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Linux 多线程编程之 线程池 的原理和一个简单的C实现，提高对多线程编 程的认知，同步处理等操作，以及如何在实际项目中高效的利用多线程开 发。 1. 线程池介绍 为什么需要线程池？？？ 目前的大多数网络服务器，包括Web服务器、Email服务器以及数据库服务 器等都具有一个共同点，就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求， 但处理时间却相对较短。 传统多线程方案中我们采用的服务器模型则是一旦接受到请求之后，即创 建一个新的线程，由该线程执行任务。任务执行完毕后，线程退出，这就 是是“即时创建，即时销毁”的策略。尽管与创建进程相比，创建线程的时 间已经大大的缩短，但是如果提交给线程的任务是执行时间较短，而且执 行次数极其频繁，那么服务器将处于不停的创建线程，销毁线程的状态， 这笔开销将是不可忽略的。 线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对 多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到了多个任务上。其好处是， 因为在请求到达时线程已经存在，所以无意中也消除了线程创建所带来的 延迟。这样，就可以立即为请求服务，使应用程序响应更快。而且，通过 适当地调整线程池中的线程数目，也就是当请求的数目超过某个阈值时， 就强制其它任何新到的请求一直等待，直到获得一个线程来处理为止，从 而可以防止资源不足。 2. 线程池结构 2.1 线程池任务结点结构

最近在学习椭球拟合，最小二乘（加速度）的相关内容，把不错的几个学习参考链接放到下面： 三维空间中的椭球拟合与磁力计、加速度计校正 最小二乘估计及证明 平面二维任意椭圆数据拟合算法推导及程序实现详解 空间二次曲面数据拟合算法推导及仿真分析 IMU加速度、磁力计校正－－椭球拟合 附上通过学习以上文章写出的测试代码; %最小二乘的方法进行拟合 clear all; close all clc; R = 2; %球面半径 RX = 2; RY = 10; RZ = 20; x0 = 100; %球心x坐标 y0 = 1; %球心y坐标 z0 = 76; %球心z坐标 alfa = 0:pi/50:pi; sita = 0:pi/50:2*pi; num_alfa = length(alfa); num_sita = length(sita); x = zeros(num_alfa,num_sita); y = zeros(num_alfa,num_sita); z = zeros(num_alfa,num_sita); for i = 1:num_alfa for j = 1:num_sita x(i,j) = x0+RX*sin(alfa(i))*cos(sita(j)); y(i,j) = y0+RY*sin(alfa(i))*sin(sita(j)); z(i,j) = z0+RZ

1. 循环次数限制 lucky_num = 19 guess_count = 0 while guess_count<3: print( "guess count:" ,guess_count) input_num = int(input( "Input the guess num:" )) if input_num>lucky_num: print( "the real number is smaller." ) elif input_num<lucky_num: print( "the real num is bigger..." ) else : print( "Bingo!" ) break 来源： https://www.cnblogs.com/fjhf084/p/12313104.html

2020面向对象寒假作业(三) 这个作业属于哪里 2020面向对象程序设计 这个作业在哪里 2020面向对象寒假作业三 这个作业目标 1.继续完成编程题 2.发布博客 作业正文 2020面向对象寒假作业(三) 参考文献 - 1.代码优化 (1)num中文转数字计算函数 原函数 int num(char d[]) { if(!strcmp(d,"零")) return 0; else if(!strcmp(d,"一")) return 1; else if(!strcmp(d,"二")) return 2; else if(!strcmp(d,"三")) return 3; else if(!strcmp(d,"四")) return 4; else if(!strcmp(d,"五")) return 5; else if(!strcmp(d,"六")) return 6; else if(!strcmp(d,"七")) return 7; else if(!strcmp(d,"八")) return 8; else if(!strcmp(d,"九")) return 9; else if(!strcmp(d,"十")) return 10; else return -1; } 优化函数 int num(char d[]) { char nums[11][4]={"零","一","二

创建: 2018/02/17 完成: 2018/02/19 更新: 2018/02/25 补充参照型只有类的实例和闭包 更新: 2018/03/03 加红加粗for-in注意事项, 常量不用也不能声明 【任务表】: TODO 数据类型与变量 Swift的数据类型 所有类的实体都是实例，都是运算对象，放到数组和哈希表里都一视同仁。 没有指针与数据本体的区别，但是被多个同时参照的时候需要区分。 值型与参照型 ● 参照型只有类的实例和闭包 值型里的参照型可以看做指针 基本数据类型 Int 整数, 对所有整数都推荐用这个 UInt 非负整数 Float 浮点数 Double 双倍精度浮点数 Bool 布尔值，只有true/false 不是整数 Character Unicode的一个文字 不是整数 String Unicode字符串, 是值型 数值字符 10进制 除了开头，任何位置都可以放_ 12345， 12_345, 1_2_3_4_5 开头的0忽视 012345， 0_12_345 实数 可以用e/E表示10的n次方 1.23e-1(0.123) 16进制 0x开头, x必须小写 可用0~9, A~F/a~f, 不区分大小写 可放入_ 0xA_B_1_C, 0xaB1c 也可以用科学计数法, P/p 0x1.8p0(1.5) 8进制 0o开头， o必须小写 可放入_ 0o765

