。 通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型结构的效果。换句话说，原模型的解只是新模型的解的子空间