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【STL】vector - 顺序性容器

vector的原理特点 vector是一个线性顺序结构，相当于数组，但是大小可以不预先指定，并且自动扩展。所以完全可以将vector看作动态数组。在创建一个vector后，它会自动在内存中分配一块连续的内存空间进行数据存储，初始的空间大小可以预先指定也可以由vector默认指定，这个大小就是capacity(

Codeforces Round #775 (Div. 2) D

D. Integral Array 正向不好做我们考虑反着做我们知道一个数x下取整要是有k和x两个数的话[kx,kx+x-1] 我们能考虑到这样区间赋值利用线段树可以做到O（clogc）还有O（clogc）的做法就是暴力的来对于每一个x都遍历一遍其倍数要是其倍数有值那么我们必须拥有其倍数才行否则NO for (

MBR病毒IDA逆向分析与重写内容解读

1 运行病毒拍摄快照运行病毒，直接关机重启后出现下面的页面输入任意字符，回车后会清空可以知道，该病毒破坏了windows的启动过程，要进入系统必须输入正确的口令，该病毒属于MBR病毒的类型 2 基础知识硬盘的主引导区在0柱面0磁道1扇区，包括硬盘主引导记录MBR（Main Boot Record）、

18_模板匹配

# 模板匹配 # 1. 模板匹配简介 # 2. 模板匹配单个对象 import cv2 # opencv的缩写为cv2 import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib库用于绘图展示 import numpy as np # numpy数值计算工具包 template = cv2.imread('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/photo

Python 数据处理常用语法

删除某列包含特定字符的行 data = data.drop(data[data['房号'].str.contains('车位','车库')].index) 处理日期数据 data['合同签订日期'] = pd.to_datetime(data['合同签订日期']) 获取年份 data.loc[:,'签约年份'] = data.loc[:,'签约日期'

Python 数据处理常用语法

PreparedStatement问号的问题

Connection conn = null; PreparedStatement ps = null; ResultSet rs = null; try { conn = DBUtil.getConnection(); String sql = "select ?, ?, ? from dept"; ps = conn.prepareStatement(sql);

linux网络编程-捕获子进程的信息（wait/WIFEXITED/WEXITSTATUS）

1 #include <sys/wait.h> 2 pid_t wait(int *stat_loc); 父进程调用wait，如果没有子进程退出，则会立即阻塞自己；当有子进程退出，wait会收集子进程的信息，并将该进程彻底销毁，然后返回子进程ID；失败返回-1，同时errno为ECHID。参数stat_loc是int型指针，用户需要指定空间用来保存进程退出时

计算在一个伪数组中，对于给定下标距离数组起始点的偏移量--C和指针，第八章第6题

不知道该如何实现如下功能：函数offset()接受的可变参数：array_offset(arrayinfo,6,3,1)。有没有办法控制可变参数的部分？从而程序自己读取输入的下标，并作为参数传递，而不是每次需要在函数参数上进行修改？例如想要计算在四维伪数组下的坐标偏移，不需要对array_offset()进行直接修改：arra

ofstream 输出int类型时候如何去掉千分位分隔符

需要使用locale的功能。默认的应该是C语言的locale没有千位分隔符的，如果你的程序哪里设置了。参考使用 io流的 imbue方法来切换数字格式。"chs"是中文简体的locale, "C"就是c语言默认的。 locale loc("C"); scorefile.imbue(loc);

pydantic错误处理

错误处理每当pydantic在它正在验证的数据中发现错误时，它就会引发。ValidationError from typing import List from pydantic import BaseModel, ValidationError, conint class Location(BaseModel): lat = 0.1 lng = 10.1 class Model(BaseModel): is_require

pandas

pandas 数据去重：pd.Series(list(s)).unique() ，或者set() DataFrame取行、列：数字、名称两种索引方式取行 df[2:6] df[:3] 名字：df.loc[“A”]、df.loc[“A”:"D"]、df.loc[[“A”,"D"]] 数字：df.iloc[1]、df.iloc[1:3]、df.iloc[[1,3]] 取列 df[[2,4,6] df.loc[:,"Y"]、df.loc[:,&quo

pandas子集选取的三种方法：[]、.loc[]、.iloc[]

pandas读取Excel、csv文件中的数据时，得到的大多是表格型的二维数据，在pandas中对应的即为DataFrame数据结构。在处理这类数据时，往往要根据据需求先获取数据中的子集，如某些列、某些行、行列交叉的部分等。可以说子集选取是一个非常基础、频繁使用的操作，而DataFrame的子集选取看似简

