C++中关于输入cin、gets、getline等的一些整理
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/77587732 C++中的输入有很多，它既可以兼容C语言中的一些输入，像scanf，gets，getchar()。同时也有自己的一些输入方法，像cin,cin.get,getline,ges,等，下面就分享一下c++输入方法的一些区别： 输入原理简述： 程序的输入都建有一个缓冲区，即输入缓冲区。每次输入过程是这样的，当一次键盘输入结束时会
C++String 类的总结
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/77587910 之所以抛弃char*的字符串而选用C++标准程序库中的string类，是因为他和前者比较起来，不必 担心内存是否足够、字符串长度等等，而且作为一个类出现，他集成的操作函数足以完成我们大多数情况下(甚至是100%)的需要。我们可以用 = 进行赋值操作，== 进行比较，+ 做串联（是不是很简单?）。我们尽可以把它看成是C++的
"蓝桥杯“基础练习：十六进制转八进制
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/78879762 问题描述 给定n个十六进制正整数，输出它们对应的八进制数。 输入格式 输入的第一行为一个正整数n （1<=n<=10）。 接下来n行，每行一个由0~9、大写字母A~F组成的字符串，表示要转换的十六进制正整数，每个十六进制数长度不超过100000。 输出格式 输出n行，每行为输入对应的八进制正整数。 【注
蓝桥杯基础题：打印字母图形
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/78881596 /** 问题描述 利用字母可以组成一些美丽的图形，下面给出了一个例子： ABCDEFG BABCDEF CBABCDE DCBABCD EDCBABC 这是一个5行7列的图形，请找出这个图形的规律，并输出一个n行m列的图形。 输入格式 输入一行，包含两个整数n和m，分别表示你要输出的图形的行数的列数。 输出格式 输出n行，
Jupyter更改默认路径
第一次打开anaconda中自带的jupyter notebook，默认路径都是C:\Users\Admin(自己的用户名)，需要更换成自己的工作路径。虽然网上很多此类文章，可多数只讲了一部分，需要翻很多文章才能看懂，我把所有需要注意的步骤放在一起，查遗补漏就知道自己缺在哪一步了。 先看下修改之后三种不同方式打开jupyter notebook的结果。 1、从左下角程序快捷启动 2、从cmd启动 3、从D盘安装的scripts文件夹中启动程序 我们一步步来看下配置jupyter noteboo
anaconda安装与安装过程存在的问题解决
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/89702259 接下来详细介绍下Anaconda，并在最后给出Jupyter notebook： 1.Anaconda是什么？ 2.如何安装？ 3. 如何管理包？ 4.如何管理环境？ 5.Jupyter notebook如何快速上手？ 1.Anaconda是什么？ Anaconda在英文中是“蟒蛇”，麻辣鸡（Nicki Minaj妮琪·米
吴恩达老师深度学习课程完整笔记
为了方便学习深度学习课程，转载一个吴恩达老师的一个深度学习笔记，转载的网站是下面这个 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80207815 从去年8月份开始，AI界大IP吴恩达在coursera上开设了由5们课组成的深度学习专项课程，掀起了一股人工智能深度学习热潮。这里附上deeplearning.ai的官网： deeplearning.ai 关于该深度学习专项课程，本人非常推荐！它对于理解各种算法背后的原理非常有帮助，同时提供了大
python之GUI可视化Tkinter窗口入门
做项目时，突然需要用到GUI可视化窗口来和用户互动，就即时学习了一下python自带的GUI包Tkinter，然后根据下面的基本内容可以实现自己的一些简单窗口了 此篇文章是跟着沫凡小哥的视频学习的，附上学习网址：https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/ 什么是 tkinter 窗口 1.1 什么是 Tkinter Python自带的可编辑的GUI界面，是一个图像窗口。 Tkinter是使用 python 进行窗口视窗设计的模块。简
Bootstrap 与 Jackknife 笔记
[转载]：https://cosx.org/2008/11/outlook-on-statistical-methods 一般情况下，总体永远都无法知道，我们能利用的只有样本，现在的问题是，样本该怎样利用呢？Bootstrap 的奥义也就是：既然样本是抽出来的，那我何不从样本中再抽样（Resample）？Jackknife 的奥义在于：既然样本是抽出来的，那我在作估计、推断的时候 “扔掉” 几个样本点看看效果如何？既然人们要质疑估计的稳定性，那么我们就用样本的样本去证明吧。 John Fox
