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0x3f3f3f3f常量在编程的妙用

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(0x7fffffff)依然不能满足我们 到网上找了下,发现很多大牛都是用0x3f3f3f3f...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...另一方面,由于一般的数据都不会大于10^9,所以当我们把无穷大加上一个数据时,它并不会溢出(这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”),事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...,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。...,那么奇迹就发生了,0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f

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linux系统按了ctrl+ait+f2怎么退出?

按ALT+CTRL+F1切换到bai字符界面(Linux实体机),此时按ALT+CTRL+F7切换到图形界面(Linux实体机)。 1、按ALT+CTRL+F1切换到字符界面(Linux实体机)。...如果是VMware虚拟机安装的Linux系统,则切换到字符界面的时候需要以下操作: 按下ALT+CTRL+SPACE(空格),ALT+CTRL不松开,再按F1。这样就可以切换到字符界面了。...2、按ALT+CTRL+F7切换到图形界面(Linux实体机) 如果是VMware虚拟机安装的Linux系统,则切换到图形界面的时候需要以下操作: 按下ALT+CTRL+SPACE(空格),ALT+CTRL...不松开,再按F7。...在Linux中一般有ALT+CTRL+F1----F6为字符终端(字符界面),ALT+CTRL+F7为图形界面。不同的发行版本可能有一些差别,但切换方法都是一样的。

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    DjangoQ查询及Q()对象 F查询及F()对象

    SQL表达式;在这个例子,指示数据库增加由 obj.times 表示的数据库字段。...直接在数据库操作而不是python 减少一些操作所需的数据库查询次数 ---- #2.2 F()操作在 obj.save() 后会持续存在 如果times的值是1,那么经过n次save()之后...() obj.save() obj.save() ---- #2.3 F()再过滤(filter)的使用 获取表收入(input_price)大于支出(output_price)的数据 models.Test.objects.filter...(input_price__gt=F("output_price")) Django支持F()对象使用加、减、乘、除、取模和幂运算等算术操作,两个操作数可以是常数或F()对象 models.Test.objects.filter...(input_price__gt=F("output_price")*2) models.Test.objects.filter(input_price__gt=F("output_price")+F

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    深度科普:What the f,机器学习的“ f”到底是什么

    仔细研究一下机器学习的“ f”一词,以及为什么不能忽略它! ? 我知道您很想知道这个“ f”实际上是什么。我们很快就知道了。...您将脏衣服(X)放入洗衣机(f,得到被洗的衣服(Y)。 ? 在产品销售和广告媒体预算的情况下,函数f将分别以X1,X2,X3表示的电视,广播和报纸预算作为输入,将退货Y作为输出。...我怎么找到这个f? 在回答这个问题之前,我们需要问自己以下问题: 在广阔,华丽的宇宙是否存在一些完美的f? ? 好吧,也许不是“完美”的f,但是有一个理想/最优的f。...可悲的是,因为我们生活在“现实世界”。 ? 在“现实世界”,我们不能使用上面讨论的平均思想可靠地估计Y所需的所有数据。...例如,在图3,没有从x = 115到x = 145以及以后的数据。 机器学习助您一臂之力! 为了不使f受上述两个问题的约束,我们转向机器学习来估计f

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    DjangoQ查询及Q()对象 F查询及F()对象用法

    表达式;在这个例子,指示数据库增加由 obj.times 表示的数据库字段。...直接在数据库操作而不是python 减少一些操作所需的数据库查询次数 #2.2 F()操作在 obj.save() 后会持续存在 如果times的值是1,那么经过n次save()之后,times的值是...) obj.save() obj.save() #2.3 F()再过滤(filter)的使用 获取表收入(input_price)大于支出(output_price)的数据 models.Test.objects.filter...name不等于cox的所有数据 补充知识:Django Models 的 F()和 Q()函数 1、F() —- 专门取对象某列值的操作 F对象允许Django在未实际链接数据的情况下具有对数据库字段的值的引用...Q对象可以通过 &(与)、 |(或)、 ~(非)运算来组合生成不同的Q对象,便于在查询操作灵活地运用。

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    0x3f3f3f3f

    在算法竞赛,我们常常需要用到一个“无穷大”的值,对于我来说,大多数时间我会根据具体问题取一个99999999之类的数(显得很不专业啊!)...但是更多情况下,0x7fffffff并不是一个好的选择,比如在最短路径算法,我们使用松弛操作: if (d[u]+w[u][v]<d[v]) d[v]=d[u]+w[u][v]; 1 如果u,v之间没有边...另一方面,由于一般的数据都不会大于10^9,所以当我们把无穷大加上一个数据时,它并不会溢出(这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”),事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...现在好了,如果我们将无穷大设为0x3f3f3f3f,那么奇迹就发生了,0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f!...所以要把一段内存全部置为无穷大,我们只需要memset(a,0x3f,sizeof(a))。 所以在通常的场合下,0x3f3f3f3f真的是一个非常棒的选择!

