时间:2014.06.29 地点:基地 ---------------------------------------------------------------------------------- 一.任务1:使改动可反复   在指定字符前后各加入一个字符.比方在连接字符串的 + 号操作前后均流出一个空格( [ ]+[ ] ) 我们知道 s命令能够删除光标下的字符进入插入模式,如今我们还能够总结一下进入插入模式的几种方式: 1. i 命令:当前光标前插入    2. a命令:当前光标后插

<select id="selectSingleQuestion" resultType="remarkPaper"> select FrontTitle as fontTitle,BackTitle as backTitle, Answer as answer from fillblankproblem where ID <foreach item="item" index="index" collecti

一 Django的数据库配置 (一)修改settings.py文件关于数据库的配置: Django默认使用sqlite: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', # sqlite引擎 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } } 再添加一个数据库: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.bac

题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3608 乍一看很容易想到O(N^2)的暴力. 对于每个H[i]从i~i-1找L[i]再从i+1~n找R[i],然后比较. 60分(数据够水) 但是这个思路就是很直白的模拟,让人不容易想到如何去优化. 然后我们换一个也是差不多O(N^2)的思路: 我们设法把H[i]所对应的第k大的k求出来. for example: H 34 6 23 0 5 99 2 Kth 2 4 3 7 5 1 6 那么我们就能发现,

Yum官网 Yum的缓存 Yum仓库 Yum命令 Yum插件 yum的缓存 通过缓存可以提升我们环境的搭建效率,直接把原来缓存好的安装包数据放到新环境,省去了几个G的下载,甚至,有些时候客户现场不能联网,就只能通过缓存来安装程序. 首先是生成缓存 将/etc/yum.conf中的keepcache从0改为1 sed -i 's/keepcache=0/keepcache=1/g' /etc/yum.conf 这样以后再通过yum安装软件后,安装包就会缓存到 /var/cache/yum/ . 从

大佬链接: https://juejin.im/post/5b55c118f265da0f6f1aa354 一.axios的封装 在vue项目中,和后台交互获取数据这块,我们通常使用的是axios库,它是基于promise的http库,可运行在浏览器端和node.js中.他有很多优秀的特性,例如拦截请求和响应.取消请求.转换json.客户端防御XSRF等.所以我们的尤大大也是果断放弃了对其官方库vue-resource的维护,直接推荐我们使用axios库.如果还对axios不了解的,可以移步ax

Can You answer these queries? HDOJ-4027 这道题目和前面做的题目略有不同.以前的题目区间更新的时候都是统一更新的,也就是更新相同的值.但是这里不一样,这里更新的每个叶子结点改变不同. 考虑到数字最大也就64位,所以就算加上开根号的操作,也就最多开7次,所以这里可以转移到update函数中,每次走到叶子结点的时候进行开根号的操作. 在update函数中还有一个细节需要注意,那就是当当前结点所包含的所有叶子结点都是1的时候,就可以不用往下更新了,直接返回. qu

在写好自己的组件之后 第一步 修改目录结构 在根目录下创建package文件夹,用于存放你要封装的组件 第二部 在webpack配置中加入 pages与publicpath同级 pages: { index: { entry: 'src/main.js', template: 'public/index.html', filename: 'index.html' } },   第三部 编写组件 在package文件夹下 新建一个你的组件名的文件夹 里面存放一个你的组件的.vue文件 再新建一个j

rgb,rgba在kivy里的格式为如下: rgb:1,1,1---->每个参数为0-1的数值(如0.1),也就是说第一位如果是0.1意思是10%的红色,由r代表,g代表绿色,b代表蓝色 rgba:1,1,1,1----->前三位与rgb一样,最后一位是透明度,也是0-1的数值 但在以住rgb取值为0-255的数值,那么怎么样转换为kivy里的颜色值呢,简单: 白色的rgb:255,255,255,转为0-1的数值:(255/255=1),那么就是rgb:1,1,1 比如白色rgb取值为:25

之前代码总行数735+133=868 内容回顾 列表:容器型数据类型,可以承载大量的数据,有序的数据 增: append 追加 insert 插入,按索引增 extend 迭代着追加 删: pop 按照索引删除,有返回值,返回 remove 按照元素删除 clear 清空 del 索引.切片(步长) 改: l1[1]='xxx' l1[1:3]='1232ddawfw' l1[1:4:2]='ab' 查:索引.切片.for循环 元组:只读列表.().拆包 range() :可以看作是一个自己控制

Tips:本篇已加入系列文章阅读目录,可点击查看更多相关文章. 前言 上一篇[.Net Core微服务入门全纪录(七)--IdentityServer4-授权认证]中使用IdentityServer4完成了鉴权中心的搭建,配合网关实现了统一的授权认证.进行到这里,系统环境已经比较复杂了,想把整个系统运行起来会非常繁琐:要运行Consul.业务服务.网关.鉴权中心.web客户端,还要安装数据库.MQ等等...那么本篇将使用Docker Compose来解决以上问题,仅需一个简单的命令,即可启动整个