功防世界dice_game python中的join()函数的用法
buf 长度最长为 0x50 但是当输入大于 49 的时候不会被截断，所以我们只要覆盖到之前的 seed 就可以为所欲为了。 同时注意到 seed 跟 buf 相差的偏移是 0x40，所以只要 68 个字符就可以溢出覆盖 seed 了。 Exploit 由于担心 python 的 randint 实现跟 libc 的不太一样，所以我写了个小程序 在vim编译运行.c文件步骤： 1. vim filename.c 2. gcc filename.c -o newfilename 3. ./new
mysql 添加远程管理用户
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO '用户名'@'%' IDENTIFIED BY '密码' WITH GRANT OPTION; 这一条是添加全权限的用户，用户名和密码自行设置 GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP ON 表名.* TO '用户名'@'%' IDENTIFIED BY '密码'; 这条是添加对某个表的远程管理用户 刷新下权限: FLUSH PRIVILEGES; 同意请注意mysql的版
Loppinha, the boy who likes sopinha Gym - 101875E (dp,记忆化搜索)
https://vjudge.net/contest/299302#problem/E 题意:给出一个01 0101串,然后能量计算是连续的1就按1， 2， 3的能量加起来。然后给出起始的能量，求最少减掉几个一是起始的能量不被消耗完。 思路：不能用贪心，比如11111，按理说拿一个最好是中间分开，但是那两次的这种情况下应该是要把第二个和第四个拿掉来最小 所以要用记忆化搜索或dp； 记忆化搜索 #include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
CPU分几核几核的是什么意思？
CPU的几核分类其实是按照CPU的地址总线数量来分类的 单核心的地址总线数量是8条 双核心就是16条 三核心就是24 依次类推，核心的多少，只需要知道地址总线的多少，然后除以8就得出来了 地址总线： 地址总线 (Address Bus；又称：位址总线) 属于一种电脑总线 (一部份)，是由 CPU 或有 DMA 能力的单元，用来沟通这些单元想要存取(读取/写入)电脑内存元件/地方的实体位址。 地址总线AB是专门用来传送地址的，由于地址只能从CPU传向外部存储器或I／O端口，所以地址总线总是单向三
Scala字符串插值 - StringContext
翻译自：STRING INTERPOLATION 简介 自2.10.0版本开始，Scala提供了一种新的机制来根据数据生成字符串：字符串插值。字符串插值允许使用者将变量引用直接插入处理过的字面字符中。如下例： val name="James"
println(s"Hello,$name")//Hello,James 在上例中， s”Hello,$name” 是待处理字符串字面，编译器会对它做额外的工作。待处理字符串字面通过“号前的字符来标示（例如：上例中是s）。字符串插值的实现细节在 SIP
笔记 - C#从头开始构建编译器 - 1
视频与PR：https://github.com/terrajobst/minsk/blob/master/docs/episode-01.md 作者是 Immo Landwerth（https://twitter.com/terrajobst），微软 .NET 团队的项目经理。 这一集主要内容是一个原始的递归下降 Parser。 思路： 1.Lexer (1) enum SyntaxKind (2) abstract class SyntaxNode (3) class SyntaxToke
Decision Tree、Random Forest、AdaBoost、GBDT
原文地址：https://www.jianshu.com/p/d8ceeee66a6f Decision Tree 基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯。 划分标准 信息增益(Information Gain) 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 - 划分后子数据集的信息熵的数学期望值。 事件\(x_i\)的信息量\(=-logP(x_i)\)，信息熵就是信息量的期望值，记作\(H(x)\)，即\(H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_i)logP(x
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