递归测试 import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; ...
、Y、Z轴上的重力 传感器类型值（Sensor Type）：9 (0x00000009) TYPE_GYROSCOPE 陀螺仪传感器，单位是rad/s，测量设备x、y、z三轴的角加速度...(0x00000005) TYPE_LINEAR_ACCELERATION 线性加速度传感器，单位是m/s2，该传感器是获取加速度传感器去除重力的影响得到的数据 传感器类型值（Sensor...0x00000012) TYPE_TEMPERATURE 温度传感器，目前已被TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE替代 传感器类型值（Sensor Type）：7 (0x00000007) 获取传感器列表的代码如下...R.layout.activity_main); getSensorList(); } @SuppressLint("NewApi") private void getSensorList() { // 获取传感器管理器...SensorManager sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE); // 获取全部传感器列表
********************************************************** Function: GetFiles Description: 获取文件列表...Input: folder_path:文件夹路径 Output: files:用于保存文件路径的数组 ********************************...= -1) { do { //如果是目录,迭代之 //如果不是,加入列表 if ((fileinfo.attrib & _A_SUBDIR))
获取Windows Ntp Server列表的powershell，在本地电脑、阿里云、腾讯云测试有效（搞这么复杂主要是保障排序，阿里云那种，如果不排序就是文档后面一句话命令的那种效果，有点乱） $ntpServers...Descending=$false}, @{Expression={[int](($_ -split '\D+')[1])}; Descending=$false} $sortedNtpServers 如果简单点的化...@rem 以下代码另存为.bat即可设置可靠的腾讯云校时 sc.exe config w32time start= auto net stop w32time net start w32time..."HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\Control\TimeZoneInformation" /v RealTimeIsUniversal 用开头的排序...list ntpserver的复杂命令查询
首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。...列表 34 linkList=[] #返回的link列表 35 36 soup=BeautifulSoup(html) 37 ##<td width="80" valign...saveUserInfo(curIdList,curLinkList) 77 print 'Sleeping.' 78 time.sleep(5) 应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别...实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影，选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影。对每个用户的电影类型进行统计。...，在前k个中选择出现次数最多的标签，即为样本i的预测值。
本文分享的漏洞writeup，只需知道Facebook用户的注册邮箱或者手机号码，就能间接获取该用户相关的隐私好友列表，进而推断出用户的一个大致的社交关系图谱。...Facebook好友列表的隐私设置 默认来说，Facebook用户的好友列表是公开的，当然，Facebook也给这个好友列表设置了三种不同的隐私选项：公开、朋友可见和仅自己可见等自定义设置），具体参考Facebook...漏洞发现 这里作者发现的漏洞是这样的：首先，在用户注册阶段，恶意攻击者可以通过先输入目标受害者的手机号码作为注册确认的手机号码，如下： ?...你可能认识的人”相关列表，正是目标受害者的好友列表，如下： ?...整个过程可在以下PoC视频中观看，视频中作者用目标受害者邮箱为注册人信息，用自己的手机号码作为联系更新信息，最终，这种方式也能同样获得目标受害者好友列表： 漏洞总结 该漏洞可以被一些恶意用户或攻击者利用
python如何获取列表的长度 1、说明 使用len()方法来获取列表的长度。 返回int类型的值。...Python在对内置的数据类型使用len()方法时，实际上是会直接的从PyVarObject结构体中获取ob_size属性，这是一种非常高效的策略。...PyVarObject是表示内存中长度可变的内置对象的C语言结构体。 直接读取这个值比调用一个方法要快很多。...2、实例 li = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"] print(len(li)) # 7 以上就是python获取列表长度的方法，希望对大家有所帮助。
python获取今天之前n天的数据列表： >>> get_before_n_days(30) ['20171101', '20171003', '20171004', '20171005', '20171006
WordPress 可以通过 get_users()函数获取到 WordPress 所有的用户列表，但其实在实际的功能开发和应用中展现网站用户列表的机会并不多，对于个人博客站点来说也很少用到，可是对于一些开放的...，下面子凡给大家用代码举个例子： //WordPress 获取有发布文章的用户列表 $users = get_users([ 'has_published_posts' => ['post'] //post...文章类型，还可以追加 page 以及自定义文章类型 ]); print_r($users); 通过 get_users 函数就能够获取到 WordPress 用户列表，具体的参数可以去 WordPress...官方了解，子凡这里只是为了分享其 has_published_posts 参数，同时也是利用 has_published_posts 参数能够指定文章类型，以此来判断和获取指定文章类型的用户列表，并且...has_published_posts 参数还支持 get_post_types([‘public’=>true])函数来获取 WordPress 站点的所有文章类型。
https://superuser.com/questions/135393/list-printers-from-command-line-to-text-f...