线性回归 主要内容包括： 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: p r i c e = w a r e a ⋅ a r e a + w a g e ⋅ a g e + b price=w_{area}⋅area+w_{age}⋅age+b p r i c e = w a r e a ​ ⋅ a r e a + w a g e ​ ⋅ a g e + b 数据集 我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在这个数据上面寻找模型参数来使模型的预测价格与真实价格的误差最小。在机器学习术语里，该数据集被称为训练数据集（training data set）或训练集（training set），一栋房屋被称为一个样本（sample），其真实售出价格叫作标签（label），用来预测标签的两个因素叫作特征（feature）。特征用来表征样本的特点。 损失函数 1、 M A E / L 1 + M S E / L 2 MAE / L1 + MSE / L2 M A E / L 1 + M S E / L

输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10. class Solution { public: vector<int> printMatrix(vector<vector<int> > matrix) { int row = matrix.size(); int col = matrix[0].size(); vector<int> res; // 输入的二维数组非法，返回空的数组 if (row == 0 || col == 0) return res; // 定义四个关键变量，表示左上和右下的打印范围 int left = 0, top = 0, right = col - 1, bottom = row - 1; while (left <= right && top <= bottom) { // left to right for (int i = left; i <= right; ++i) res.push_back(matrix[top][i]); // top to bottom for (int i = top + 1; i <= bottom; +

一、ajax请求数据 ''' $.ajax({ url: '/ajax/', # 请求路径 type: 'post', # 请求方式 data: { # get和post都以data字典方式携带数据 usr: $('.usr').val(), # 获取输入框内容 pwd: $('.pwd').val(), }, success: function (data) { console.log(typeof(data), data); # 得到后台返回的数据（普通字符串 | json类型数据） } }) ''' ''' # ajax请求，后台只需要返回信息，所以不会出现render、redirect def ajax(request): print(request.is_ajax()) # 是否是ajax请求 if request.method == 'GET': # 获取get请求数据 usr = request.GET.get('usr', None) pwd = request.GET.get('pwd', None) if request.method == 'POST': # 获取post请求数据 usr = request.POST.get('usr', None) pwd = request.POST.get('pwd', None) # 返回字符串类型数据 #

进制转换有以下两种： D进制转换为十进制： D进制转换为十进制，转换方法为：从D进制的低位开始乘以10^i（i从0开始取）并相加，代码实现为： print ( "输入想要转换的进制" ) D = int ( input ( )) print ( "输入一个D进制数" ) num = int ( input ( )) s = 0 #保存结果 i = 0 while num != 0: s = s + ( num % 10 ) *pow ( D, i ) num = int ( num/10 ) i = i+1 print ( s ) 十进制转换为D进制： 十进制转换为其他进制采用的是辗转相除法，辗转相除法不再赘述，直接上代码： print ( "输入想要转换为的进制" ) D = int ( input ( )) print ( "输入一个十进制数" ) num = int ( input ( )) lis = { } #保存每次辗转相除得到的余数 i = 0 while num != 0: lis [ i ] = num % D #保存余数 num = int ( num/D ) i = i+1 s = 0 i = 0 for j in range ( 0, len ( lis )) : s = s+lis [ j ] *pow ( 10, i )

softmax和分类模型 内容包含： softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。 图像中的4像素分别记为 x 1 , x 2 , x 3 , x 4 x_1, x_2, x_3, x_4 x 1 ​ , x 2 ​ , x 3 ​ , x 4 ​ 。 假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为 y 1 , y 2 , y 3 y_1, y_2, y_3 y 1 ​ , y 2 ​ , y 3 ​ 。 我们通常使用离散的数值来表示类别，例如 y 1 = 1 , y 2 = 2 , y 3 = 3 y_1=1, y_2=2, y_3=3 y 1 ​ = 1 , y 2 ​ = 2 , y 3 ​ = 3 。 权重矢量 o 1 = x 1 w 11 + x 2 w 21 + x 3 w 31 + x 4 w 41 + b 1 \begin{aligned} o_1 &= x_1 w_{11} + x_2 w_{21} + x_3 w_{31} + x_4 w_{41} + b_1