Bison warning: noterminal useless in grammar [-Wother] 起因 看了bison的文档example的那一部分所以想要凭记忆写一个简单的计算器,于是有了如下代码 %{ #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> int yylex (void); void yyerror (
一、题目内容如下： 复数可以写成 ( 的常规形式，其中 A 是实部，B 是虚部，i 是虚数单位，满足 1；也可以写成极坐标下的指数形式 (，其中 R 是复数模，P 是辐角，i 是虚数单位，其等价于三角形式 (。 现给定两个复数的 R 和 P，要求输出两数乘积的常规形式。 输入格式： 输入在一行中依
3.1划分方法 聚类算法距离——k-means算法 k-means算法 输入：簇的数；数据集；输出：k个簇方法：从数据集中找出k个对象当作原始的簇心； k-means算法的再次解读 k-means聚类算法练习-1 下面1-10个样本 使用代码计算连续值属性距离 import num
Constant lines （恒量线） 演示示例： Oscilloscope; Lissajous monitor; Signal reader; Areas; Segments with splitters 恒量线和带一样也可以当做是系列。恒量线与Y轴连接，呈现为一条水平线，自图表左边延伸至右边。通过Value属性可以设置水平高度。用鼠标可以垂直拖动恒量线。设
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20531 在标准线性模型中，我们假设 。当线性假设无法满足时，可以考虑使用其他方法。 多项式回归 扩展可能是假设某些多项式函数， 同样，在标准线性模型方法（使用GLM的条件正态分布）中，参数 可以使用最小二乘法获得，其中 在 。 即使此多项式模
使用泛型的 TArray 为动态数组排序 unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Memo1: TMemo; Button1: TButton; Button2: TButton;
泛型排序器 TComparer 测试代码文件:unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls; type TForm1 = class(TForm) Memo1: TMemo; Memo2: TMemo; Button1: TButton;
题目大意： 给你一颗树，每次求树上两点简单路径的交点个数 题目思路： 其实第一反应是lca，但是写了好多种情况并没有发现什么规律， 然后想用线段树维护个dfs序看序列里相同的数字的个数，但是dfs的顺序好像回影响答案，因为操作的是一个子树， 都到这里了，可以直接树剖，因为树剖时剖的时轻重链，可
导出命令： mysql> SELECT * FROM passwd INTO OUTFILE '/tmp/runoob.txt' -> FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' -> LINES TERMINATED BY '\n';##将passwd这张表的数据全部导出到/tmp/runoob.txt文件中，这个也可以是csv格式 导入
采用集合去重，在新文件里逐行写入，达成目的old_file = "D:/testdata/memberId.txt" #old result_file = "D:/testdata/memberId_new.txt" #new lines_seen = set() out_file = open(result_file, "w") f = open(old_file, "r") for line in f: if lin
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap( words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.collect() 3.全部转换为小写 lower() 1 words=lines.flatMap(lambda
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.collect() 3.全部转换为小写 lower() words=lines.flatMap(lamb
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.collect() 3.全部转换为小写 lower() words=lines.flatMap(lambda li
1.读文本文件生成RDD lines lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') lines.collect() 2.将一行一行的文本分割成单词 words words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.collect() 3.全部转换为小写 words=lines.flatMap(lambda line:line.lower().s
一、词频统计： 1读文本文件生成RDD lines lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt") lines.foreach(print) 2将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.foreach(print)
一、词频统计： 读文本文件生成RDD lines lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt") lines.foreach(print) 将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.foreach(print) 全部转换为小写 lowe
庐州月光 R语言绘图边框的单位 在R语言中指定画图边框时，通常使用两种单位， lines 和 inches 当然，这两个单位之间是可以相互转换的，那么 1 inch = ? line 答案是1 inches = 5 lines 下面给出具体的分析过程： par 函数中有两个参数，返回的是margin的宽度，只不过单位不同： mar :
3.6 设计讨论本节，我们重新考虑之前所做的设计决策。文件名与可迭代对象考虑以下两个返回相同输出的程序。# Provide a filenamedef read_data(filename):records = []with open(filename) as f:for line in f:...records.append(r)return records d = read_data('f
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt") lines.foreach(print) words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.foreach(print) 3.全部转换为
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二、学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines lines=sc.textFile("file:/mycode/rdd/word.txt") lines.foreach(print) 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 4.去掉长度小于3的单词 5.去掉停用词 准备停用词文本 2.去除停用词： 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey()
一、词频统计： 1.读文本文件生成RDD lines 代码：lines = sc.textFile('file:///home/hadoop/word.txt') 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 代码：words=lines.flatMap(lambda line:line.split()) words.collect() 3.全部转换为小写 lower() 代码：#lines.flatMap(l
程序将日志 自动打包成了 gz 文件, 今天突然想查查所有的日志有没有相关关键字. 第一步解压缩所有的日志 cd 到相关目录 for i in `ls` ; do gzip -d $i ; done 执行命令解压缩所有的gz 文件 然后执行过滤 grep -i "somethin you want to search" * -a 注意 -a 能够避免很
CSV切割demo：实现了按行数切割以及按文件书切割 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/4/2 12:17 下午 # @Author : Xinlong Chen # @File : test.py import math import os class CsvSplit: def __mkSubFile(self, lines, dir, head, srcN
