主要用在if-then、case等需要条件判断的语句结构中。 最近在看bash，括号搞的我一头雾水，所以总结一下，理清思路！ 括号 括号一般在命令替换的时候使用。 #!...逻辑求反 ～ 位求反 ** 幂求反 << 左位移 >> 右位移 && 逻辑和 || 逻辑或 $ cat test23.sh #!
%f和%lf分别是float类型和double类型用于格式化输入输出时对应的格式符号。 其中： float，单精度浮点型，对应%f。 double,双精度浮点型，对应%lf。...所以在输入输出时，一定要区分好double和float，而使用对应的格式符号。 为什么呢？？？...因为C语言的%f是浮点型函数的占位符，%If是长浮点型函数的占位符 讲道理这种东西没学过编译原理很容易错。 ...因为float和double都会被转换成double然后送给printf函数 所以其实用%f还是%lf输出其实并不重要 然而输入时%lf表示地址对应的是8字节的double，%f表示地址对应的是4字节的...float，存储方式都不一样，混用了肯定会出问题。
tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，...根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪 tail -F 相当于 tail --follow=name --retry man 手册：...-f, --follow[={name|descriptor}] output appended data as the file grows;...an absent option argument means 'descriptor' -F same as --follow=name --retry 保持更新，转载请注明出处
将分隔符选为单个的逗号“,”，分割没有问题。...然后又加上了后半个方括号“]”，分隔符现在是这样的“], ”（方括号逗号空格）运行结果如下： [[2018-08-16 09:05:39, 2018-08-16 10:40:56 [2018-08-16...，后半个方括号没问题，前半个应该也没有问题，然后就没有进行前半个的测试。...问题究竟出现在哪里了呢？ 最终猜想：测试一下前半个方括号吧。...在百思不得其解的情况下，我将分隔符设为了单个的前半个方括号，运行结果如下： Exception in thread "main" java.util.regex.PatternSyntaxException
由此可见，残疾人和老年人如果跑步就会出问题。假设一个HumanBase的对象代表的是一位耄耋老人，如果让他当刘翔的陪练，那就直接光荣了。...本文转自https://www.cnblogs.com/ppchouyou/archive/2008/03/31/1131593.html C#中的方括号[](特性、属性） 约定： 1.”attribute...和 Inherited 均为 false 上才是有效的。...为了解决诸如此类的含糊问题，我们使用 attribute 标识符，有了它的帮助，我们就可以确切地申明我们把 attribute 绑定至哪一个语言元素。...为查询方法和类成员的 attributes, 首先我们得到所有在类中存在的方法和成员，然后我们查询与它们相关的所有 attributes ，这就跟我们查询类 attributes 一样的方式。
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。...非得分分类器的数据 为了展示多类别设置中非得分分类器的性能指标，让我们考虑观察到N = 100的分类问题和观察到G = {1，...，5}的五个分类问题： ref.labels <- c(rep("A"...计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和召回率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...对于软分类器，您可以确定全精度召回曲线，也可以使用Hand and Till中的AUC 。 ---- 本文摘选《R语言中的多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC》
Q查询和F查询 Q查询 在filter() 等方法中，查询使用的关键字参数是通过 “SQL AND” 连接起来的。...Q 对象能通过 & 和 | 操作符连接起来。当操作符被用于两个 Q 对象之间时会生成一个新的 Q 对象。...F() 除了用于上述对单个实例的操作外，F() 还可以与 update() 一起用于对象实例的 QuerySets。...这就把我们上面使用的两个查询——get() 和 save() 减少到只有一个： reporter = Reporters.objects.filter(name='Tintin') reporter.update...根据字段的值来进行查询 F() 在 QuerySet 过滤器中也非常有用，它们可以根据对象的字段值而不是 Python 值的标准来过滤一组对象。F()能将模型字段值与同一模型中的另一字段做比较。
= 2 * p * r / (p + r + 1e-07) print (“f1_shape “, f1.shape) print (“mean_shape “, fluid.layers.mean(...f1)) print (“loss_shape”, 1 – fluid.layers.mean(f1)) return 1 – fluid.layers.mean(f1), dec_output, self.label...输出的shape如下： shape:loss (-1L, -1L, 3L) (-1L, -1L, 3L) (-1L, -1L, 3L) (-1L, -1L, 3L) f1_shape (-1L, -1L...tensor { data_type: FP32 dims: 1 } lod_level: 0 } } 实际以此loss做训练，结果很怪异，能帮忙看下原因吗，在keras实现此loss函数无问题...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
