数据库中事务操作(SQLAlchemy)
启动Flask:
export FLASK_APP=flaskr
export FLASK_ENV=development
flask run
可使用db.relationship()把数据库的不同行联系起来，建立一对多的关系，db.relationship()的第一个
参数表明关系的另一端是哪个模型，其他可选参数如下：
backref 在关系的另一个模型中添加反向引...
数据结构与算法中排序详解！
数据结构与算法中排序详解！！！
本文是总结中国大学mooc上的电子科技大学的数据结构和算法课程，未完待续！
排序的基本概念（稳定排序与不稳定排序）
**稳定的排序方法：**对于任意的数据元素序列，若排序前后所有相同关键字的相对位置都不变。
**不稳定的排序方法：**若存在一组数据序列，在排序前后，相同关键字的相对位置发生了变化。
举个栗子~
比如有一组序列：4，3，3，2
排序后变成了：2，3，3...
css中DIV元素居中问题
css中DIV元素居中问题和
CSS部分：
DIV元素居中：
设有父DIV元素.center以及子DIV元素a,b…
仅让a,b在父元素内行居中：
margin:auto;
我的实现如下图：
有三种方法可以让子DIV元素在父DIV元素中水平与垂直居中：
1.使用绝对布局：
.father{
width:500px;
height:500px;
position:relative;
bac...
偏差bias与偏差variance
学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能的过程中, 我们主要关注偏差与方差. 因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error).
1 含义
偏差bias：期望输出与真实标记的差别称为偏差。 方差variance：不同的训练数据集...
用HTML开发Windows桌面应用程序1
如果要说明这个题目上的问题，就先要说一下，软件开发的种种方式，从最初的命令行软件开发方式，到可视化的窗口软件，开发方式的进步使得开发难度降低，用户体验也越来越完善，不过今天要谈的是windows下的桌面软件开发方式，关于windows下桌面软件的开发方式，请看下面：
1. 传统的开发方式。基于WIN32、MFC
这种开放方式最传统，也最简便，从工具箱拖动
并行测试和变异测试三篇文献总结(二)
A Path Coverage-Based Reduction of Test Cases and Execution Time Using Parallel Execution
基于路径覆盖的并行执行减少测试用例和执行时间
© Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2019 M. N. Hoda et al. (eds.), Software Engineerin...
并行测试和变异测试七篇文献总结[一]
Using Evolutionary Computation to Improve Mutation Testing
主要讲变异测试中使用遗传算法。
Motivation:遗传算法可以减少变异体子集而不会丢失重要信息。分析了突变测试的最新进展，这有助于降低与此技术相关的成本，并提出应用它们来解决进化突变测试（EMT）中的当前缺陷.
将重点放在突变测试中提出的方法应用于进化突变测试，这是一种基于遗传...
机器学习算法（四）：线性判别分析（LDA）
目录
1 LDA概念
2 二分类求解w
2.1 解一
2.2 解二
3 多类LDA原理
4 LDA算法流程
5 LDA算法小结
1 LDA概念
线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM。
LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning监督学习。
LDA的原理是，将带上...
机器学习算法（五）：主成分分析PCA
目录
1 PCA简介
2 PCA实例
3 PCA推导
3.1 最大方差理论与最大可分性
3.1.1 最大方差理论
3.1.2 最大可分性
3.2 最小平方误差理论与最近重构性
3.2.1 最小平方误差理论
3.2.2 最近重构性
4 PCA算法
5 PCA理论意义
6 总结与讨论
1 PCA简介
在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个...
机器学习算法（六）：奇异值分解SVD
目录
1 特征值（EVD）
2 奇异值（SVD）
2.1 右奇异向量（列变化）V
2.2 左奇异向量（行变换）U
2.3 奇异值矩阵Σ
2.4 A的满秩分解A=XY
3 奇异值与主成分分析（PCA）
奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推...
机器学习算法（七）：支持向量机SVM
目录
1 SVM基本概念
2 硬间隔支持向量机
2.1 SVM的基本型
2.2 SVM求解
2.2.1 拉格朗日对偶问题
2.2.2 SVM问题的KKT条件
2.3 有约束最优化问题的数学模型
2.3.1 有约束优化问题的几何意象
2.3.2 拉格朗日乘子法
2.3.3 KKT条件
2.3.4 拉格朗日对偶
2.3.5 拉格朗日对偶函数示例
3 软间隔支持向量机
...
排序算法与python实现
目录
1 交换类排序
1.1 冒泡排序（Bubble Sort）
1.1.1 算法描述
1.1.2 动图演示（以从小到大排序为例）
1.1.3 python 代码
1.1.4 算法评估
1.2 快速排序
1.2.1 算法描述
1.2.2 动图演示（以从小到大排序为例）
1.2.3 python 代码
1.2.4 算法评估
2 插入类排序
2.1 简单插入排序
2.1....
查找算法与Python实现
目录
1. 基本概念
2 无序表查找
2.1 顺序查找
2.1.1 算法简介
2.1.2 算法描述
2.1.3 python实现
2.1.4 算法评价
3 有序表查找
3.1 二分查找(Binary Search)
3.1.1 算法简介
3.1.2 算法描述
3.1.3 python实现
3.1.4 算法评价
3.2 插值查找
3.2.1 算法简介
3.2.2 算法...
PyQt5基本控件详解之QSpinBox(十)
版权声明：如有使用转载，请附加出处 https://blog.csdn.net/jia666666/article/details/81534431
QSpinBox
前言
QSPINBox是一个计数器控件，允许用户选择一个整数值通过单击向上向下或者按键盘上的上下键来增加减少当前显示的值，当然用户也可以输入值
在默认情况下，QSpinBox的取值范围是（0-99），每次改变的步长是1
...
Vert.x 之 HelloWorld
Hello World 欢迎来到Vert.x的世界，相信您在接触Vert.x的同时，迫不及待想动手试一试，如您在学习计算机其它知识一样，总是从Hello World开始，下面我们将引导您制作一个最基本简单的Hello World例子，但在此之前，我们需要您具备有以下基础知识： Java基础知识，您不需要了解Java EE或者是Java ME的知识，但是需要您对Java有所了解，在此文档中，我们不会介绍任何关于Java SE又称Core Java的知识点。请注意：Vert.x 3以上版本需要Ja
MySql远程连接Docker遇到的问题
问题一：pull 问题二：run 问题三：connect 场景：在虚拟机的docker容器中安装latest版本的mysql之后，在宿主机中使用navicat连接虚拟机中的mysql出现下图报错： 2059 : Authentication plugin ‘caching_sha2_password’ cannot be loaded: 解决办法： 1、首先docker ps命令查看正在运行的容器，确保我们想要连接的mysql已经启动，如果没启动使用docker start命令启动（下图查看结
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