简明Vim练级攻略|酷壳简明Vim练级攻略简明Vim练级攻略|酷壳-CoolShell.cn简明Vim练级攻略2011年9月7日陈皓发表评论阅读评论134,269人阅读vim的学习曲线相当的大（参看各种文本编辑器的学习曲线），所以，如果你一开始看到的是一大堆VIM的命令分类，你一定会对这个编辑器失去兴趣的。下面的文章翻译自《LearnVimProgressively》，我觉得这是给新手最好的VIM的升级教程了，没有列举所有的命令，只是列举了那些最有用的命令
系统 2019-08-12 01:33:04 2454
先查询一下selectuserenv('language')fromdual;查看oracle字符集，$sqlplus/nologSQL>connectsys/oracleassysdbaSQL>startup如何设置ORACLE数据库的编码（ZHS16GBK）修改成UTF8SQL>shutdownimmediate;SQL>startupmount;SQL>altersystemenablerestrictedsession;SQL>altersyste
系统 2019-08-12 01:32:44 2454
dequeueReusableCellWithIdentifier:Returnsareusabletable-viewcellobjectlocatedbyitsidentifier.-(UITableViewCell*)dequeueReusableCellWithIdentifier:(NSString*)identifierParametersidentifierAstringidentifyingthecellobjecttobereused.B
系统 2019-08-12 01:32:38 2454
1python中的数据类型:数字（整数型int,浮点数型float,布尔型bool,复数complex），字符串，元组(只读列表，只能查询，不可更改)，集合，列表，字典可变数据类型：列表list[]、字典dict{}数据发生改变，但内存地址不变不可变数据类型：整型int、字符串str’'、元组tuple（）当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会改变2有一段python的编码程序如下：urllib.quote(line.decode(
系统 2019-09-27 17:56:47 2453
本文实例讲述了python解析网页源代码中的115网盘链接的方法。分享给大家供大家参考。具体方法分析如下：其中的1.txt，是网页http://bbs.pediy.com/showthread.php?t=144788另存为1.txt具体代码如下：importreif__name__=="__main__":fp=open("c:\\1.txt")https=re.compile(r"(http://u.*)")forurlinhttps.findall(
系统 2019-09-27 17:55:53 2453
主成分分析是一种常用的降维方法，多见于数据预处理阶段，其伪代码如下：输入：样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵3对协方差矩阵进行特征分解4取最大的d'个特征值的对应特征向量w1,w2,w3输出：投影矩阵W*=（w1,w2,wd'）下面是其代码实现：首先是产生数据，我们使用sklearn的make_blobs方法产生三类数据，每类有三个特征。数据结构是(n
系统 2019-09-27 17:53:00 2453
python模块randomIn[1]:importrandomIn[2]:random.uniform(0.7,5)Out[2]:0.7418808135797732In[3]:random.uniform(0.7,5)Out[3]:1.20091265582769In[4]:random.uniform(0.7,5)Out[4]:4.7791965347089125In[5]:random.uniform(0.7,5)Out[5]:2.78827963
系统 2019-09-27 17:51:08 2453
实验室老师让给数据画一张线性拟合图。不会matlab，就琢磨着用python。参照了网上的一些文章，查看了帮助文档，成功的写了出来这里用到了三个库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportoptimizedeff_1(x,A,B):returnA*x+Bplt.figure()#拟合点x0=[75,70,65,60,55,50,45,40,35,30]y0=[22.44,22.17,
系统 2019-09-27 17:48:54 2453
1.二维数组中的查找题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。classSolution:#array二维列表defFind(self,target,array):rowNum=len(array)columnNum=len(array[0])forpinrange(rowNum):forqinran
系统 2019-09-27 17:48:38 2453
TF（TermFrequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（InverseDocumentFrequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF
系统 2019-09-27 17:48:00 2453
