#字母反码data1=input("")for i in data1: if "a"<=i<="m": print(chr(ord("z")-(ord(i)-ord("a"))),end="") elif "n"<=i<="z": print(chr(ord("a&q
linux提供了brk，sbrk系统调用来申请释放内存。 linux系统通过一个指针来管理内存，如图所示堆区向上生长，使用一个指针指向堆顶。每次申请内存，使用系统调用把brk指针向上移动，释放内存就把brk指针向下移动。但是如果不想释放data2直接释放data1，这是做不到的。不需要的数据data1，必
配对交易是指八十年代中期华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略。 在实际操作中，其执行过程可以简单地描述为：投资者首先选择相互匹配的两个资产，当配对资产价格差异增加的时候，做多价格偏低的资产，同时做空
小菜鸟的个人博客已经正式上线且对外开放啦… 博客访问地址：小菜鸟的大梦想 欢迎各位同学扫码关注本人公众号 ↓↓↓ 更多优质内容将 首发 公众号 前言 本篇教程基于上篇《ELK系列(二)、ElasticSearch单实例安装》的基础上进行的集群安装教程，此处默认ES单点安装已成功启
直接上代码吧 import pymysqlimport reif __name__ == '__main__': try: # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='阿里云数据库地址', user='账号', password='密码', db='数据库名称', port=端口号（一
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os import re import xlsxwriter import xlrd from random import randint, sample ####线上作业明细 input1 = r"D:\4.AOI类型\AOI作业监控\exportAoiInfoLost_20210805142956.csv" ####输出 out = r"D:\4.AOI类型
import requests import json import pandas as pd url = "" data = requests.get(url) data1 = json.loads(data.text) df = pd.json_normalize(data1, record_path=['json里的json对象'],meta=['剩下的数据'])#用到json_normalize() 方法将内嵌的数据完整的解析出来 pri
安装PG 安装准备 1，源码下载 从官网下载一份源码即可 https://ftp.postgresql.org/pub/source/v12.1/postgresql-12.1.tar.gz 2，环境配置 yum install -y perl-ExtUtils-Embed readline-devel zlib-devel pam-devel libxml2-devel libxslt-devel openldap-devel pyth
简单说就是一个线程在完成一定的事务后想与另一个线程交换数据 import java.util.concurrent.Exchanger; public class T3 { public static void main(String[] args) { Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>(); new Thread( new R
目录列表（list）简介1 列表是什么1.1 访问列表元素1.2 索引从0而不是1开始1.3 使用列表中的各个值2 修改、添加和删除元素2.1 修改列表元素2.2 在列表中添加元素2.2.1 在列表末尾添加元素2.2.2 在列表中插入元素2.3 从列表中删除元素2.3.1 使用del语句删除元素2.3.2 使用方法pop()删
在 Python 中，* 和 ** 具有语法多义性，具体来说是有四类用法。 1. 算数运算 * 代表乘法 ** 代表乘方 >>> 2 * 5>>> 2 ** 5 2. 函数形参 *args 和 **kwargs 主要用于函数定义。 你可以将不定数量的参数传递给一个函数。不定的意思是：预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你,
DATA1 SEGMENT DA1 DD 00000003H COUNT DB ? DATA1 ENDS CODE SEGMENT ASSUME CS:CODE,DS:DATA1 START: MOV AX,DATA1 MOV DS,AX MOV SI, OFFSET DA1;把DA1的有效低地址给SI MOV BL,0 ;BL置0，做累加器 MOV BH,8 ;控制对字节单元
unix server root@ubuntu:~/docker# docker run -it --name debian -v /data1/unix_domain:/data1/unix_domain debian root@b1a3bef38722:/# ls bin boot data1 dev etc home lib media mnt opt proc root run sbin server srv sys tmp usr var
一般PHP中合并两个数组都会使用array_merge() $data1 = ['111' => 'aaa', '222' => 'bbb', '333' => 'ccc']; $data2 = ['444' => 'ddd', '555' => 'eee', '666
代码如下： .section .data data1: .quad 7252051615 data2: .quad 5732348928 output: .asciz "The result is %qd\n" .section .text .globl main main: nop movl data1, %ebx movl data1+4, %eax movl data2, %edx movl data2+4
一、回调函数 优点：简单，方便，易用 缺点：易造成回调函数地狱，回调函数中嵌套多个回调函数，因为多个异步操作造成强耦合，代码乱做一团，无法管理。 var xhr1 = new XMLHttpRequest(); xhr1.open('GET', 'https://www.apiopen.top/weatherApi?city=广州'); xhr1.send(); xhr1.onready
文章目录 一、实验目的二、实验环境三、实验内容四、实验要求五、实验代码六、实验结果 一、实验目的 让同学进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻的认识，理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理，以及Lagrande乘子求解的原理。
minio 官方目前提供了一个console 方便的管理工具，以下是一个参考运行demo 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: minio1: image: minio/minio command: server http://minio{1...2}/data{1...4} environment: - "MINIO_
vector实质是C++的一个类，与数组很相似，但是vector的优势是可以动态扩展，不需要考虑其内存大小。 1. vector的构造函数原型： vector<T> data; //使用模板类，默认构造函数 vector(data.begin(),data.end()); //将data的【begin(),end())区间中的元素拷贝给本身，注
通常sort和uniq一起使用，sort在前，uniq在后。 uniq -c是把个数统计在一行的最前面；uniq -u是去重但不打印重复个数。 但uniq的去重是相邻且相同的缩为一个 # cat data1 1 2 2 2 2 3 3 1 1 1 # cat data1 |uniq -c 1 1 4 2 2 3 3 1 和sort一起，先排序，那么相
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Verilog 最常用的 2 种数据类型就是线网（wire）与寄存器（reg），其余类型可以理解为这两种数据类型的扩展或辅助。 一、线网（wire） wire 类型表示硬件单元之间的物理连线，由其连接的器件输出端连续驱动。如果没有驱动元件连接到 wire 型变量，缺省值一般为 “Z”。举例如下： wire interru
import tensorflow as tf data1 = tf.constant(22,dtype=tf.int32) data2 = tf.Variable(10,name='var') print(data1) print(data2) sess = tf.Session() init = tf.global_variables_initializer() print(sess.run(data1)) sess.run(init) print(sess.run(data2))
import numpy as np data1 = np.array([2,3,5]) data2 = np.array([[25,56], [665,8]]) data3 = np.zeros([5,6]) data4 = np.ones([5,2]) data3[0,0] = 5 print(data1) print(data2) print(data1.shape) print(data2.shape) print(data3) print(data4[1,1]
import tensorflow as tf data1 = tf.constant(12) data2 = tf.constant(4) dataAdd = tf.add(data1,data2) dataMul = tf.multiply(data1,data2) dataSub =tf.subtract(data1,data2) dataDiv = tf.divide(data1,data2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(dataAd
