绘制度分布是分析网络属性的一个组成部分。该过程从获得 Nk 开始，即度数为 k 的节点数。这可以通过直接测量或模型来提供。从 Nk 我们计算出 pk = Nk /N。问题是，如何绘制 pk 以最好地提取其属性。 使用log-log图 在无标度网络中，具有一或两条链路的众多节点与少数节点共存，其中少
我们建索引的时候，有全文索引、主键索引、唯一性索引、普通索引等，前面两个好理解好区分，大家都知道啥时候用，后面两个该如何区分呢？唯一性索引和普通索引该如何选择呢？今天我们就来聊聊这个话题。 1. 准备工作 假设我有如下表： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned
文章目录 一、Django 路由自定义操作的URL 二、Django 基础-各种view，viewset （ReadOnlyModelViewSet）全部更新根据界面传的主键id批量更新demo@list_route指定浏览器使用的具体http方法 三、参考 一、Django 路由 Django REST framework 增加了对 Django 自动 URL 路由的
挑战答题小程序运营细节梳理 ~ 这个春节放寒假之后，我一直在打磨之前开发的一个挑战答题小程序 该小程序主要的功能有 1）积分赛； 2）好友PK； 3）抽奖 除此之外涉及到了以下三个要素 1）积分 2）抽奖卡 3）入场券 先讲下三个要素的获取和消费情况 1）积分 主要是在积分赛通过答题获取，答题正确、胜利
2022寒假翻译02 最长的连续1 这里有一系列二进制字符串s0,s1,s2,……,它们按照下面的递推关系而定义 s0=0si=si−1+bi bi意味着没有前置0的i的二进制形式。例如，b5=101，和si−1+bi意味着把字符串bi放到si-1的后面。 s0 s1 s2 s3 s4 s5 …… 0 01 0110 011011 0110111
Multi-Style Generative Reading Comprehension 这是2019年发表在ACL的一篇文章，与前面所读的几篇RC、QA文章不同，这篇文章关注的是生成式的RC模型，并且引入多风格的答案生成。 Overview 以往的QA模型通常是抽取式的，即从passage中抽取出一段区间作为预测答案（span prediction），因此
python循环性能pk 在任何一种编程语言中，循环都是非常消耗时间的操作。假设任意一种简单的单步操作耗费的时间是1个单位，将此操作重复执行上万次，最终耗费的时间也将增长上万倍。众所周知，python不是一种执行效率较高的语言，因此，我们对于python语言里的循环性能更加关注。 for和w
DRF使用分页器 分页模式 rest framework中提供了三种分页模式： from rest_framework.pagination import PageNumberPagination, LimitOffsetPagination, CursorPagination 全局配置 settingt.py REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_PAGINATION_CLASS': 'rest_framework.pagination.P
""" 启动后输入玩家数量和扑克牌副数，创建牌->洗牌->发牌->整理牌 """ import random puke = ['3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q',
前言 当启动 django 项目的时候，有些表需要添加一些初始化数据，比如省份需先添加到数据库里面。 可以使用django 的fixtures 来初始化表的数据。 准备初始化数据 外面可以项目启动后表里面添加的初始化数据写成 JSON，XML 或 YAML （要求已安装 PyYAML）格式。 数据的准备可以使用 manage.
