原创 mark 一個python 面試題

1、寫在前面     查openstack-auth和keystone的資料,查到一個香港人士的blog,無奈被牆了,over the wall,裏面有篇面試題,感興趣,借用貴寶地,mark下,以備後期複習! 2、content    

原创 python PEP8 code style 小結2

1、Writing in the front        看了代碼規範,記錄些自己常碰到的,或感覺重要的,pep8的內容挺多的,以後有時間用到哪裏再看哪裏,現在真心沒時間,先記錄下這麼多吧! 2、Content 註釋塊:註釋塊一般跟隨着

原创 git使用小結(安裝,git添加版本庫,git與github鏈接)

1、寫在前面    使用git有一段時間了,用git加速代碼的更迭與更好的遠程管理代碼。涵蓋安裝git,git添加版本庫,新建項目push進github。 2、content 2.1、安裝git      我的系統是windows7,下載

原创 python PEP8 code style 小結

1、Writing in the front 在用pycharm寫代碼或者看代碼的時候,會因爲代碼寫的不規範而出現錯誤或者提示的波浪線,雖然這或許不會影響到程序的正常運行,但是養成良好的代碼style總是好的。像python之父一樣擁有良

原创 django models 小結

1、Writing in the front 看的是django1.7*系列版本,django的part1 -part6做了一遍,git push 上去了,看django models部分有段時間了,太多了內容,做一個簡短的總結,以後要是

原创 C++中的各種求長度總結

         學習C++中總會遇到求長度如strlen,length,sizeof等,總結一下: 1、strlen()          這是求遇到"\n"爲止的參數的長度,參數必須是char*類型,或者char類型的數組,int類型

原创 ununtu 下mysql 使用經驗總結

1、Writing in the front Ubuntu下做mysql 的HA,實現主從,double 主,讀寫分離等,積累了點經驗,note下一些command以及一些還OK的東東,share  and  mark下! 2、u

原创 dive into python (3)

1、Preface <dive into python >中遇到的一些感覺比較帥的代碼,都屬於代碼片段,不全,這些是需要牢記的,方便以後造輪子或者回憶會用到的。 2、列表解析 #params是字典 return ";".join

原创 上網這件事

1、Preface 遲來的一些對於想要自由上網的幫助內容。。。。。 說明: 僅限採用IPV4版本的協議,刷新dns的方式僅限windows下的使用方式,其他系統請自行解決。 友情提示,本意在於分享知識,別無惡意;請奔着學習國外前沿

原创 numpy中的matrix和array

Preface 在相關聚類算法的實現過程中,用python語言實現,會經常出現array和matrix的混淆,這裏做個總結。 array數組 numpy中最基本(默認)的類型是array,他的相關操作都是按元素操作的即用作數值計算當中(按

原创 endnote文獻管理

1、Preface               在你有很多文獻需要統一管理的時候,在寫論文過程中需要添加文獻引用並且在修改內容文獻引用能夠自適應性的變動的時候,在投稿的期刊的不同帶來的格式的變動的時候,endnote都是可以大大的給我們

原创 期望,方差,協方差,標準差,協方差矩陣

一些公式 會用到的函數 期望:mean 方差: var 協方差:cov 標準差 :std 相關係數:暫時沒找到 具體的各個函數用法見鏈接 補充的說明: 協方差矩陣計算的是不同維度之間的協方差,而不是不同樣本之間的。 拿到一個樣本矩

原创 讀《暗時間》有感

1、Preface         《暗時間》是劉未鵬老師8年時間的博客裏精華選擇而來的,主要包括心智模式,學習方法,和時間利用這些內容。第一次認識作者源於那本《C++Primer》書,他的名字赫然在其中,買了C++那本書,讀後,果然把C

原创 DM裏的K均值算法

1、Preface 因爲一直在做的是聚類算法的研究,算是總結了一些心得,這裏總結些知識性與思路性的東西,我想在其他地方也是很容易的找到類似的內容的。畢竟,世界就是那麼小。 聲明:本文比較不適合沒有DM基礎的人來閱讀。我只是胡亂的塗鴉而已

原创 常見分佈的期望與方差以及圖形

Preface 總結這篇文章,是因爲在之前的面試過程中被問到過此類的問題,總結下來加深印象。 公式以及圖形 (0-1)分佈: 二項分佈: 二項分佈圖形: 泊松分佈: 當n很大p很小的時候的二項分佈的特殊形式 泊松分佈圖形: 幾