表格型树是用TableTreeViewer来实现,自从SWT下的TableTree被废弃之后,其扩展TableTreeViewer也成了鸡肋,不再被建议使用,既然Tree可以实现表格型树,那么其扩展TreeView当然也没有问题,用TreeViewer实现的表格型树,之前的TreeViewer实例菜单的呢过功能代码不用做任何修改. 修改的不多,一是在主程序为树加上几列对象TreeColumn,二是创建一个新的表格型树的标签器,关于TreeColumn在Tree组件的时候有此内容的讲解.这个地方和…

本文转载自:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html 需要学习的地方: (1)read_html的用法 作用:快速获取在html中页面中table格式的数据 (2)to_sql的用法 将获得的DataFrame数据写入数据表中 (3)使用urlencode构造所需的url参数 摘要: 我们平常在浏览网页中会遇到一些表格型的数据信息,除了表格本身体现的内容以外,你可能想透过表格再更进一步地进行汇总.筛选.处理分析等操作从而得到更多有…

题意很直观,我就不说了. 解析:这是我以前没有接触过的线段树类型,有序表线段树,每个节点申请了两段空间,主要是为了保存左边儿子会有多少比v小的,右边儿子会有多少比v小 的,所以在建树过程中要归并排序.可能我讲起来比较难懂,详见代码,我给了注释. 代码 #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> using nam…

http://blog.chinaunix.net/uid-24063584-id-2642334.html 分类: 18种根据屏幕字段查找数据库表数据的技巧 帮助   18种根据屏幕字段查找潜在数据的技巧 Dennis Barrett / 翻译:强晟 qiangsheng@gmail.com 想象一下这样的情景.一个业务经理希望得到一个关于她的服务订单的专用报表,她给了你一个报表 的草图(包括列.行.标题.分组.小计.合计等等),而“服务管理”事务屏幕中的字段就包含了 她希望你在报表中显示的数…

1.oracle中的表访问方式 在oracle中有表访问方式的说法,访问表中的数据主要通过三种方式进行访问: 全表扫描(full table scan),直接访问数据页,查找满足条件的数据 通过rowid扫描(table access by rowid),如果知道数据的rowid,那么直接通过rowid进行查找 索引扫描(index scan),如果一个表创建了索引,那么可以通过索引来找出我们想要的数据在表中的存放位置,也就是rowid,通过返回rowid然后用rowid来进行访问具体数据. 而…

0.参考文献 Table Scan, Index Scan, Index Seek SQL SERVER – Index Seek vs. Index Scan – Diffefence and Usage – A Simple Note oracle表访问方式 Index Seek和Index Scan的区别以及适用情况 1.oracle中的表访问方式 在oracle中有表访问方式的说法,访问表中的数据主要通过三种方式进行访问: 全表扫描(full table scan),直接访问数据页,查找…

51nod 1766 树上的最远点对 | LCA ST表 线段树 树的直径 题面 n个点被n-1条边连接成了一颗树,给出a~b和c~d两个区间,表示点的标号请你求出两个区间内各选一点之间的最大距离,即你需要求出max{dis(i,j) |a<=i<=b,c<=j<=d} Input 第一行一个数字 n n<=100000. 第二行到第n行每行三个数字描述路的情况, x,y,z (1<=x,y<=n,1<=z<=10000)表示x和y之间有一条长度为z的…

已更新(2/3):st表.树状数组 st表.树状数组与线段树是三种比较高级的数据结构,大多数操作时间复杂度为O(log n),用来处理一些RMQ问题或类似的数列区间处理问题. 一.ST表(Sparse Table) st表预处理时间复杂度O(n log n),查询O(1),但不支持在线更改,否则要重新进行预处理. 使用一个二维数组:st[i][j]存储i为起点,长度为2j的一段区间最值,即arr[i, i + 2j - 1]. 具体步骤(以最小值为例): 将st[i][0]赋值为arr[i];…

在 强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋 中,我们构建了一个井字棋环境,并进行了测试.接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋,其中比较简单的是Q学习,Q即Q(S, a),是状态动作价值,表示在状态s下执行动作a的未来收益的总和.Q学习的算法如下: 可以看到,当agent在状态S,执行了动作a之后,得到了环境给予的奖励R,并进入状态S'.同时,选择最大的Q(S', a),更新Q(S, a).所谓表格型Q学习,就是构建一个Q(S, a)的表格,维护所有的状态动作价值. 一个很好的…

在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)中,我们构建了以Game() 和 Agent() 类为基础的框架,本篇我们要让agent不断对弈,维护Q表格,提升棋力.那么我们先来盘算一下这几个问题: Q1:作为陪练的一方,策略上有什么要求吗? A1:有,出棋所导致的状态要完全覆盖所有可能状态.满足此条件下,陪练的棋力越强(等同于环境越严苛),agent训练的效果越好.AlphaGo的例子告诉我们,陪练的策略也是可以分阶段调整的:前期先用人类落子的预测模型当陪练,中后期让agent…