在之前的文章：EurekaClient自动装配及启动流程解析中，我们提到了在类DiscoveryClient的构造方法中存在一个刷新线程和从服务端拉取注册信息的操作 这两个就是eureka获取服务列表的两种情况...，也就是就算入参指定增量获取，但是不满足这些条件还是会进行全量获取 接着是打印当前的实例数量 最后是更新拉取到的实例的状态 全量拉取处理 private void getAndStoreFullRegistry...，如果不存在的话则从readWriteCacheMap读写缓存中获取 缓存生成 上面服务端处理请求时是直接从缓存中读取的，那么这个缓存又是在什么时候生成的呢？...循环则是处理如果请求中要获取某个分区的情况 设置所有实例的hashCode，这个hashCode是用来在增量获取的时候区分返回结果的 getPayLoad 这里则仅仅只是一个编码 private String...获取实例列表的时候走的是下面的分支 f (ALL_APPS.equals(key.getName())) { if (isRemoteRegionRequested
entry.getValue(); System.out.println(key + ":" + value); } zkUtils.close(); } } 或者直接使用kafka的api
在平时的开发过程中，避免不了需要获取 Model 中的字段列表。 那需要把所有字段都再复制一份吗？这样的话就太麻烦了，而且后期也不好维护。...这个结果并不是我们想要的，我们需要的是字段名称列表。只需要对每个 field 字段取 name 属性就可以了。 >>> [field.name for field in User...._meta.get_fields()] return fields 以上就是本文的全部内容
有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...不难发现，列表（list）的相关命令都是以字母l（大写为L）开头的，例如之前文章提到的list、llength、lrange、lappend和lset。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...情形2：列表元素的个数比待分配变量个数少 例如，这里增加一个变量t，可以看到最终t的值为空字符串。 ?...综上所述，可以看到在使用lassign时要格外小心，确保变量个数与列表长度一致，或变量个数小于列表长度，否则会出现待分配变量最终被赋值为空字符串的情形。
©作者 | 冯太涛 单位 | 上海理工大学 研究方向 | 概率论与数理统计 前言 RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。...不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...1 RNN神经网络底层逻辑介绍 （注：下面涉及的所有模型解释图来源于百度图片） 1.1 输入层、隐藏层和输出层 ▲ 图1 从上图 1，假设 是序列中第 个批量输入（这里的 是样本个数，...当然是为了更新细胞 值从而为了获取下一步隐藏层的值： 3.1 sigmoid激活函数的意义 当 激活函数选择 sigmoid 属于 0~1 的函数时，对于遗忘门近似等于 1，输入门近似等于 0，其实...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。
计算机ADMET预测模型可以辅助药物化学家设计和优化先导物，下面这10个目前可以开放获取的ADMET预测工具值得收藏!...https://admetmesh.scbdd.com/docs/#/ 2 SwissADME SwissAMDE是使用最为广泛的药代动力学属性预测工具，它允许用户计算物理化学描述符，并预测一个或多个小分子的...XenoSite Web可以被药物化学家和生物学家用来预测人体的体内代谢和小分子的反应性。它可以详细预测CYP代谢酶的代谢位点和代谢产物。...Hit Dexter 是一个开放访问的Web服务，它为用户提供访问模型以及基于相似性的方法来预测化合物的各种性质。主要集成了代谢位点和毒性预测。...该服务器的总体目标是为药物开发社区提供预测、筛选和设计类药分子的服务。
RNN（循环神经网络）是一种节点定向连接成环的人工神经网络。...不同于前馈神经网络，RNN 可以利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，即不仅学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息，所以在做语音识别、语言翻译等等有很大的优势。...1 RNN神经网络底层逻辑介绍 （注：下面涉及的所有模型解释图来源于百度图片） 1.1 输入层、隐藏层和输出层 ▲ 图1 从上图 1，假设 是序列中第 个批量输入（这里的 是样本个数，...当然是为了更新细胞 值从而为了获取下一步隐藏层的值： 3.1 sigmoid激活函数的意义 当 激活函数选择 sigmoid 属于 0~1 的函数时，对于遗忘门近似等于 1，输入门近似等于 0，其实...两者共同点就是能很好运用序列数据，而且通过不停迭代能无限预测下去，但预测模型还是基于短期预测有效，长期预测必然会导致偏差很大，而且有可能出现预测值趋于不变的情况。
python列表元素的获取和查看 1、获取方法，通过索引获取元素和通过元素获取索引。...通过索引获取元素 元素 = 列表[索引] >>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’] >>> letters[2] ’c’ 通过元素获取索引 和索引方法相反，首先在列表中寻找元素，然后返回元素对应的索引...索引 = 列表.index(元素) >>> letters = [‘a’, ‘b’, ‘c’] >>> letters.index(‘c’) 查看元素是否存在于列表中 2、想查看元素是否存在于列表中，需要借助...Python的关键字in。...python列表元素的获取和查看，希望对大家有所帮助。
import os import sys #info=os.getcwd() #listfile=os.listdir(os.getcwd()) info=raw_input("请输入要列举文件的目录...filename=open(info+'file.txt','w') print listfile #out=open(listfile,'r') for line in listfile: #把目录下的文件都赋值给...line这个参数 print line #打印出赋值的内容 #filename.write(filename) if line[-3:] == '.py'...4:] == '.txt': print line out=open(line,'r') #定义读取line里面的内容，也就是读取每个文件的内容... for com in out: #把每个文件的内容（也就是目录下的文件）赋值给com filename.write(line+"
在我们得知如何将数据输入到神经网络以后，那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？ 问题来到，我们给训练好的神经网络一个图片，他如何告诉我们这张图片是一个什么。...预测的过程其实就是一个简单的公式 Z = WX + b（逻辑回归）； 我们拿单神经元来做说明： z = (x1 * w1 + x2 * w2 + x3 * w3) + b w表示权重，它对应于每个输入特征...b表示阈值[yù zhí]，用来影响预测结果。 权重是什么，比如你想分辨一个图片是不是一条狗，现在有毛发，耳朵，嘴巴，鼻子，眼睛，舌头等多个权重（公式中的x）。...通过舌头这种明显的特征你能更好分辨这是一条狗不是？ 所以舌头占的权重大，就是这个意思。...这其实就是因为套用了这样的一类公式，将我们停留时间长，搜索次数多的商品设置的权重大。如此才能更加贴合你的购物意愿。
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