操作系统:动态分区存储管理

致读者: 博主是一名数据科学与大数据专业大二的学生,真正的一个互联网萌新,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于困惑的读者。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!之后会写大数据专业的文章哦。尽管当前水平可能不及各位大佬,但我会尽我自己所能,做到最好☺。——天地有正气,杂然赋流形。下则为河岳,上则为日星。实验目的熟悉并掌握动态分区分配的各种算法,熟悉并掌握动态分区中分区回收的各种情况,并能够实现分区合并。用高级语言模拟实现动态分区.
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Opencv C++ 归一化

Opencv C++下的Mat归一化void Mat_L2_mormal(cv::Mat &image){ //mat*mat, cv::Mat out; out=(image) .mul (image); float sum=0.0; for (int i=0;i<image.rows;i++){ sum=sqrt(cv::sum(out.row(i))[0]); image.row(i)=(image.row...
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vs 添加源文件

最近把我的项目传到了GitHub,但是因为源文件都是直接在VS中新建的,VS又把所有文件都新建在了同一个目录下,所有文件堆在一起又乱又丑。但是又不能在资源管理器的文件夹里直接移,这样VS找不到文件又要报错。虽然可以手动修改vcxproj文件,但是也太麻烦了。解决方法其实很简单:在解决方案资源管理器里,上面一排有一个“显示所有文件”的按钮,选中后所有文件以实际目录显示,之后直接移动文件即可。...
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[FAQ] GoLand 需要手动开启代码补全吗 ?

使用 go mod download 下载模块到本地缓存中,之后 GoLand 就会根据输入自动代码提示。 Link:https://www.cnblogs.com/farwish/p/12906606.html
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模板技术:JSP、Thymeleaf之间的比较学习

jsp
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python系列整理---爬虫架构简单代码实现

爬虫spider流程示意图   根据以上流程简单实现爬虫功能,只是一种简单的做事风格,实际更复杂,不做具体讨论。 1. 目录 2. engine.py # encoding=utf-8 import os from spider.scheduler import Scheduler def read_urls(file_path): with open(file_path, 'r+', encoding='utf-8') as fp: lines = fp.readl
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图,前K大问题

排序,前K大问题 1. 方法描述 我的想法是利用数组存储所有元素(下标为1~n),通过堆排序来实现排序功能,因为我们可以通过堆排序,每次得到第N大元素(N指的是次数),初始的大顶堆第i次会将最大的元素移到第n-i+1个位置(我最初的想法是冒泡排序,因为它会将第i大的元素冒到第n-i+1的位置,但是时间复杂度和空间复杂度较高); 2. 预估的时间复杂度和空间复杂度 时间复杂度:O(Klogn),我觉得它要进行K-1次的筛选调整和交换,而每次的时间复杂度为O(logn); 空间复杂度:O(1),辅
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第十二次作业-朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 http://www.nltk.org/nltk_data/ 或 https://github.com/nltk/nltk_data下载gh-pa
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python系列整理---爬虫基础

网络爬虫 一.基本概念   一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 1.1 网络爬虫分类   网络爬虫按照系统结构和实现技术,大致可以分为以下几种类型:通用网络爬虫(General Purpose Web Crawler)、聚焦网络爬虫(Focused Web Crawler)、增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler)、深层网络爬虫(Deep Web Crawler)。 实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。   通用网络爬虫   通用网络
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Daliy Algorithm (思维,堆,dfs)-- day 81

Nothing to fear 种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在! 那些你早出晚归付出的刻苦努力,你不想训练,当你觉的太累了但还是要咬牙坚持的时候,那就是在追逐梦想,不要在意终点有什么,要享受路途的过程,或许你不能成就梦想,但一定会有更伟大的事情随之而来。 mamba out~ 2020.5.17 人一我十,人十我百,追逐青春的梦想,怀着自信的心,永不言弃! PAT-A1155 Heap Path 读题太慢 hhh #include <iostream> #include <cstdio
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jmeter设置全局变量,且跨线程组也可以使用

