groupId>cglib cglib 3.3.0 数据库连接池...一些流行连接池库如下： Commons Pool是一个通用的对象池 DBCP是一个基于Commons Pool的数据库连接池 HikariCP也是一个高性能的数据库连接池 Druid号称是一个为监控而生的数据库连接池...Tomcat JDBC Pool是Tomcat组件提供的数据库连接池 <!
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问题 在做图像分类时候，会收集一批相应的数据，这里将其称为总数据集total-data， 按照一般的做法，会将总数据集划分为训练集（train-data）、验证集（valid-data）以及测试集（test-data...这里为了方便，将总的数据集划分为训练集和验证集。...那么我们能不能按照相应的比例，也将每一个标签下的数据按照对应的比例进行划分呢？这其实也是比较好实现的。...total-data目录下存放的是所有的图像数据集，图像命名样式为label_xxxx.jpg 1.获取所有的图像样本名称： 2.按照比例将total_data.txt划分为train_data.txt
本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分，并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀子图的划分（参考上一节） 二、非均匀子图划分 分均匀子图的语法均可用于均匀绘图 1）subplot()函数 语法：plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...subplot子图划分 关于ax3 = plt.subplot(212)的理解：因为子区都是在同一个画布上绘制的，每一个plt.subplot()都是指定一个划分规则并选中子区。...add_subplot子图划分 3）subplot_mosaic()函数 语法：fig, axs = plt.subplot_mosaic(子图别称，layout, figsize) #笔者常用这两个参数...subplot_mosaic子区划分 以上就是笔者用于不均匀子图划分的常用函数，上述子区都是axes对象，因此可以使用axes的方法属性对绘图区进行调整。
import os,time #注意：必须使用绝对路径 old_path="F:\\原图\\" new_path="F:\\裁剪后\\" pic_names=os.listdir(old_path) #按固定像素裁切
6.4例题实战 七、思维导图及总结 ---- 一、子网划分的作用 作用一：计算网络号，通过网络号选择正确的网络设备连接终端设备 1.清楚IP地址四段点分十进制数和子网掩码，对应的网络号是什么...2.交换机是用来连接相同网段的设备，路由器是用来连接不同网段的设备。...个部门，每个部门500人，每个部门IP地址的主机容量要有可扩展性 3、公司有六个部门，财务部10人，销售部500人，生产部1000人，技术部100人，后勤部50人，人事部20人 七、思维导图及总结...总结：（1）标准IP地址（A、B、C三类）属于有类地址；为了更灵活地使用IP地址，需要对IP地址进行在子网划分，使得划分后的IP地址不再具有有类地址的特征，这些地址称为无类地址。...（2）子网划分：为了充分利用IP地址，将一个网络划分成几个较小的网络的过程就是子网 （3）在地址汇总过程中，使用一个子网掩码将多个有类别的网络聚合成单个网络地址称为超网 划分。
在博文社区划分——Label Propagation中，介绍了Label Propagation社区划分算法的基本原理，基本的Label Propagation算法是针对无向图的社区划分算法。...随着社区标签的不断传播，最终紧密连接的节点将有共同的标签。...对于有向图，每两个节点之间的边的条数是两条，分别为流出的边和流入的边，其流出边的总数为出度，流入边的总数为入度，如下图的有向图： ?...(图片来自百度百科) 对于节点5，其出度为22，入度也为22。对于更多的有向图的知识，可参阅相关图论的书。...2、对于Label Propagation算法的修正 要使得Label Propagation算法能够求解有向图的社区划分，问题即变为如何将有向图转换成无向图。
配置虚拟机网络 04.安装Docker 05.Docker安装mysql 06.Docker安装redis 07.本地开发环境配置 08.配置Git 09.初始化项目和添加微服务 10.PassJava-微服务划分图
图片图的度计算对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的度数：度数 = 与节点相连的边的数量对于一个有向图，节点的出度表示从该节点出发的边的数量，入度表示指向该节点的边的数量。...可以通过以下公式计算某个节点的出度和入度：出度 = 从节点出发的边的数量入度 = 指向节点的边的数量图的相似度计算一种用于计算节点相似度的算法是节点结构相似度算法。...计算相似度：similarity = (A + C) / B。输出相似度结果。例如，考虑两个节点i和j，其邻居节点集合分别为Ni={A,B,C}和Nj={B,C,D}。...相似度 = (A + C) / B = (2 + 2) / 4 = 1。因此，节点i和节点j的相似度为1。使用Markdown格式输出结果：节点i与节点j的相似度为1。
题目描述 “六度空间”理论又称作“六度分隔（Six Degrees of Separation）”理论。...“六度空间”理论虽然得到广泛的认同，并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来，试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因，这样的研究具有太大的局限性和困难。...随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具，能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。...假如给你一个社交网络图，请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。...输入 输入第1行给出两个正整数，分别表示社交网络图的结点数N（1<N≤103，表示人数）、边数M（≤33×N，表示社交关系数）。
下面是你提到的四种黑盒测试用例类型的概念讲解和例子： 测试用例类型 描述 例子 等价划分 将输入数据的域分成几个部分，每部分代表一类测试用例。假设每个部分中的数据对于揭露错误都是等效的。...等价划分可以是：有效等价类(1-100)，无效等价类(100)。 边界值分析 在等价划分的基础上，测试等价类的边界值，因为经验表明，程序中的错误往往出现在输入或输出范围的边界上。...因果图 使用图形化方法表示输入条件与输出条件之间的因果关系，从而识别测试用例。这种方法适合于逻辑复杂的决策过程。...软件开发文档 当使用等价划分方法时，以下哪种情况不是一个有效的等价类？ A. 用户输入的年龄为-1 B. 用户输入的年龄为25 C. 用户输入的年龄为150 D....所有选项都是有效的等价类 因果图适合测试哪种类型的软件功能？ A. 简单的输入输出功能 B. 复杂的逻辑决策功能 C. 软件的图形用户界面 D.