文章目录 1. 几种协议1.1 JMS1.1.1 JMS 介绍1.1.2 JMS 模型1.1.3 JMS 实现 1.2 AMQP1.2.1 AMQP 简介1.2.2 AMQP 实现 1.3 MQTT1.4 XMPP1.5 JMS Vs AMQP 2. 重要产品2.1 ActiveMQ2.2 RabbitMQ2.3 RocketMQ2.4 Kafka2.5 ZeroMQ2.6 其他 3. 比较 说到消息中间件，估计大伙多
十七.数据库设计的三范式 1.什么是数据库设计范式？ 数据库表的设计依据，教你怎么进行数据库表的设计。 2.数据库设计范式共有？ 3个。 第一范式：要求任何一张表必须有主键，没一个字段原子性不可再分。 第二范式：建立在第一范式的基础之上，要求所有的非主键字段完全依赖主键。不要产生
这个题困扰我很久了，网上两种解析都不太看得懂，所以就自己好好思考了一下，写在这里下次忘了再来看。 这个题最难的感觉还是区分i n k和pi pj pk，很容易搞混。pi pj pk只是代表输出顺序，与原本的i j k对应起来就很抽象，让人很迷糊。原本采用“小中大”和“前中后”来分析，实在太绕，就
问题简述： 牌库中存在两套牌，一套牌有52张(4X13)，随机取一张作为库顶，从剩余牌中取一张，比大小(只能比大小)，正确则继续，错误则退出。求、按照某种特定的策略，计算能打开的最大牌数N(包含已经被打开的，也就是说N>=2)。 def simulate_gaming(): import random p
最近在学习中，遇到一个混淆点，写篇文章记下来。在Mybatis中使用select语句时，会使用association和collection进行映射。两者的区别主要是，association用于一对一，即一个实体类对象是另一个实体类对象的属性；collection用于一对多，例如一个实体类对象里有一个集合作为属性。 举一个实例。
前提背景 大家都知道，市面上有许多开源的MQ，例如，RocketMQ、Kafka、RabbitMQ等等，现在Pulsar也开始发光，今天我们谈谈笔者最常用的RocketMQ和Kafka，想必大家早就知道二者之间的特点以及区别，但是在实际场景中，二者的选取有可能会范迷惑，那么今天笔者就带领大家分析一下二者之间的区别，以及
分布函数集 op_dist_load(dist_name,dist_arg0,dist_arg1)-加载分布产生随机值流,(指数分布、均匀分布)，进程初始化完成调用，返回：指向分布函数的指针 op_dist_outcome(dist_ptr)为具有特定分布的随机变量产生一个浮点数，返回：double，描述具有特定分布随机变量的结果 op_dist_unif
和一级视图相比： GenericAPIView 来自 ： from rest_framework.generics import GenericAPIView 新增： 字段： queryset=BookInfo.objects.all() self.queryset 本来可以获取但是编译器不让你获取 还是用方法获取吧
Step1：分享背景 在工作中，我们用到的环境经常会有很多套，由于不同的环境使用的配置是不一样的，那么怎么能够对比所有不同环境的相同配置项各是什么内容呢？ Step2：Python代码实现 1 import os 2 from email.mime.multipart import MIMEMultipart 3 from email.mime.text import
数据库设计三范式： 1.什么是设计范式？ 设计表的依据，按照这个三范式设计的表不会出现数据冗余 2.三范式都有哪些？ 第一范式：任何一张表都应该有主键，并且每一个字段原子性不可再分 第二范式：建立在第一范式上，所有非主键字段完全依赖主键，不能产生部分依赖 多对多？三张表，关
生动、逼真的图像与演示已成为方案展示不可或缺的组成部分。当下，设计师们正运用最先进的软件，建构精致三维模型，力求尽可能真实地展现他们的作品。而对于电子游戏领域来说，这个方式所关乎的不仅是图像质量与准确性，更是视觉设计的沉浸式体验，以及玩家如何与虚拟的建成环境进行交流
过滤器链模式 类结构图 过滤器链 public class LabItemFilterChain { private List<LabItemFilter> labItemFilters; int pos = 0; public LabItemFilterChain() { this.labItemFilters = new LinkedList<>(); } public void addFilter(LabItem
最近与同行科技交流，经常被问到分库分表与分布式数据库如何选择，网上也有很多关于中间件+传统关系数据库（分库分表）与NewSQL分布式数据库的文章，但有些观点与判断是我觉得是偏激的，脱离环境去评价方案好坏其实有失公允。 本文通过对两种模式关键特性实现原理对比，希望可以尽可能客观、中
多手资料，仅记录： - PK: primary key (column is part of a pk) 主键 - NN: not null (column is nullable) 是否为空 - UQ: unique (column is part of a unique key) 外键 - AI: auto increment (the column is auto incremented when rows are inserted) 自动增加 - BIN:
本人最近开始调研和学习同态加密，由于好多知识需要系统性学习，基础的知识包括，格加密，格上困难问题及各类问题之间的归约，LWE以及RLWE 相关概念等，同态方案基本是从Gentry博士论文开始看，随后第二代（BFV、BGV），第三代（GSW）针对布尔电路或算术电路的同态加密及其改进方案不断