DataFrame 新增列的五种方法

一、准备数据引入需用的包，并新建DataFrame例子 in [1]: import pandas as pd import numpy as np in [2]: data = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c']) in [3]: data out[3]: a b

【深度学习论文篇 03-2】Pytorch搭建SSD模型踩坑集锦

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 源码地址：http://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 环境1：torch1.9.0+CPU 环境2：torch1.8.1+cu102、torchvision0.9.1+cu102 1. StopIteration。Batch_size设置32，训练至60次报错，训练中断；Batch_size改成8训练至240次报错。报错原因及

期货：高频日内交易

高频交易基于低手续费，且交易判断成功的概率远大于失败的基础上的。朴素的思路是判断拐点，在拐点处产生快速交易。首先导入某一期货品种(分钟K线). df = pd.read_csv("JqData/RB2205.csv", index_col='date',parse_dates=['date'])[['open','close','low','high']]

数据分析学习笔记--家用热水器用户行为分析与实践识别（代码）

案例基于热水器采集的时间序列数据，将顺序排列的离散的用水时间节点根据水流量和停顿时间间隔划分不同大小的时间区间，每个时间区间可以理解成一次完整用水事件。定义挖掘目标如下：1.根据热水器采集到的数据，划分一次完整的用水事件2.在划分好的一次完整用水事件中，识别出洗浴事件

无监督学习 Kmeans

无监督学习自动对输入数据进行分类或者分群优点：算法不受监督信息（偏见）的约束，可能考虑到新的信息不需要标签数据，极大程度扩大数据样本 Kmeans 聚类根据数据与中心点距离划分类别基于类别数据更新中心点重复过程直到收敛特点：实现简单、收敛快；需要指定类别数量（需要告诉计算机

逻辑回归

简介逻辑回归：使用了逻辑回归函数对数据进行了拟合就叫逻辑回归？？ \[P(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}（sigmoid function） \]\[y= \begin{cases}1, & P(x) \geq 0.5 \\ \hline 0, & P(x)<0.5\end{cases} \]其中y为分类结果，P为概率分布，x为特征值。分类问题的核心就是寻找决策边界。损失函数

【Python自动化】之特殊的自动化操作

今天有时间了，想好好的把之前遇到过的自动化问题总结一下，以后有新的总结再更新目录：一、上传文件(4.11) 二、下拉框选择(4.11) 1、Select下拉框 2、非Select下拉框附录：一、上传文件利用鼠标pymouse、键盘pykeyboard操作 import pyperclip from pykeyboard import PyK

cifar10数据集解压缩，按名字分文件夹

描述数据集来自http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html python版，下载后解压缩：然后在该目录下执行python，运行后效果：代码 import pickle import numpy as np import os import cv2 def unpickle(file): with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo

Pandas 读取输出文件 + 数据查询

1）读取输出文件 import pandas as pd # 1)读取csv df = pd.read_csv(path) df.head() # 查看前几行数据 df.shape # 查看数据的形状，返回（行数，列数） df.columns # 查看列名列表 df.index # 查看索引列 df.dtypes # 查看每列数据类型 df.to_csv(path) # 2)读取txt文件 df = pd.r

剑指 Offer II 030. 插入、删除和随机访问都是 O(1) 的容器

[剑指 Offer II 030. 插入、删除和随机访问都是 O(1) 的容器](剑指 Offer II 030. 插入、删除和随机访问都是 O(1) 的容器 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)) 思路一个hashmap 存放 <值，该值存放位置>的映射，一个动态数组ArrayList存放顺序存放该值。代码 class RandomizedS

python pandas loc布尔索引(指定条件下的索引)

pandas loc的指定条件索引（布尔索引） pandas中的loc不仅仅可以用于直接的标签的索引，也可以用于指定条件的索引。文章目录 1.准备数据2.单条件筛选3.多条件筛选 1.准备数据首先准备一组数据： import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'AAA': [120, 101, 106, 117, 1

模六十计数器

文章目录前言一、开发环境Verilog 语言Xilinx ISE 13.4BASYS2实验板二、设计思路三、Verilog源文件四、测试文件五、波形仿真六、创建时序约束和管脚约束七、生成.bit文件，下载到开发板总结前言 Verilog、Xilinx ISE 13.4、BASYS2、模六十计数器一、开发环境 Verilog