http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=1315简单的树型DP代码：#include#include#include#include#include#include#include
ViewCode1#include2#include3#include4#defineMax100105#definemax(a,b)(((a)>(b))?(a):(b))6usingnamespacestd;7charch[Max];8intd[Max];9intdp(inti)10{11intk,ans=1;12if(d[i]!=-1)13returnd[i];14for(k=i-1;k>=0;k-
系统 2019-08-12 01:54:35 2202
inline函数居然出现了lnk2001、lnk2019，先贴代码。a.h#pragmaonceclassA{public:inlinevoidfoo();voiduse_foo();};a.cpp#include"A.h"inlinevoidA::foo(){}voidA::use_foo(){foo();//此行注释掉会产生lnk2019错误}main.cpp#include"A.h"intmain(){Aa;a.foo();return0;}看似简单
系统 2019-08-12 01:53:13 2202
最近在看PetShop4.0，暂且熟悉了一些数据库层的设计。看了看，其实也不是很复杂。主要就是使用了一个工厂，以及一个IOC以来注入。我所画的类图如下（不是很标准，自己的UML水品一般。。。）其中的web.config是我自己天上去的，主要就是为了说明一下IOC的问题。其中的Model主要定义了一些实体类。IDAL提供了数据库访问层的抽象，分别有SQLDAL和OracleDAL去实现。DALFactory是一个反射工厂，通过读取配置文件中的配置，判断使用的
系统 2019-08-12 01:33:39 2202
原文:《BI项目笔记》增量ETL数据抽取的策略及方法增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a.触发器：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删
系统 2019-08-12 01:32:01 2202
#列表、元祖#字典#集合、frozenset#字符串#堆栈:先进后出#队列：先进先出FIFOfromcollectionsimportnamedtuplePoint=namedtuple('point',['x','y','z'])p1=Point(1,2,3)p2=Point(3,2,1)print(p1.x)print(p1.y)print(p1,p2)#花色和数字Card=namedtuple('card',['suits','number'])c1
系统 2019-09-27 17:57:49 2201
业界传说Python平均一行代码能够顶的上几十行C/C++代码。业界还传说，C++效率能够达到Python的几十倍。对于以上二者，笔者本来感觉也许差不多只是略夸张。笔者曾经用C++和Python分别实现了不带cache的求Fibonacci数的函数，大约C++的效率确实可以达到Python效率的几十倍，不过代码量没有几十倍，只是略多。但这个毕竟是toyprogramming，如果是在一个真正实用性的项目当中，C++和Python在效率以及代码量上的对比究竟
系统 2019-09-27 17:57:17 2201
花下猫语：近日，Python之父在Medium上开通了博客，并发布了一篇关于PEG解析器的文章（参见我翻的全文译文）。据我所知，他有自己的博客，为什么还会跑去Medium上写文呢？好奇之下，我就打开了他的老博客。最后一篇文章写于2018年5月，好巧不巧，写的竟是pgen解析器，正是他在新文中无情地吐槽的、说将要替换掉的pgen。在这篇旧文里，Guido回忆了他创造pgen时的一些考量，在当时看来，创造一个新的解析器无疑是明智的，只不过时过境迁，现在有了更好
系统 2019-09-27 17:55:03 2201
习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。1importpandasaspd2importnumpyasnp34days_path=open(r"C:\Users\Shinelon\Desktop\pmi_days.csv")5days_df=pd.read_csv(days_path)67#统计质量等级对应的天数8data
系统 2019-09-27 17:53:47 2201
一组有序项目的集合可变的数据类型【可进行增删改查】列表中可以包含任何数据类型，也可包含另一个列表【可任意组合嵌套】列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔列表可通过序号访问其中成员定义>>>l=[]#空列表>>>l=[1,2,3]>>>l=[1,2,3,['a','b']]>>>l=list('linuxeye')>>>l['l','i','n','u','x','e','y','e']>>>l=list(range(5))>>>l[0,
系统 2019-09-27 17:53:39 2201
