成员变量：作为类的成员而存在，直接存在于类中。所有类的成员变 量可以通过this来引用。 局部变量：作为方法或语句块的成员而存在，存在于方法的参数列表和方法定义中。 1.成员变量可以被 public，protect，private，static等修饰符修饰，而局部变量不能被控制修饰符及 static修饰；两者都可以
ERP项目自身是一个杂乱的体系工程，触及环节多，施行周期长，对企业的资金实力、技术力量及人员素质有着较高的要求。商贸流转和服务业没有出产制作，信息化的范围主要是财政和进销存办理。而制作型企业要比流转和服务业杂乱得多，它的工艺办理、方案和出产操控等有一定门槛和学习难度。在
1、删除字符串后台拼接的两种方式： //删除字符串拼接方式一： StringBuilder idString = new StringBuilder(); for (UserInfos userInfos : paramInfoList) { idString.append(","); idString.append(userInfos.getId());
一、分类 基本分类： 监督学习：从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。换句话说，就是使用训练数据集训练好一个模型，再使用该模型对测试样本进行预测，训练集是已知的。由学习系统和预测系统两部分组成。（样本有标签） 无监督学习：从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。本质是学习
（win下）tacklist===ps aux（unix查看进程） json转化完是字符串类型pickle同理 # import subprocess #规定是以字符串形式写入False的话是列表 换行符什么的 # obj=subprocess.Popen('python',stdin=subprocess.PIPE,stdout=su
Android- 各种常用命令,杂乱记忆 git命令： git revert ******* (***指: 补丁序号) 撤补丁命令 git pull 拉取代码命令 git branch 查看分支命令 git branch -r 查看远程分支命令 git checkout 切换分支命令 git status . 获取状态命令 monkey命令（保存monkey日志到sdcard) monk
实用主义 --- 杂乱文件自动分类 起因 很多人的电脑文件夹是这样的： 想要自己去整理的时候简直想扇自己两巴掌。这种重复性的工作用python来完成是再好不过了。 经过 我简单捋了下思路，我想要的只是把文件分类，只要看起来井井有条便于查找就行，那只要按照文件后缀来分类，就简单粗暴了。
计算机由五大部件组成： 1、运算器 2、控制器 3、存储器 4、输入设备 5、输出设备 计算机之父——冯.诺依曼 软件的概念 IEEE：软件是计算机程序、方法、规则、相关的文档以及在计算机上运行它时所必需的数据。 软件＝程序＋数据＋文档 阿达·洛芙莱斯 阿达·洛芙莱斯（Augusta Ada King,
全文共4276字，预计学习时长13分钟 来源：Pexels 并不是所有问题都有深刻且明确的解答，数据科学界特别如此。 讨论数据科学家应该具备的辅助技能时，项目管理是常常被提及的软技能加分项。但是很少有关于如何将项目管理技能应用于数据科学的专门教程，相关的建议往往也很浅显。 无
DLMS_ERROR_CODE_FALSE W3Jehpnc543MuwUz6ZWDshy5kwbbE9Cw CGXDLMSClient::GetData(CGXByteBuffer& reply, CGXReplyData& data) CGXDLMS::GetData(m_Settings, reply, data, NULL) // hdlc路线,这里的reply 是原始接受的数据,data 要返回的CGXReplyData
64位编译器 char ：1个字节 bool : 1个字节 char(即指针变量): 8个字节* short int : 2个字节 int： 4个字节 unsigned int : 4个字节 float: 4个字节 double: 8个字节 long: 8个字节 long long: 8个字节 unsigned long: 8个字节 2.struct空间大小 ①已知#pragma p
1 在前端渲染页面时如果想要在form表单点击文字就可以指定到输入框中，以注册输入框为例，可以给文字套上一个label标签 <form id="my_form" novalidate> {% csrf_token %} {% for foo in form_obj %} <div class="form-grou
https://tensorflow.google.cn/tutorials/representation/word2vec 暂时我们使用 vanilla 定义，将“上下文”定义为目标字词左侧和右侧的字词窗口 通过噪声对比训练进行扩展 神经概率语言模型一直以来都使用最大似然率 (ML) 原则进行训练，以最大限度地提高使用 softmax 函数根据之
