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C#学习：异步模式_Task.WhenAny和Task.WhenAll

C#的CLR（即 common language runtime，公共语言运行库)包含两种任务组合器：Task.WhenAny和Task.WhenAll。我们先定义如下方法： async Task<int> Delay1() { await Task.Delay(1000); return 1; } async Task<int> Delay2() { await Task.Delay(2000); return 2; } asy

DataWhale SQL TASK2

第2章基础查询与排序摘要：主要记录了SELECT基础语法、算术运算符、逻辑运算符，以及表的聚合、分组、排序目录第2章基础查询与排序2.1 SELECT语句基础2.2 算术、比较运算符2.3逻辑运算符练习题2.12.22.32.42.4 对表进行聚合查询2.5 对表进行分组2.6 为GROUP BY结果指定条件2.7

实验5

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实验3

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task2-2.c

#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { double x,ans; while(scanf("%lf",&x)!=EOF) { ans = pow(x,365); printf("%.2f的365次方:%.2f\n",x,ans); printf("\n"); }

task2-3.c

#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { double C,F; while(scanf("%lf",&C)!=EOF) { F=9.00/5*C+32; printf("摄氏度c = %.2f时,华氏度f =%.2f\n",C,F); printf("\n"); }

实验1 C语言开发环境使用和数据类型、运算符、表达式task2

#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { double x,ans; scanf("%lf",&x); ans=pow(x,365); printf("%.2f的365次方：%.2f\n",x,ans); return 0; } #include<stdio.h> #include<math.h>

DW2022数据可视化matplotlib Task2

【几点收获】 1.了解了lines、patches（Rectangle、Polygon、Wedge）、collections、Images这些基本元素的画图方法。 2.对Figure、Axes、Axis、Tick等容器有了一个初步的认识。 3.在构建可视化图表时，也可以通过hist、bar等相应图形的封装，进行直接画图。【思考题】primitives 和 c

springboot系列11：定时任务

在开发中，我们经常会用到定时任务来处理一些补处理的内容，springboot框架已经帮我们实现了，只需要添加相应的注解就可以直接使用。 1、pom配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w

Arduino与FreeRTOS-递归互斥锁与避免死锁

FreeRTOS递归互斥锁与避免死锁死锁是另一个可能由于使用互斥事件或互斥锁而发生的问题。在上一个教程中，我们学习了如何在 Arduino 中使用 FreeRTOS mutex API。我们已经看到如何使用互斥锁来避免优先级继承。但是互斥锁也会造成任务之间的死锁问题。死锁是当两个任务处

天池实验室Python训练营task2打卡

本次学习包括以下内容：列表列表的定义列表的创建向列表中添加元素删除列表中的元素获取列表中的元素列表的常用操作符列表的其他方法元组创建和访问一个元组更新和删除一个元组元组相关的操作符内置方法解压元组字符串字符串的定义字符串的切片与拼接字符串的常用内

python利用signal自定义函数超时机制

利用signal模块，可以给函数设置一个超时时间（精确到秒），结合装饰器实现：超时时间内函数运行完成正常退出，超时时间内函数未运行完成则抛出Timeout异常。 1 # coding:utf8 2 import time 3 import signal 4 5 6 # 自定义超时异常 7 class TimeoutError(Exception): pass 8 9

天池零基础入门NLP竞赛实战：Task1&Task2 数据读取与数据分析

Task1&Task2 数据读取与数据分析赛题数据是文本数据，每个新闻是不定长的，使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。 import pandas as pd train_df = pd.read_csv(r'train_set.csv', sep='\t') pd.read_csv常用参数：读取的文件路径，这里需要根据改成你

天池SQL训练营TASK2打卡

SELECT语句查询 select语句 SELECT <列名>,FROM <表名>; 从表中选取符合条件的数据——where语句当选出满足某些条件的数据时，使用WHERE语句，SELECT语句通过WHERE子句来指定查询数据的条件，在WHERE子句中可以指定“某一列的值和这个字符串相等”或“某一列的值大于这个数字

DataWhale 9月组队学习-动手学数据分析 task2_学习记录

数据清洗及特征处理通常原数据都是不干净的，可能存在异常值，缺失值以及其他问题。所以一般进行数据分析之前都需要先对数据进行清洗。读个文件先 #加载所需的库 import numpy as np import pandas as pd #加载数据train.csv df = pd.read_csv('train.csv') 缺失值观察与处

task2 Updated情感分析

该文档为datawhale情感分析组队学习的笔记 Github地址：team-learning-nlp/Emotional_Analysis at master · datawhalechina/team-learning-nlp (github.com) 本文为情感分析baseline的改进优化涉及到如何使用压缩填充序列、加载和使用预训练词向量、采用不同的优化器、选择不

李宏毅机器学习-Task2

Task2 回归定义：Regression 就是找到一个函数 function，通过输入特征 x，输出一个数值。按步骤来第一步：函数集（model模型）线性模型：注意区别单特征和多特征的线性模型 y=b+w✖Xcp y=b+∑wi✖xi 第二步：优化给定数据集，点集如何判断众多模型的好坏呢？损失函数：loss function L 损失函

FutureTask

Demo: public class FutureTaskTest { public static void main(String[] args) throws Exception{ // 1. 使用线程 FutureTask task1 = new FutureTask(()-> { return "task1 executed"; }); new Thread(task1).s

locust之权重标签

locust默认是随机执行taskset里面的task的。权重是通过在@task参数中设置的，如代码中my_task1:my_task2:my_task3是1:3:2，实际执行时的代码，在user中tasks会将任务生成列表[my_task1,my_task2,my_task2,my_task2,my_task3,my_task3] 执行时就随机从列表中选取task。 task不止一个

2021-06-07

Kotlin 协程基础Coroutine [kəruː’tiːn] 需要了解的概念，类 1.协程与线程的区别本质上，协程是轻量级的线程一个线程中可以有N个协程。协程中也可以有N个子协程。 2.Dispatchers类 -调度器，指定协程运行在哪个线程中 @JvmStatic //与IO共享线程池，区别在于Default限制了最大

Creator 利用定时器schedule 和 unschedule 阶段执行任务1任务2

//-- 使用定时器，逐步驱动任务 onTask(){ this.schedule(this.task1, 1,0,1); } task1(){ this.unschedule(this.task1); this.cnt = this.cnt + (1); console.log("执行任务1开始==", this.cnt ); this.schedule(

金融风控-Task2学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr 一、学习知识点概要读取文件数据总体了解缺失值和唯一值深入数据pandas_profiling生成数据报告二、学习内容 1、读取文件读取整个文

广工大数协阿里云天池金融风控训练营-Task2

Task2 本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容，学习链接项目地址比赛地址一、学习大纲 1.数据总体了解：读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度；通过info熟悉数据类型；粗略查看数据集中各特征基本统计量； 2.缺失值和唯一值 3.深入数据-查看数据类型 4.数

二手车交易价格预测task2

二手车交易价格预测task2 EDA目标探索性数据分析（EDA）目的是最大化对数据的直觉，完成这个事情的方法只能是结合统计学的图形以各种形式展现出来。通过EDA可以实现：熟悉数据集，得到数据的直观表现发现潜在的结构提取重要的变量，了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关

我的0基础入门-二手车交易预测河北高校邀请赛-Task2

Task2：数据分析 1. 数据分析的目的 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者