2.流程图提交保存时，将流程图相关nodes数据post给后台api接口入库。在这里做了密码验证，公司环境可以做用户权限验证。...表字段:nodes,edges,username,flowtime 3.历史记录查询，通过一个以提交时间为维度的下拉表拉取流程图数据，最终生成流程图。...第二步 代码根据逻辑图自动执行。...1554747864824.jpg 3.根据流程图编写代码: 代码编写只用 if 和 else，方便以后根据流程图的后台数据,从流程图中直接生成代码。...大区1:执行修改推荐加+新任务 大区2:执行修改推荐任务 大区3:执行修改无任务 大区4:执行修改无任务 大区5:执行修改推荐任务 大区6:执行修改无任务 大区7:终止 大区8:执行修改推荐任务 点击连接在线看效果
最近，碰到好多个在问怎么实现两列杂乱文本按“相似度”进行匹配的问题。...最关键的是：“相似度”怎么定义？目前，最常见的说法应该是：相同的字数越多，代表相似度越高。...又或者说，对于你的数据来说，相似度是怎么定义的？欢迎留言。 首先，看看要进行匹配的两列简单数据，如下图所示。...接下来排序，加索引固定排序结果： 最后，分组并修改代码提取相似度最高的数据（每组第1行），如下图所示： 结果如下： 至此，整个操作过程完成，每一个步骤以及涉及的函数其实都不复杂
昨天的文章： 均匀度-丰富度散点图:生态群落分析中Shannon的可视和深刻表现 提到了计算NME的方法。自己写了一个简单的函数可以实现： 必须的参数只有一个OTU。...#group文件 library(vegan) library(ggplot2) NME(x,index="shannon",group=g) 会得到结果nme.out，一共四列，包含每个样本均匀度的中位数...这里还会直接输出一个简单的图。椭圆为95%置信区间，如果group文件为空就不分组。 ? 输出示例 函数如下：
2.流程图提交保存时，将流程图相关nodes数据post给后台api接口入库。在这里做了密码验证，公司环境可以做用户权限验证。...表字段:nodes,edges,username,flowtime 3.历史记录查询，通过一个以提交时间为维度的下拉表拉取流程图数据，最终生成流程图。...第二步 代码根据逻辑图自动执行。...3.根据流程图编写代码: 代码编写只用 if 和 else，方便以后根据流程图的后台数据,从流程图中直接生成代码。 #!...大区1:执行修改推荐加+新任务 大区2:执行修改推荐任务 大区3:执行修改无任务 大区4:执行修改无任务 大区5:执行修改推荐任务 大区6:执行修改无任务 大区7:终止 大区8:执行修改推荐任务 点击连接在线看效果
如果链表长度为N，时间复杂度请达到O(N)，额外空间复杂度请达到O(1) 链表结构如下： public static class Node { public Node next; public...int value; public Node(int data) { value = data; } } 基础解法 思路 1、按链表顺序，用数组装每一个节点 2、用荷兰国旗算法对数组排序...cur; cur = cur.next; } // 对数据进行“荷兰国旗”分组 arrPartition(nodeArr, pivot); // 重新把链表连接...i++; } } } 进阶解法 思路 1、使用6个指针建立小于，等于，大于pivot的链表区域 2、每一次遍历都更新对应区域的头尾节点 3、全部遍历节点完毕后，将连接小于的尾
不过他这个读者墙的排行是按年度划分的，也就是一年内的留言数排行。为了增强评论的积极性，我们可以学习卢松松留言板的按月份排行的做法。甚至还可以一周为单位，进一步激励读者评论留言。 ?...其实是存在一个逻辑性问题的：使用 24 MONTH 或 7 DAY 来作为时间段划分，逻辑上是存在问题的，因为这个时间段的起点是活动的，没法固定的！...-- end 读者墙 --> 将以上代码添加到主题目录的留言板模块的合适位置即可，如果你还没有留言板，那么请自行百度如何给 Wrodpress 添加留言板，具体做法我就不赘述了。
单元测试是对软件组成单元进行测试。其目的是检验软件基本组成单位的正确性。测试的对象是软件设计的最小单位：模块。又称为模块测试
urllib2 import sys import imp import time #显示当前系统编码 print(sys.getdefaultencoding()) #修改编码：py3.6无法解析百度地图...API,如有人解决 imp.reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') #对百度api进行解析 class BaiDuPOI(object): def...if __name__ == '__main__': baidu_api = '133d5d0ef4fcc60f7ff63a76f5b538ac' #这里填入你的百度API
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