背景:1.在jmeter 中我们使用了两个线程组,Thread1 Thread2 ,设置变量时,两个线程组可能那个都会使用到相同的变量,那需要设置在多个线程组都能使用的变量 方法1: 使用test plan 设置参数 线程1和线程2都是这样配置获取到 参数 查看结果,都有引用到url 2.使用user defined varialbles 控制器 在随意一个线程组中定义都可以 在线程组1和线程组2中使用 结果:
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数据结构:快速排序python

快速排序思路:将元素一个个找到他们在队列中的位置 我们可以用一个中间变量a保存第一个元素,一开始,从最后一个元素与中国元素进行比较,如果大于a的值,我们将high向左移动一下,如果小于a,我们将a[low]=a[high],a再与比较右边的元素比较,如果小于,我们将low向右移动一格,如果大于a,说明该元素应该在元素的右边,我们将赋值a[high]=a[low] 当low<high的情况下,上述过程不断循环,找到第一个元素在队列中的位置 这时候以这个元素为中心,左边的元素全部小于它,左边元素全
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20192217 实验三《Python程序设计》实验报告

20192217 2019-2020-2 《Python程序设计》实验三报告 课程:《Python程序设计》 班级: 1922 姓名: 程子轩 学号:20192217 实验教师:王志强 实验日期:2020年5月16日 必修/选修: 公选课 1.实验内容 创建服务端和客户端,服务端在特定端口监听多个客户请求。 客户端和服务端通过Socket套接字(TCP/UDP)进行通信。 2. 实验过程及结果 先放代码码云链接:https://gitee.com/python_programming/czx/
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ab矩阵

今天在做题时巧遇了很多此类型的矩阵,出于更快解,对此进行学习。(感谢up主线帒杨) 1、认识ab矩阵 形如:主对角线元素都是a,其余元素都是b,我们称之为ab矩阵(默认涉及即为n×n阶) 2、求|A| 证明: 3、求高次幂 将矩阵A拆分成A=λE+B,矩阵B的高次幂 $B^n$ 运用以下“二项式”公式易得: 一题: 4、秩 一题:【r(A)<n,|A|=0】 5、齐次方程组 一题: 6、特征值与特征向量 结合前面所学的求|A|更快计算|λE-A|,建议收藏本题并注意5:20处的小技巧。 tr(
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An incompatible version [1.1.33] of the Apache Tomcat Native library is installed, while Tomcat requires version [1.2.14]

问题: 解决方法: 下载文件tomcat-native-1.2.14-win32-bin.zip 网址:http://archive.apache.org/dist/tomcat/tomcat-connectors/native/1.2.14/binaries/ 解压后其中有32位和64位的 tcnative-1.dll 文件,根据自己的电脑选择相应位的文件。 一共看到三种建议: 1.将文件拷贝到C:\Windows\System32 2.放在tomcat的bin路径下 3.放在tomcat的
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Pandas concat和merge合并

1、pd.concat实现数据合并 def concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, sort=None, copy=True): # objs: series,dataframe或者是panel构成的序列lsit # axis: 需
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C++知识点案例 笔记-5

1.关系运算符重载 2.类型转换函数重载 3.转换构造函数 4.函数模板 5.显式实例化 6.类模板外定义模板函数 1.关系运算符重载 ==关系运算符重载== //直接(按分数)比较两个对象 #include<iostream> using namespace std; class Student { public: friend ostream& operator<< (ostream& os,const Student& st); friend istream& ope
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rocketmq-client使用

一、添加依赖 <!-- RocketMQ --> <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</groupId> <artifactId>rocketmq-client</artifactId> <version>4.6.0</version> </dependency> 2个核心接口,3个默认实现。 interface MQProducer --- DefaultMQProducer interfa
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期望规则

若随机变量Y符合函数 且绝对收敛 则有: 该定理的意义在于:我们求E(Y)时不需要算出Y的分布律或者概率分布,只要利用X的分布律或概率密度即可。 上述定理还可以推广到两个或以上随机变量的函数情况。 设Z是随机变量X、Y的函数 (g是连续函数) Z是一个一维随机变量,二维随机变量(X,Y)的概率密度为 则有: 例题:概率导论P166 3.4 15(iii)及P161 3.1节第一题
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