朋友@耗子突然问起我一个Lagrange插值公式的问题，发现几年没碰差不多要忘干净了，于是找了本教科书来翻了翻，顺便把几个要点整理成文，以备日后查阅。作者:peghoty出处:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/22827961欢迎转载/分享,但请务必声明文章出处.Lagrange插值公式
系统 2019-08-12 01:33:08 2529
--局部临时表：--临时表的表名有一个前缀#--临时表只对当前会话有效，只要将连接断开，再次打开则临时表就没有了。--如果临时表是在存储过程中创建的，则当存储过程执行完毕，则自动销毁。类似于c#变量的作用域范围。----全局临时表：--前缀##--多个会话中可以共享全局临时表--只有创建该表的会话断开时才会删除全局临时表，如果这时，正有其他会话在访问该临时表，则会等待该会话结束后删除临时表。createtable#student(usernamenvarc
系统 2019-08-12 01:32:55 2529
一、为什么要有虚拟内存虚拟内存的提出，是为了禁止用户直接访问物理存储设备，有助于系统稳定。二、为什么一个程序不能访问另外一个程序的地址指向的空间1：每个程序的开始地址0x800840002：程序中使用的地址不是物理地址,而是逻辑地址(虚拟内存).逻辑地址仅仅是编号.编号使用int4字节整数表示.2^32=4294967296=4G每个程序提供了4G的访问能力三、内存映射逻辑地址与物理地址关联的过程是内存映射。虚拟地址与物理地址映射的时候有一个基本单位:至少
系统 2019-08-12 01:32:51 2529
原文:03.行列转换写法小结行列转换，通常有2种方法，一是CASEWHEN/UNION；一是PIVOT/UNPIVOT。对于行值或列数不固定的情况，需要用动态SQL。一.行转列--droptableRowToColcreatetableRowToCol(IDint,Codevarchar(10),Valueint)GoinsertRowToColselect1,'Item1',1000unionallselect1,'Item2',1000unionall
系统 2019-08-12 01:32:30 2529
Vim作为最好用的文本编辑器之一，使用vim来编文档，写代码实在是很惬意的事情。每当学会了vim的一个新功能，就会很大地提高工作效率。有人使用vim几十年，还没有完全掌握vim的功能，这也说明了vim的强大。而这样何尝不是一件好事呢，只要有的学习，就有的提高。最近使用Vim来写博客，发现在Vim中粘贴Python代码后，缩进就全乱了。仔细研究了以下，原来是自动缩进的缘故，于是做如下设置：:setnoainosi取消了自动缩进和智能缩进，这样粘贴就不会错行了
系统 2019-08-12 01:32:29 2529
简介：java.lang.SuppressWarnings是J2SE5.0中标准的Annotation之一。可以标注在类、字段、方法、参数、构造方法，以及局部变量上。作用：告诉编译器忽略指定的警告，不用在编译完成后出现警告信息。使用：@SuppressWarnings(“”)@SuppressWarnings({})@SuppressWarnings(value={})根据sun的官方文档描述：value-将由编译器在注释的元素中取消显示的警告集。允许使用
系统 2019-08-12 01:31:40 2529
利用Pxssh是pexpect库的ssh专用脚本环境：kali代码：'''Author:yw'''frompexpectimportpxsshimportoptparsefromthreadingimport*Max_Connect=5connection_lock=BoundedSemaphore(value=Max_Connect)defconnect(host,user,password):try:s=pxssh.pxssh()s.login(hos
系统 2019-09-27 17:56:05 2528
关联规则挖掘（Associationrulemining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。(啤酒与尿布)基本概念1、支持度的定义：support(X-->Y)=|X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}-->{尿布})=啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数=3/5=60%。2、自信度的定义：confidenc
系统 2019-09-27 17:54:39 2528
前言使用pytest-cov无法统计用api调用服务的测试脚本所覆盖率，但大部分的项目基本也是使用api调用。所以我们额外需要使用coverage.pyapi来统计。当你安装pytest-cov时，已经默认安装了coverage这个库。服务启动要想扫描到代码，必须在服务启动的时候要插入coverage相关配置。我这边是flask启动的，所以在flask启动的代码上添加，如下：if__name__=='__main__':cov=Coverage()cov.
系统 2019-09-27 17:48:14 2528
【机器学习】隐马尔可夫模型及其三个基本问题（四）状态序列预测算法及python实现一、维特比算法二、python实现参考资料隐马尔可夫模型状态序列预测问题是指给定模型λ=[A,B,∏]\lambda=\left[{A,B,\prod}\right]λ=[A,B,∏]和观测序列X={x1,x2,⋯,xn}X=\left\{{{x_1},{x_2},\cdots,{x_n}}\right\}X={x1,x2,⋯,xn}，求最可能出现的对应状态序列。本篇博
系统 2019-09-27 17:47:13 2528