p=11160 对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。 对于二进制分类问题，所有这些性能指标都很容易获得。 ...非得分分类器的数据 为了展示多类别设置中非得分分类器的性能指标，让我们考虑观察到\（N = 100 \）的分类问题和观察到\（G = \ {1，\ ldots，5 \}的五个分类问题\）： ref.labels...计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。 ...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和查全率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...生成的成对AUC的解释也相似。 摘要 对于多类别问题 。 对于硬分类器，您可以使用（加权）准确性以及微观或宏观平均F1分数。
首先，明确一个概念，精确率(Precision)和召回率(Recall)并不是只有在目标检测中才有的，是所有任务涉及到分类的都有。...而且P和R是针对于每一类来说的，每一个类别都有自己的准确率和召回率，计算每一个类别时，该样本即为正样本，其他样本统一为负样本来计算。 首先，先说F1 score，它其实是用来评价二元分类器的度量。...F1是针对二元分类的，那对于多元分类器，有没有类似F1 score的度量方法呢？...那就是这里提到的micro-F1和macro-F1 macro-F1 其实很简单，就是针对于每个类计算他的精确率和召回率，求平均，然后再按照F1-score公式计算即可。...micro-F1 其实也不难，就是将所有的类的精确率和召回率一起计算。 之后，再按照F1-score的公式计算即可。
问题 F: 地质调查 题目要求： 小明是一个地质调查员，在他调查的地方突然出现个泉眼。由于当地的地势不均匀，有高有低，他觉得这意味着这里在不久的将来将会一个小湖。...水往低处流，凡是比泉眼地势低或者等于的地方都会被水淹没，地势高的地方水不会越过。而且又因为泉水比较弱，当所有地势低的地方被淹没后，水位将不会上涨，一直定在跟泉眼一样的水位上。...现在给出小明掌握的地图，所有的地图都是一个矩形，并按照坐标系分成了一个个小方格，小明测量除了每个方格的具体高度。...输入 有若干组数据，每组数据的第一行有四个整数n,m,p1,p2(0<n,m,p1,p2<=100)，n和m表示当前地图的长和宽，p1和p2表示当前地图的泉眼位置，即第p1行第p2列，随后的n行中，每行有...广度优先搜索思路如下：从指定的矩阵起点开始，将符合条件的点的位置放入队列中，依次从队列中取出一个位置，并搜索这个位置的上下左右，搜到符合条件的位置，则计数器 + 1，并且赋予这个位置一个特殊值，防止重复搜索
方差分析由来 问题：两块地用不同的混合肥料，马铃薯的产量是否会不同？ 英国人费希尔的做法是在农田中种上马铃薯，不同部分施用不同的混合肥料。然后在收获后对数据进行采样，看不同实验组的产量是否不同。...两个问题 费希尔也知道，马铃薯不是什么工业产品，本身产量就会有波动，肯定不能说某个实验组产量多了20%就说该组施用的混合肥料有效果，至少需要考虑以下两个问题 （1）概率。...这就需要F分布进行最后的检验（F就是Fisher的首字母，所以你也可以称之为费希尔分布）。...F分布 可以证明，满足某些条件的情况下（比如总体和样本都是正态分布），统计量组间方差/组内方差是服从F分布的： 此时，当组间方差/组内方差的值足够大，大到落入F分布的右边区域（也称为拒绝域）时，就有把握说三组是不同的...t检验 t检验和方差分析的区别在于，t检验是判断两组数据是否不同，而方差分析可以判断三组或者更多组数据是否存在不同。
今天做了一下一道多源最短路径的问题，用弗洛伊德算法的，五分钟敲完，交一下发现wa了， 调了半天才发现初始化邻接矩阵的inf设置成2147483647（2^31-1）大数相加的时候会溢出，变成很小的负数...为了解决这个问题，我们就在想，要找到这样一个大数，满足加上一个常数依然是无穷大之外，我们的常量还应该满足“无穷大加无穷大依然是无穷大”，至少两个无穷大相加不应该出现灾难性的错误，这一点上2147483647...0x3f3f3f3f的十进制是1061109567，也就是10^9级别的（和0x7fffffff一个数量级），而一般场合下的数据都是小于10^9的，所以它可以作为无穷大使用而不致出现数据大于无穷大的情形...，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。...（例如解决图论问题时邻接矩阵的初始化），就不能使用memset函数而得自己写循环了（写这些不重要的代码真的很痛苦），我们知道这是因为memset是按字节操作的，它能够对数组清零是因为0的每个字节都是0，
