定义：若整数a和整数b除以正整数m的余数相等,则称a，b模m同余，记为\(a \equiv b \ (mod \ m )\) 同余类与剩余类 $ \quad \ \ $ 对于\(\forall a \in [0,m-1],集合\{a+km\}(k \in Z)\)中的所有数模m同余，余数都是a，该集合称为一个模m的同余类，简记为\(\bar{a}\) $ \quad \ \ $ 模m的同
苹果在 2016 年更新 MacBook Pro 机型时，首次亮相触控列，也就是Touch Bar，加入到 MacBook Pro 中，取代过去的功能键。小编教大家使用 Touch Bar 的5个小技巧，让你的 Touch Bar 不再是装饰品。 一、Touch Bar ：设置常驻F1 ~ F12 功能键 因为Touch Bar 取代掉传统F1 ~ F12 功能键，所以在T
Bootstrap｜“icon-bar“与“sr-only“的作用 "icon-bar"的作用"sr-only"的作用 Bootstrap十分适合制作响应式页面。当我们利用Bootstrap制作导航条时，在模版代码中会遇到以下代码: <button type="button" class="navbar-toggle collapsed" data-toggle="collapse" data-t
今天在整理Python文档的时候，发现除了目前在用的如下格式外，还有很多种。就简单整理一下。 def foo(bar: str) -> str: """ foo function :param str bar: bar :return: return bar :rtype: str """ return bar 目前流行的格式有如下几种，我
1.在pages.json中设置navigationStyle为custom { "path": "pages/views/index", "style": { "navigationBarTitleText": "首页", "navigationStyle": "custom" } }, 2.非H5端，手机顶部状态栏区域会被页面内容覆盖
1、逻辑回归逻辑推导 import pandas as pd from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target feature = iris.feature_names data = pd.DataFrame(X,columns=feature) data['target'] = y data.head() sepal length (cm)sepal wi
这周学习了装饰器和生成器，写下博客，记录一下装饰器和生成器相关的内容。 一、装饰器 装饰器，这个器就是函数的意思，连起来，就是装饰函数，装饰器本身也是一个函数，它的作用是用来给其他函数添加新功能，比如说，我以前写了很多代码，系统已经上线了，但是性能比较不好，现在想把程序里面每个函数都
参考： https://serverfault.com/questions/379675/nginx-reverse-proxy-url-rewrite 有个需求 http://myserver:80/foo/bar 反向代理到后台端 http://localhost:3200/bar 两种方法，第二种是最正确的 第一种 location /foo { rewrite /foo/(.*) /$1 break; proxy_pass
1. 使用递归的方式 // PHP stdClass Object转array function object_array($array) { if(is_object($array)) { $array = (array)$array; } if(is_array($array)) { foreach($array as $key=>$value) { $array[$key] = objec
2021.7.16模拟赛 比赛概括： \(\mathrm{sum}=10+30+0+100\) 唉，我果然只是暴力选手。 T1 【BZOJ 4131】并行博弈： 题目大意： 在一个 \(n\times m\) 的棋盘上，选择一个黑点可使得矩阵 \((1,1,x,y)\) 翻转。无法操作的人败。问 \(k\) 组棋盘一起下，是否先手必胜。 思路： 先手最优一定是选一
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P4983 题目大意 给出长度为\(n\)的序列\(x\)，记平均数为\(\bar{x}\)，要求将序列分成\(m\)段。 每一段\([l,r]\)的值为 \[\frac{((\sum_{i=l}^rx_i\times \bar x)+\bar x)^2}{\bar x^2} \]求所有段的值和最小 \(1\leq m\leq n\leq 1
第一种：直接跳转 <html> <head> <meta http-equiv="Content-Language" content="zh-CN"> <meta HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/html; charset=gb2312"> <meta http-equiv="refresh" co
import * as echarts from 'echarts'; var app = {}; var chartDom = document.getElementById('main');var myChart = echarts.init(chartDom);var option; option = { color:['#4472C5','#ED7C30','#ED7C30'], //设置每个leg
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核心：拿到数据后，如何选择合适的图形绘制方法来展示数据（经验） 一、概述 二、饼图 （百分数类型的数据）plt.pie() import matplotlib.pyplot as plt labels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs' sizes = [15,30,45,10] explode = (0,0.1,0,0) plt.pie(sizes,explode=explode,l
文章目录 简介 NaN的例子 整数类型的缺失值 Datetimes 类型的缺失值 None 和 np.nan 的转换 缺失值的计算 使用fillna填充NaN数据 使用dropna删除包含NA的数据 插值interpolation 使用replace替换值 简介 在数据处理中，Pandas会将无法解析的数据或者缺失的数据使用NaN来表
ES6 允许按照一定模式，从数组和对象中提取值，对变量进行赋值，这被称为解构（Destructuring）。 数组的结构解析 以前，为变量赋值，只能直接指定值。 let a = 1; let b = 2; let c = 3; ES6 允许写成下面这样。 let [a, b, c] = [1, 2, 3]; 本质上，这种写法属于“模式匹配”，只要等号两
#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-# # ------------------------------------------------------------------------------- # Name: demo01 # Author: yunhgu # Date: 2021/7/5 10:19 # Description: # -----------------------------
大家好，我是才哥。 最近在做数据可视化的时候，希望在图上同时显示数据表。关于这个需求，用excel可以比较方便，直接快速布局中选择布局5即可。那么，如果我们想用python也来完成这项任务，可以怎么做呢？ 期望效果预览： 1. Excel简单绘制 就很简单了，直接选中数据插入柱状图，然后在图表工
我对shell脚本的理解是写一个文件指示shell如何执行命令 bash中的shell脚本语法： 1.在bash中为变量赋值的语法是foo=bar，访问变量中存储的数值，其语法为 $foo。 需要注意的是，foo = bar （使用空格隔开）是不能正确工作的，因为解释器会调用程序foo 并将 = 和 bar作为参数。 总的来说，
语法 obj.hasOwnProperty(prop) 参数 prop 要检测的属性的 String 字符串形式表示的名称，或者 Symbol。 返回值 用来判断某个对象是否含有指定的属性的布尔值 Boolean。 描述 所有继承了 Object 的对象都会继承到 hasOwnProperty 方法。这个方法可以用来检测一个对象是否
代码示例： from pyecharts import Bar bar =Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) bar.show_config() bar.
如果你是一名C程序员，你肯定很熟悉宏，它们非常强大，如果正确使用可以让你的工作事半功倍。然而，如果你在定义宏时很随意没有认真检查，那么它们可能使你发狂，浪费N多时间。在很多的C程序中，你可能会看到许多看起来不是那么直接的较特殊的宏定义。下面就是一个例子： 1 2 #define __set_t
抽样调查复习纲要 目录抽样调查复习纲要前置准备如何估计参数学习框架简单随机抽样简单估计比率估计回归估计分层随机抽样简单估计比率估计样本量确定整群抽样与多阶段抽样整群抽样整群抽样方差分析两阶段抽样两阶段抽样方差估计不等概抽样放回不等概抽样两阶段放回不等概抽样不放
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