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搜索关键字:开方    ( 1461个结果
Logging日志模块的使用
五种级别的日志记录模式 两种配置方式 logging.basicConfig()函数中可通过具体参数来更改logging模块默认行为,可用参数有: filename:用指定的文件名创建FiledHandler,这样日志会被存储在指定的文件中。 filemode:文件打开方式,在指定了filename ...
分类:其他好文   时间:2018-10-12 13:45:21    阅读次数:181
解决SecureCRT连接linux超时后断开
方法1: 方法2: 服务器端,修改/etc/ssh/sshd_config配置文件 ClientAliveInterval 300(默认为0) 这个参数的是意思是每5分钟,服务器向客户端发一个消息,用于保持连接 service sshd reload 生效 这个参数的是意思是每5分钟,服务器向客户端 ...
分类:系统相关   时间:2018-10-12 11:58:32    阅读次数:165
python-13:文件操作 之二
一、文件操作的常用方法: 1、read():从光标位置开始读取整个文件剩下的内容,注意是从光标位置开始,不一定是读取整个文件。 2、readline和readlines的区别: 3、write,writelines 4、其他方法: 二、文件光标的移动: 1、read(n)当文件打开方式为文本模式时, ...
分类:编程语言   时间:2018-10-11 23:40:47    阅读次数:233
打开方式 在注册表中位置
jar文件突然不能执行,通过打开方式定位到javaw.exe也不行。HKEY_CLASSES_ROOT\.jar中默认值为jar_auto_file 改为 jarfile就可以了。计算机\HKEY_CLASSES_ROOT\jarfile\shell\open\command 的默认值为 "C:\P... ...
分类:其他好文   时间:2018-10-09 11:41:14    阅读次数:205
51Nod 1080 两个数的平方和
看到1e9的数据基本排除了暴力的可能。一个数如果能被两个数的平方和表示的话,那这两个数一定不会超过他的平方根。所以基本思路就是先给输入的这个数开方,减少数据量,枚举 0 到 sqrt(number) ,再对[0,sqrt(number)] 这个区间二分找是否存在这样的数使他的平方加上之前枚举的那个数 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-07 23:18:47    阅读次数:170
文件I/O
文件I/O 操作主要有以下几种: 1.文件输入流 ifstream 2.文件输出流 ofstream 3.文件输入输出流 fstream 4.文件的打开方式 5.文件流的状态 6.文件流的定位:文件指针(输入指针、输出指针) 7.文本文件和二进制文件 文件流类和文件流对象 输入输出是以系统指定的标准 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-07 19:01:09    阅读次数:148
Qt项目——数字内容管理系统的参考资料和细节
打开文件路径,若带空格,要用引号括起路径 LPCWSTR与QString的转换:LPCWSTR strL = strQ.toStdWString().c_str(); 用指定程序打开文件(选择文件的打开方式如记事本或写字板等): https://blog.csdn.net/leijia_xing/a ...
分类:其他好文   时间:2018-10-07 16:03:16    阅读次数:172
CF438E The Child and Binary Tree(生成函数+多项式开根+多项式求逆)
传送门 可以……这很多项式开根模板……而且也完全不知道大佬们怎么把这题的式子推出来的…… 首先,这题需要多项式开根和多项式求逆。多项式求逆看这里->这里,这里讲一讲多项式开根 多项式开方:已知多项式$A$,求多项式$B$满足$A^2\equiv B\pmod{x^n}$(和多项式求逆一样这里需要取模 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-06 14:39:29    阅读次数:297
python读写csv文件
csv文件格式简单,在一些场合使用更加方便。 1. 读csv文件 依赖的库: 代码很简单的,唯一需要注意的是python2.x与python3.x中,文件打开方式的不同。 python2.x open mode = “rb” python3.x open mode = “r” 2. 写csv文件 使 ...
分类:编程语言   时间:2018-10-06 11:56:10    阅读次数:223
正则化项L1和L2
L1和L2正则化项,又叫做惩罚项,是为了限制模型的参数,防止模型过你和而加在损失函数后面的一项。 L1是模型的各个参数的绝对值之和 L2是模型各个参数的平方和的开方值 区别: 从图形上理解:应为最优的参数值很大概率出现在坐标轴上,这样就导致某一维的权重为0,产生稀疏权重矩阵。 从贝叶斯的角度理解:加 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-02 20:33:11    阅读次数:266
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