一般会有两个选择：0x7fffffff和0x3f3f3f3f 比如对于int类型的数，有的人会采用INT_MAX，即0x7fffffff作为无穷大。...但是以INT_MAX为无穷大常常面临一个问题，即加一个其他的数会溢出。 而这种情况在动态规划，或者其他一些递推的算法中常常出现，很有可能导致算法出问题。...0x3f3f3f3f 0x3f3f3f3f的十进制为1061109567，和INT_MAX一个数量级，即10^9数量级， 而一般场合下的数据都是小于10^9的。...0x3f3f3f3f的数值为1061109567，它的两倍也只有2122219134，不会溢出。 这样就有一个好处，当两个无穷大相加的时候可以使int型整数不溢出，并使数值仍为无穷大。...而使用0x3f3f3f3f在对于数组初始化的时候也比较方便，一般数组批量赋值时会使用memset函数，如果想将一个数组全部定义为"无穷大"的0x3f3f3f3f，因为memset函数是对字节进行操作，而
字典是启蒙教育时期，大家不可获取的好帮手 字典是无序的术语和定义的集合，这意味着: · 每个数据点都有标识符(即术语)和值(即定义)。...author = { "first_name":"Jonathan", "last_name":"Hsu", "username":"jhsu98" } 访问字典值的老（坏）方法 在字典中访问值的传统方法是使用方括号表示法...这种语法将术语的名称嵌套在方括号中，如下所示。...这可能会引发严重的问题，尤其是在处理不可预测的业务数据时。 虽然可以在try/except或if语句中包装我们的语句，但是更适用于叠装字典术语。...不仅如此，当术语不存在时，它与.get()一样返回传递的默认值。 它与.get()不同在于，它的术语和定义现在是字典的一部分，如下所示。
关于如何设置F-32和F-44的凭证类型，首先想到的应该是配置OBU1. ? 但是，在OBU1中却找不到F-32和F-44事务码。百度查了半天也没找到，最后还是要感谢BING。...废话不多说，相关的配置在OBXH已给 ? ? 第一个凭证类型 是针对F-32（手工清总帐未清项）设置的。...第二个凭证类型是针对F-44（手工清供应商未清项）设置的 第三个凭证类型是针对F-03（手工清供应商未清项）设置的 如上配置也可以从FBKP中进入进行配置 ? ? 如下的配置与OBXH操作相同。...在SAP中F-04、F-51、F-30功能一样只是初始屏幕显示的默认凭证类型不同而已。 F-04：总账的带清帐的过帐 F-51：供应商的带清帐的过帐 F-30：客户的带清帐的过帐
f2py 是用来连接 fortran 和 python 的 python 包，可以将 fortran 源程序转换为 python 可用的程序（windows下转换为*.pyd格式文件，linux下转换为...将 fortran 程序转换为 python 可用的程序是非常必要的，尤其是在进行复杂数值计算和处理大量数据时，调用 fortran 程序比使用 python 要高效的多。...关于其优点不再多说，安装部分不再赘述，主要说一下如何使用 Windows 如果直接使用 f2py 进行程序的转换，很可能会出现问题。当然，如果你已经配置好环境了的话是没问题的。...红色框 表示当前系统中安装的 fortran 编译器，浅蓝色框 表示 f2py 支持的 fortran 编译器，又分为当前系统可用和不可用的部分，黄色圆 以下表示当前系统不可用的 fortran 编译器...在linux下直接运行以下语句即可 f2py -m gridize -m gridize.f90 也可以通过--fcompiler 和 --compiler 来指定编译器。
scanf函数是通过指针指向变量的。 %f告诉scanf函数在所传地址位置上存储一个float型值， 而%lf告诉scanf函数在所传地址位置上存储一个double型值。...这里float和double的区别是非常重要的。 如果给出了错误的转换说明，那么scanf函数将可能存储错误的字节数量 （没有提到的是，float型的为模式可能不同于double型的位模式）。...Taku —— SegmentFault上的回答 输入时： float型输入用%f double型输入用%lf 输出时： 最好是都用%f输出 在G++中，double类型若用%lf输出可能会错，...而在C++中，double类型用%lf输出是正确的 printf() 函数中不存在 %lf。...总结： 输入 double 用 %lf 输出用 %f
前言 这两天在看大老师，我想把字幕和视频名称统一一下，使得播放器能自动加载字幕。...然后我就花了半个小时用Powershell重命名所有视频名称了，解决了只需2分钟就能手动改完，或3秒钟就能拖字幕进播放器的需求。...这里第二条就是，通过Rename-Item新增了的-LiteralPath功能，实现更改含有正则关键字的（此处为方括号）文件。 通过match的方式，应该还可以把两条合并成一条的。...hhhh 我就算了，请大家指教更好的方式。 没有系统学习，就会导致这种事情的出现呀。hhhhh 这里给一个比较批量重命名通用的模板吧。...','更改的内容')}
其实Nginx和F5这两者均可用作网站负载均衡，那二者有什么区别呢？笔者在此浅谈下Nginx与F5的一些区别。...和反向代理服务器，同时支持作为IMAP/POP3/SMTP代理服务器。...高效的性能、良好的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗正逐渐被大型互联网公司所青睐。例如腾讯、淘宝、新浪等大型门户及商业网站都采用Nginx进行HTTP网站的数据分流。...四、F5的负载均衡功能 其实看到Nginx的原理和功能，是不是觉得已经不需要F5了？当然也不是，F5毕竟是负载均衡的老前辈，一直以来都以功能强大，性能稳定著称，很多功能其实是软负载无法做到的。...结语 其实还是如笔者最初说到的，如果不差钱，完全可以直接上F5，同时配以Nginx作为负载均衡及web容器，处理大数据量的用户并发完全没问题，如果预算不够，其实Nginx目前也能满足大多数用户需求了，当然也不能迷信负载均衡
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