C++ equal(STL equal)比较算法详解
可以用和比较字符串类似的方式来比较序列。如果两个序列的长度相同，并且对应元素都相等，equal() 算法会返回 true。有 4 个版本的 equal() 算法，其中两个用 == 运算符来比较元素，另外两个用我们提供的作为参数的函数对象来比较元素，所有指定序列的迭代器都必须至少是输入迭代器。 用 == 运算符来比较两个序列的第一个版本期望 3 个输入迭代器参数，前两个参数是第一个序列的开始和结束迭代器，第三个参数是第二个序列的开始迭代器。如果第二个序列中包含的元素少于第一个序列，结果是未定
Python虚拟环境有什么用？
Python 之所以强大，除了其本身的特性强大，更重要的是 Python 拥有非常多的第三方工具。 强大的软件库，让开发人员将精力集中在业务上，从而避免重复“造轮子”的浪费。但众多的软件库形成了复杂的依赖关系，加上 Python 2 和 Python 3 两个大版本的兼容性问题，这些对管理项目依赖造成了不少困扰。 在使用 Python 时，我们可以通过 pip 来安装第三方工具，但是由于 pip 的特性，系统中只能安装每个第三方工具的一个版本。 但是在实
TiDB数据库是什么？
TiDB 是一款结合了传统的关系型数据库和 NoSQL 数据库特性的新型分布式数据库。 TiDB 是基于 Google 公司的 Google Spanner / F1 论文设计的开源分布式数据库，而 Spanner/F1 是 Google 公司研发的可扩展的、多版本、全球分布式、可同步复制的数据库。 TiDB 是第一个把数据分布在全球范围内的系统，并且支持外部一致性的分布式事务。因此，TiDB 在设计时也追求无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性，支持分布式事务的处理。 同时，
SNMP协议是什么？
简单网络管理协议（Simple Network Management Protocol，SNMP）是由互联网工程任务组定义的一套网络管理协议。该协议是基于简单网关监视协议（Simple Gateway Monitor Protocol，SGMP）制定的。 SNMP 可以使网络管理员通过一台工作站完成对计算机、路由器和其他网络设备的远程管理和监视。利用 SNMP 协议可以更好地管理和监控网络。管理工作站可以远程管理所有支持该协议的网络设备，如监视网络状态、修改网络设备配置、接收网络事件警告等
Python 实现Numpy中找出array中最大值所对应的行和列
在Python中，可以使用NumPy库来进行数组操作。本文将详细讲解如何使用NumPy库找出数组中最大值所对应的行和列的完整攻略，包括两个例。 方法一：使用argmax函数 Py库中的argmax函数可以返回数组中最大值所在的索引。可以使用该函数找数组中大值所对应的行和列。下面是一个示例代码： import numpy as np # 创建一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,
《数据结构与算法分析(C语言描述)》原书第2版PDF下载（高清完整版）
作者：[美]马克·艾伦·维斯（Mark，Allen，Weiss） 译者：冯舜玺 出版时间：2019年04月01日 出版社：机械工业出版社 书号ISBN：9787111621959 总页数：412 这是一
Python常见的pandas用法demo示例
下面是Python常见的pandas用法demo示例的攻略： pandas的基本操作 导入pandas库 import pandas as pd 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') 观察数据 df.head() # 查看前五行 df.tail() # 查看后五行 df.shape # 查看行列数 数据清洗 df = df.dropna() # 删除有空值的行 df = df.drop_duplic
python多维列表总是只转为一维数组问题解决
在Python中，多维列表是一种常见的数据结构。有时候，我们需要将多维列表转换为一维数组，但是在实际操作中，我们可能会遇到多维列表总是只转为一维数组的问题。以下是一个完整的攻略，包含两个示例说明。 示例1：使用numpy库 在Python中，可以使用numpy库将多维列表转换为一维数组。以下是一个使用numpy库的示例： import numpy as np # 定义多维列表 lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [
MySQL AUTO_INCREMENT：设置主键值自动增长
在 MySQL 数据库中，需要在每次插入新记录时，系统自动生成字段的主键值的话，可以通过为表主键添加 AUTO_INCREMENT 关键字来实现。 默认情况下，在 MySQL 中 AUTO_INCREMENT 的初始值是 1，每新增一条记录，字段值自动加 1。一个表只能有一个字段使用 AUTO_INCREMENT 约束，且该字段必须为主键的一部分。 AUTO_INCREMENT 约束的字段可以是任何整数类型（TINYINT、SMALLIN、INT、BIGINT 等）。 设置表的
Python3.5.3下配置opencv3.2.0的操作方法
Python3.5.3下配置OpenCV3.2.0的操作方法 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。本文将详细讲解在Python3.5.3下配置OpenCV3.2.0的操作方法，并提供两个示例说明。 1. 安装依赖库 在安装OpenCV之前，需要先安装一些依赖库。可以使用以下命令安装这些依赖库： sudo apt-get update sudo apt-get install build-es
面试中HR反问「你还有什么问题吗」该如何回答？
入职大厂的流程一般比较复杂，通常分为以下几个环节： 投递简历 -> 笔试 -> 2~3轮技术面试 -> HR面试 校招速度比较快，几天就能走完整个流程；社招就不好说了，可能需要一两个月。 作为程序员，有些读者不太重视 HR 面试，认为只要通过了技术面试，就能够顺利收割到 offer。 这其实是一个误区，HR 面试也同等重要，它用来考察一个求职者的综合素质，也就是所谓的软技能，包括情商、性格、沟通能力、三观、责任感、管理能力等。 咳咳，HR 面试处理不
opencv 图像轮廓的实现示例
以下是关于“opencv图像轮廓的实现示例”的完整攻略。 背景 OpenCV是一个流行的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频。图像轮廓是图像处理中的一个重要概念，可以用于检测图像中的形状和边缘。本攻略介绍如何使用OpenCV实现图像轮廓。 步骤 步骤一：安装OpenCV 在使用OpenCV实现图像轮廓之前，需要安装OpenCV。以下是示例代码： # 安装OpenCV pip install opencv-python 上面的示例代码中，
构建User-Agnet代理池
在编写爬虫程序时，一般都会构建一个 User-Agent （用户代理）池，就是把多个浏览器的 UA 信息放进列表中，然后再从中随机选择。构建用户代理池，能够避免总是使用一个 UA 来访问网站，因为短时间内总使用一个 UA 高频率访问的网站，可能会引起网站的警觉，从而封杀掉 IP。 自定义UA代理池 构建代理池的方法也非常简单，在您的 Pycharm 工作目录中定义一个 ua_info.py 文件，并将以下 UA 信息以列表的形式粘贴到该文件中，如下所示： ua_list = [
如何用GAN训练自己的数据生成新的图片
下面我详细讲解一下如何用GAN训练自己的数据生成新的图片的完整攻略。 什么是GAN GAN全称是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），是一种用于生成模型的深度学习网络。GAN模型包括两个神经网络：生成器和判别器。生成器的目标是生成与训练数据相似的新的图像，而判别器的目标是正确地区分生成器生成的图像与训练数据的图像。这两个神经网络模型一直在不断地对抗与学习，最后生成器可以生成与训练数据相似的新图像。
gcc指令一次处理多个文件
通过前面几节的学习，读者已经了解了如何使用 gcc（g++）指令调用 GCC 编译器编译（包括预处理、编译、汇编和链接）C 或者 C++ 源代码，例如： [root@bogon demo]# ls demo1.c demo2.c [root@bogon demo]# cat demo1.c #include<stdio.h> int main(){ printf("GCC:http://task.lmcjl.com/gcc/"
