索引可以是“稠密的”，即数据文件中每个记录在索引文件中都设有一个索引项；索引也可以是“稀疏的”，即数据文件中只有一些记录在索引文件中表示出来，通常为每个数据块在索引文件中设一个索引项。索引还可以是“主索引”或者“辅助索引”。主索引能确定记录在数据文件中的位置，而辅助索引不能。比如说，通常我们会在关系的主键上建立主索引，而在其他的属性上建立辅助索引。3.1.1顺序文件是对关系中的元组按主键进行排序而生成的文件。关系中的元组按照这个次序分布在多个数据块中。3.
系统 2019-08-12 01:53:23 2299
http://poj.org/problem?id=3114题目大意：n个间谍他们之间传送信息需要一定的时间一个联通分量里面的间谍属于一个国家，之间的信息传递不需要时间然后问你从一个间谍传一个信息到另一个间谍那需要最少时间也可能传不到联通缩点+最短路缩点所得到的新图可能是因为有重边或是太稠密用邻接表容易超时基本步骤：1，输入去重边2，Tarjan缩点3，重新调整缩点后间谍之间的信息传递时间4，最短路注意：图有可能不完全连通代码及其注释：#include
系统 2019-08-12 01:51:52 2299
Pexpect是Expect语言的一个Python实现，是一个用来启动子程序，并使用正则表达式对程序输出做出特定响应，以此实现与其自动交互的Python模块。Pexpect的使用范围很广，可以用来实现与ssh、ftp、telnet等程序的自动交互；可以用来自动复制软件安装包并在不同机器自动安装；还可以用来实现软件测试中与命令行交互的自动化。整体来说大致的流程包括：运行程序程序要求人的判断和输入Expect通过关键字匹配根据关键字向程序发送符合的字符基本使用
系统 2019-09-27 17:57:09 2298
学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。##一个简单的2折交叉验证fromsklearn.model_selectionimportKFoldimportnumpyasnpX=np.array([[1,2],[3,4],[1,3],[3,5]])Y=np.array([
系统 2019-09-27 17:54:40 2298
1，linux文件知识补充~$ls-alldrwxr-xr-x2qiaozanqiaozan40968月621:21Templates-rw-r--r--1qiaozanqiaozan09月1707:53test.txt解读：d和-分别代表目录和普通文件。rwxr-xr-x分别代表"（用户/用户组/其它用户）“的”（可读/可写/可执行）"权限。可以使用chmod修改文件权限。如：linux中给一个文件加可执行权限：**chmod+x文件或用0~7的数字ch
系统 2019-09-27 17:54:35 2298
起因：有一天突然想看本小说，在小说网站上不能下载，广告太多，便。。。思路：–分析网站的结构–爬取目录（获得章节名和链接）–多线程加载章节网页–正则匹配内容–保存生成错误日志–链接单个章节txt合并为一个#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul218:23:492019@author:24709"""importurllibimporturllib.requestimportmultiprocessingfrombs4imp
系统 2019-09-27 17:53:50 2298
目录一，轮询和长轮询二，分析web端微信三，爬虫套路一，轮询和长轮询短轮询的基本思路就是浏览器每隔一段时间向浏览器发送http请求，服务器端在收到请求后，不论是否有数据更新，都直接进行响应。这种方式实现的即时通信，本质上还是浏览器发送请求，服务器接受请求的一个过程，通过让客户端不断的进行请求，使得客户端能够模拟实时地收到服务器端的数据的变化。这种方式的优点是比较简单，易于理解，实现起来也没有什么技术难点。缺点是显而易见的，这种方式由于需要不断的建立http
系统 2019-09-27 17:53:45 2298
问题有没有办法告诉交互式Pythonshell在会话之间保留其执行命令的历史记录？当会话正在运行时，在执行命令之后，我可以向上箭头并访问所述命令，我只是想知道是否有某种方法可以保存这些命令，直到下次我使用Pythonshell时。这非常有用，因为我发现自己在会话中重用命令，这是我在上一个会话结束时使用的。解决方案当然你可以用一个小的启动脚本。来自python教程中的交互式输入编辑和历史替换：#Addauto-completionandastoredhist
系统 2019-09-27 17:53:28 2298
旋转椭圆实例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.patchesimportEllipsedelta=45.0#degreesangles=np.arange(0,360+delta,delta)ells=[Ellipse((1,1),4,2,a)forainangles]a=plt.subplot(111,aspect='equal')foreinells:e.set_c
系统 2019-09-27 17:52:38 2298
LogisticRegressionClassifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。使用数据类型：数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前，我们先看一问题，有个黑箱，里面有白球和黑球，如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球，2个黑球，1个白球。这时候，有人就直接得出了黑球67%，白球占比33%。这个时候，其实这个人使用了最大
系统 2019-09-27 17:49:29 2298
