【HAOI2016】找相同字符
题面 https://www.luogu.org/problem/P3181 题解 #include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<vector>
#define N 200050
#define ri register int
using namespace std;
char s1[N<<1],s2[N<<1];
int l1,l2;
int cnt[N<<1];
vector<int> so
【TJOI2015】弦论
题面 https://www.luogu.org/problem/P3975 题解 // luogu-judger-enable-o2
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#define ri register int
#define N 500050
using namespace std;
int les=0;
char s[N];
int n,t,k;
struct SAM {
in
【AHOI2003】差异
题面 https://www.luogu.org/problem/P4248 题解 // luogu-judger-enable-o2
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<vector>
#define ri register int
#define N 500050
using namespace std;
char s[N];
long long ans;
struct SAM
Flask框架—flask_sqlalchemy组件使用
一、flask_sqlalchemy组件 我们之前学过SQLAlchemy，一个独立的数据库关系对象映射，其实在flask中也有官方认可的第三方SQLAlchemy组件，用于处理flask中对象关系映射。 1.安装flask_sqlalchemy pip install flask_sqlalchemy 2.项目准备 我们准备一个干净的flask项目，目录结构如下，下面我们基于这个项目，加入flask_sqlachemy使项目操作数据库。 1.加入flask_sqlalchemy组件 flas
Panky博客园目录
Panky博客园目录 计算机基础 计算机基础 Math Math 数据结构与算法 数据结构与算法 Python Python C Programing C Programing 系统编程与网络编程 系统编程与网络编程 数据库相关 数据库相关 前端相关 前端相关 Linux及部署相关 Linux及部署相关 Web框架 Web框架 项目 项目
设计模式一装饰者模式
装饰者模式 不改变其结构的情况下，可以动态地扩展其功能。 装饰者和被装饰者之间必须是一样的类型,也就是要有共同的超类。 这里应用继承并不是实现方法的复制,而是实现类型的匹配。 抽象构件（Component）角色： 定义一个抽象接口以规范准备接收附加责任的对象。 具体构件（Concrete Component）角色： 实现抽象构件，通过装饰角色为其添加一些职责。 抽象装饰（Decorator）角色： 职责就是为了装饰我们的构件对象，内部一定要有一个指向构件对象
UVALive - 4513 Stammering Aliens
题面 今天复习了一下后缀数组。。。感觉忘得一干二净hhhhh 至于后缀数组是什么怎么写之类的这里就不介绍了，说一下怎么用它做这个题。 我们做完一遍后缀数组，可以得到 rank[i] (表示下标为i开始的后缀的字典序排名)，sa[i](可以理解成rank[i]的反函数？为字典序排名为i的后缀的下标)，h[i](字典序排名为i的后缀与字典序排名为i-1的后缀的lcp)这三个数组，接下来我们只需要O(N)扫一遍，对于每个 i>=m 求一下 min(h[i],h[i-1],.....,h[i-m+2]
Child module D:\program\eclipse\eclipse\workspace_taotao\taotao-parent\taotao-manager-service of
1、淘淘商城的项目，报了这个错误，也是一脸懵逼。 1 [INFO] Scanning for projects...
2 [ERROR] [ERROR] Some problems were encountered while processing the POMs:
3 [ERROR] Child module D:\program\eclipse\eclipse\workspace_taotao\taotao-parent\taotao-manager-service of D:
python_线程池
线程池，比如我们有个方法要多线程运行1000次，我们不能声明1000个线程，这时候我们可以通过线程池设定50个线程，那么运行的时候就会自动分配给者1000次，也就是每个线程20次 如下例子就是线程池例子： import requests,threading
import faker
import threadpool #线程池模块
f=faker.Faker(locale="zh-CN")
def down_load_file(url):
r=requests.get(u
Git及github使用（二）上传项目
接上篇中创建好的项目。 1、进入到相应的目录右键Git bash here打开客户端 2、创建一个readme文本 $ echo "# Python日常记录积累" >> README.md 引号中的文字为readme中的内容 3、把目录变成Git可以管理的仓库 $ git init 4、把readme文件添加到仓库 $ git add README.md 5、把当前目录下所有文件全部添加进仓库 $ git add . 6、把文件提交到仓库 $ git commit -m "Python日常记录
【BZOJ3277】串
题面 http://darkbzoj.tk/problem/3277 题解 #include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<set>
#define N 100050
#define ri register int
using namespace std;
int n,k;
struct node{
int ff,len;
int ch[26];
MySQL CentOS7 手动安装
手动安装MySQL的目的： 1、一个服务器上可以同时装多个版本，甚至相同版本MySQL的多个实例，这种需求很常见； 2、一次初始化和配置后，可以快速复制到本服务器或其他服务器，及封装为初始MySQL的绿色版； 3、调查问题时，只要找到MySQL的Home，所有资源都在里面。 手动安装要达到的目标： 1、尽量各种文件都集中在一个文件夹里，防止多实例时发现相同Linux路径下出现相同文件而尴尬（如pid、cnf、log、sock等文件的位置）； 2、复制的实例 尽量只简单配置 一下my.cnf、m
Python基础总结之第十天开始【认识一下python的另一个数据对象-----字典】（新手可相互督促）
看了大家的评论，还是有意外的收货。感谢每个小伙伴的评论与补充。 众人拾柴火焰高~ 今天的笔记是记录python中的数据对象----字典！ 前面有讲到list列表和tuple元组的笔记，他们都是一样可以用来储存对象。list列表是支持读写修改，tuple元组之支持读取，不可修改。但是他们有共同的特点，将单个的元素值，存储在列表或元组中，然后通过索引（元素下标）的方式去找到对应的元素，进行操作。 那么dictionaryt字典呢？它是什么数据结构? 字典这种数据结构被称为映射。字典中的值（valu
K8S CoreDNS部署失败，发现的一个问题
K8S CoreDNS部署失败，查看错误日志，提示如下 root >> kubectl get all --all-namespaces -o wide root >> kubectl logs -f coredns-56f56989d6-krs6h -n kube-system 错误提示，如下： Failed to list *v1.Namespace: Get https://10.3.0.1:443/api/v1/namespaces?limit=500&resourceVersion=
Python列表(list)所有元素的同一操作
针对很普遍的每个元素的操作会遍历每个元素进行操作。 这里给出了几种写法，列表每个元素自增等数学操作同理； 示例：整形列表ilist加1个数、元素类型转字符串： 1 ilist = [1, 2, 3, 10, 11, 12]
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4 # 每个元素加5，四种方法
5 for i, v in enumerate(ilist): ilist[i] = v + 5
6 [ x+5 for x in ilist ]
7 map(lambda x:x+5, ilist) #
机器学习经典分类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）
目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下： 创建k个点作为起始质心
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据集中的每个数据点
对每个质心
计算质心与数据点之间的距离
R在GIS中用ggmap地理空间数据分析
原文：http://tecdat.cn/?p=4001 概要 做过O2O（Online To Offline,在线离线/线上到线下）的小伙伴知道，GIS数据需要具体到精准的位置(即经纬度)；对于连锁门店，使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑：数据有助于企业节省开支，同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。 地铁不仅是交通轨道，更是一座城市的血脉，是记录和观察城市经济生活最重要的切入点之一，地铁口的特征是，上下地铁，这类人群都是快消人群。针对快消品牌的用户
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