Overload(重载):在C++程序中,可以将语义.功能相似的几个函数用同一个名字表示,但参数或返回值不同(包括类型.顺序不同),即函数重载. 特点: (1)相同的范围(在同一个类中) (2)函数名字相同 (3)参数不同 (4)virtual关键字可有可无 Override(覆盖):是指派生类函数覆盖基类函数. 特点: (1)不同的范围(分别位于派生类与基类) (2)函数名相同 (3)参数相同 (4)基类函数必须有virtual关键字 Overwrite(重写):是指派生类的函数屏蔽了与其同名

被虐爆了 cry 我的hash是真的菜啊... poj3349 肝了一个上午心态崩了...一上午fail了42次我的天,一开始搞了个排序复杂度多了个log,而且是那种可能不同值相等的hash,把12种情况枚举,TLE了,然后就用了那种栈循环的hash,又T又W,期间大力搞大质数想要各个不同的雪花hash值不同,然后改成链表,最后一怒之下把最小表示法删了换暴力就A了..想了想是因为我以为它的角度不会重复然后就偷了一波懒...这道题告诉我,假如重复还是得管的...hash应该作为一个筛选的工具. #

在平常的工作中,判断一个值是否为空的情况时,会直接使用 if ($var) 这种形式,有时也会使用这三个函数进行比较,但是当时也没有很深入的学习. -- 还是通过实例来判断这几个的用法和场景 首先定义出可能为空的所有情况 <?php $a; $b = false; $c = ''; $d = 0; $e = null; $f = array(); ?> empty() 首先是empty的var_dump输出: <?php var_dump(empty($a)); var_dump(emp

VisualSVN Server的配置与使用 本版本为VisualSVN Server 2.7.3版本-不同的版本可能在设置有不同的差异,但都大同小异 1.1启动界面 安装好 VisualSVN Server后,运行VisualSVN Manger,下面是启动页面: 1.2 添加代码库  下面我们来添加一个代码库[Repository]如图下: 1.3 创建新的代码库 按照上图所述,创建新的代码库,则弹出来的文本框中数据代码库名称,如图下: 1.4 迁入源代码 创建新的代码库,并没有内容,我会逐

开篇继续吹牛.... 其实没有什么可吹的了,哈哈哈哈哈 主要是写一个通用库,既可以直接用,又方便替换,我的序列化都是采用第三方的哈. 我不上完整代码了,只是给大家讲讲过程. 1.写一个序列化的类,我是使用前面给大家介绍的messagepack哈.一个静态类,这个随自己需要. 2.写另一个封装类CommonSerializer,相当于一个模板,里面所有序列化,反序列化方法都是虚方法,调用前面的messagepack方法,最后方法名称都一样. 3.再写一个对外的序列化泛型类SerializerFac

Pandas处理以下三个数据结构 - 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 这些数据结构构建在Numpy数组之上,这意味着它们很快. 维数和描述 考虑这些数据结构的最好方法是,较高维数据结构是其较低维数据结构的容器. 例如,DataFrame是Series的容器,Panel是DataFrame的容器. 数据结构 维数 描述 系列 1 1D标记均匀数组,大小不变. 数据帧 2 一般2D标记,大小可变的表结构与潜在的异质类型的列. 面板 3 一般3D标记,大小可变数

# -- coding: utf-8 -- _author__ = "HuaQiang Yan" import socket def handle_request(client): buf = client.recv(1024) # 接收请求 client.send(bytes("HTTP/1.1 200 OK\r\n\r\n", encoding='utf-8')) client.send(bytes("Hello World!", encod

目录 问题 解决一 解决二 问题 这个问题应该很常见吧.R中输出数据框时,想要把行名和列名都输出.如果直接输出的话,输出的结果列名会往前移动一位,这显然不是我们想要的. 直接上例子: > a = matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, dimnames = list(LETTERS[1:3], LETTERS[1:3])) > a A B C A 1 4 7 B 2 5 8 C 3 6 9 直接保存: write.table(a,"a.txt",ro

Content 给定一个 \(5\times 5\) 的矩阵,请在这个矩阵中找出一个元素,使得这个元素既是它所在行的最大值,也是它所在列的最小值. Solution 如果直接暴力枚举每一个元素,再去算每一个元素所在行的最大值和所在列的最小值,再比较,虽然也可以通过这道题目,但是太麻烦了.有没有更简单的方法? 答案是肯定的. 我们发现对于同一行的元素,每次计算所在行的最大值其实是重复 \(5\) 次了的,同样地,我们发现对于同一列的元素,每次计算所在列的最小值其实也是重复 \(5\) 次了的.有没