1 A机器 docker 安装 mysql 数据库 2 执行https://blog.csdn.net/qq_29484773/article/details/122214178?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2-122214178-blog-103631946.pc_relevant_paycolumn_v3&d
案例代码： 说明：查找特俗字符串的位置，个数，以及每个位置的下标。并且对每个字符前后做固定长度的截图。这里截取的是字符串中的时间 s='09:16外勤盛元半导体11:07外勤盛元半导体18:50外勤佛山市蓝箭电子股份有限公司' qdsj=''qtsj=''xb_list=[] n=s.find(":")#find函数没找到字符
DH算法是非对称密钥算法，这个算法只能用于密钥的交换，不能用于密钥的加解密；它能够在双方不传递私钥的情况下，获得一个共享密钥，且第三方就算截取数据包，也很难破解出共享密钥，这涉及离散对数问题，请读者自行百度。 代码如下： # 初始化数据 p = 19 a = 2 XA = 5 XB = 7 # 该函数是用来求
【Oracle】第五次作业 %type基本四步 SQL> set serveroutput on SQL> declare cursor c_1 is select empno from scott.emp; v_1 scott.emp.empno %type; begin open c_1; fetch c_1 into v_1; dbms_output.put_line(v_1); fetch c_1 into v_1; dbms_output.put_line(c_1%row
目录 索引的概念 数据库索引 索引的作用 索引的副作用 创建索引的原则依据 索引的分类和创建 普通索引 直接创建索引 修改表方
struct point{ double x,y; point(double _x=0,double _y=0){ x=_x,y=_y; } point operator+ (const point& a) const{ return point(x+a.x,y+a.y); } point operator- (const point& a) const{ return point(x-a.x,y-a.y); } point operator* (d
题目 题解思路 看了一会区间DP，还没看太懂。 知道递推式是对的，但是不会推。 这题和环形合并石子不同，当确定了起点后，只能往左边或者右边走了。 这样就不需要第三维的K了，确定了len和左右端点，就能知道要么从左边推过来要么从右边推过来了。 环形石子合并有点用了分治的思想，通过
裁剪算法 直线段的代码裁剪算法 直线段的代码裁剪算法 比如一张画布上分布着许多不均匀的直线段，而我们想在画布上找一个矩形的窗口，只想得到在矩形窗口内的直线段，这时候我们应该怎么去实现？ 我们知道直线段可以用一个参数方程来表示，假设直线段的两个端点是（x1,y1）,(x2,y2)。
1 符号说明 将变量、均值和方差进行划分（xa是m维的，xb是n维的）： 其中x满足N(μ,Σ），μ,Σ满足： 边缘概率就是需要求解P(xa)和P(xb) 2 需要用到的定理 2.1 定理的说明 这个证明不严谨，但是方便说明 3 边缘概率求解 我们以P(xa)为例： xa可以如下构造： 那么根据2中的定理，有：
排查方法是参考，不一定对所有人有效： 主要就是在/var/log/下找信息 dmesg | egrep -i -B100 'killed process' ## 或: egrep -i 'killed process' /var/log/messages egrep -i -r 'killed process' /var/log ## 或: journalctl -xb | egrep -i 'killed process'
#include <iostream> #include <cstring> #include <iomanip> #include <algorithm> #include <queue> #include <stack> #include <vector> #include <set> #include <map> #include <cmath> #include <cstd
一、简介 基于matlab二维边界单元法计算腐蚀电位 二、源代码 clear; fid=fopen('input.dat','r'); indat=fscanf(fid,'%g%g%d%g',[4,inf]); indat=indat'; xb=indat(:,1); yb=indat(:,2); bt=indat(:,3); bv=indat(:,4); n=length(xb)-1; for i=1:n xm(i)=0
You have a list of points in the plane. Return the area of the largest triangle that can be formed by any 3 of the points. Example: Input: points = [[0,0],[0,1],[1,0],[0,2],[2,0]] Output: 2 Explanation: The five points are show in the figure below. The r
类的继承与派生 设计以下类和函数 1.人员基类Person。其成员包括： 数据成员：姓名、性别、年龄 成员函数：SetPerson，设置人员数据函数； DisplayPerson，显示人员数据函数。 2.派生类1，Teacher， 派生自Person。新增成员包括： 数据成员：职称、教研室、所授课程 成员函数：SetTeacher，设置数据 D
今天小麦苗给大家分享了一套SQL监控的脚本，有兴趣的朋友可以拿来玩玩。 【SQL监控】SQL完全监控的脚本 脚本内容如下所示： SET SQLBLANKLINES ON--------------------------------- 历史SQL
♣ 题目 部分 如何监控数据库的登陆登出、DDL语句等内容？ ♣ 答案部分 系统中一些常用的监控都可以使用DDL触发器和系统触发器来实现。可以先创建一张记录DDL语句的表XB_AUDIT_DDL_LHR（由于该表记录数会很大，所
谓词逻辑与命题逻辑的区别在于命题的表达不同。谓词公式与命题公式的最大区别在于多了量词。 一、量词否定等价公式（量词与“!”的关系） 量词转换律 ! ∀ xA(x) <=> ∃ x!A(x) ! ∃ xA(x) <=> ∀ x!A(x) 二、量词辖域的扩充与收缩（量词与“V,^“的关系，其中一个运算对象不受该量
最近蒟蒻刚学了高精算法，来发个模板吧！------------高精加(HAA)【模板】 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 string x,y; 4 int a[100010],b[100010],c[100010],xa,xb,xc; 5 /*数组大小根据题目数据范围大小确定 6 此模板只适用于0≤x,y≤10^5的情况*/
一、功能 1、根据输入的字符、字符出现频率构建哈夫曼树 2、翻译 ①、字符->编码 ②、编码->字符 ③、报文->密码 ④、破译密码 二、碰到的一些问题 1、如何读取空格？ ①、读取含空格的字符串 1 while (1) 2 { 3 getline(cin, message); 4
分布密度函数分布函数期望方差计算相关均匀分布 U ( a , b
文章目录 0 笔记说明1 高斯分布1.1 求uMLE1.2 求σMLE 2 有偏估计与无偏估计2.1 uMLE为无偏估计2.2 σ2MLE为有偏估计 3 高斯分布的概率密度函数4 高斯分布的局限性5 边缘概率与条件概率的求解5.1 边缘概率分布P(xa)与P(xb)5.2 条件概率分布P(xa|xb)与P(xb|xa) 6 联合概率
h5,小程序飞入购物车(抛物线绘制运动轨迹点) 前言：最近有朋友在做小程序的过程中，遇到开发过飞入购物车效果的功能的需求。针对这个情况一些网上的demo，多少会有一些不符合情景的问题（bug）存在，针对这一情况小编决定帮朋友写一个方案来帮助解决问题。 思考如果实现 ？ 超级简单的！
int Find(int xa){ int xb=xa; //把初始值赋给b while(xa!=fa[xa]){ xa=fa[xa]; //找到a的祖先节点 } while(xb!=xa){ //直到b==a为止 int temp=fa[xb]; //设一个中间变量为b的父亲节点 fa[xb]=xa; //直接让b的父亲节点为a的祖先
庚子鼠年 戊寅月 戊戌日 描述 springboot练习 随笔 整合Druid JDBCTemplate的使用 https://blog.csdn.net/qq_23329167/article/details/81841996 参考博客：https://www.cnblogs.com/SimpleWu/p/10049825.html 整合mybatis https://blog.csdn.net/qq_40674583/article/details/10
逻辑回归(分类算法) 什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fiMtyMlz-1582608209