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    stm32f411文手册(基于stm32f407)

    现今,越来越多的智能家居产品出现在普通老百姓的生活,智能照明、智能窗帘、智能扫地机器人等各种智能产品都给人们的生活带来了极大的便利。..._baund 57600//串口2波特率,根据指纹模块波特率更改 //要写入到STM32 FLASH的字符串数组 const u8 TEXT_Buffer[]={ 0x17,0x23,0x6f,...//数字的ASCII码 uc8 numberascii[]={ '0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F'...(fs[0],"0:",1); //挂载SD卡 f_mount(fs[1],"1:",1); //挂载FLASH....其中卡片需要录入过系统的才可以解锁,密码一开始保存在stm32内部flash,内部flash做eeprom需要先初始化,解锁后在设置更改密码或者在代码中进行初始化密码,不然密码是乱码。

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    DjangoF函数的使用示例代码详解

    F()函数 F()函数的导入 from django.db.models import F 为什么要使用F()函数? 一个 F()对象代表了一个model的字段值或注释列。...使用它就可以直接参考model的field和执行数据库操作而不用再把它们(model field)查询出来放到python内存。...post.view += 1是 Python 在内存操作的,然后再从内存把数据更新到数据库;而F('views') + 1是直接操作的数据库,减少了一个操作层级。 避免竞争。...注意,正因为F函数没有在内存操作,因此更新完数据后需要重新刷新内存的模型对象: ... post.save() # 重新取值 post = Post.objects.get(...)...到此这篇关于DjangoF函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关DjangoF函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    机器学习算法F值(F-Measure)、准确率(Precision)、召回率(Recall)

    业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 ?...表示被分为正例的示例实际为正例的比例。...7、综合评价指标(F-Measure) P和R指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是F-Measure(又称为F-Score)。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均: ? 可知F1综合了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。...位于C-D之上(即曲线位于白色的三角形内)说明算法性能优于随机猜测–如G点,位于C-D之下(即曲线位于灰色的三角形内)说明算法性能差于随机猜测–如F点。

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    对于无穷大0x3f3f3f3f的选择

    在算法竞赛,我们常常需要用到设置一个常量用来代表“无穷大”。...而"7"在二进制是7的二进制码为 0111,f是指1111。 这样, 0x7FFFFFFF 的二进制表示就是除了符号位是 0表示正数,其余都是1。...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。...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...0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f,所以可以直接定义为memset(array, 0x3f, sizeof(array)) 在java中使用Arrays.fill(arr,0x3f3f3f3f)

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    linux下误执行rm -f命令后,如何恢复文件?

    hi,偶然间看到在linux运行了rm命令之后还能恢复,很是神奇所以就看了下,不知道是不是真的,管他呢先转载啊,不行再删呗反正怎么都是灌水,此文教程并未测试,如有问题请@原作者,在我们在生产环境服务器上执行...删除 误删除服务器目录/root/selenium/Spider下的MySql.Data.dll文件: rm -f /root/selenium/Spider/MySql.Data.dll ll /root...在Linux系统,每个运行的程序都有一个宿主进程彼此隔离,以/proc/进程号来体现(Linux本质上就是一个文件系统),比如:ls -l /proc/13067 查看进程PID为13067的进程信息...;当程序运行时,操作系统会专门开辟一块内存区域,提供给当前进程使用,对于依赖的文件,操作系统会发放一个文件描述符,以便读写文件,当我们执行 rm -f 删除文件时,其实只是删除了文件的目录索引节点,对于文件系统不可见

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    F1score_f1 官网

    正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境,选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先: 1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 2....召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本的信息条数 两者取值在0和1之间,数值越接近1,查准率或查全率就越高。 3....= 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35% 由此可见,正确率是评估捕获的成果目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是从关注领域中,召回目标类别的比例...因此在不同的场合需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高。如果是做实验研究,可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均: 当参数α=1时,就是最常见的F1,也即 可知F1综合了P和R的结果,当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

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    F1是合适的指标吗?那么F2 F3…F_beta呢?

    使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而,更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章,我们将回顾F指标。...另一个关键度量是当今机器学习中常见的F指标,用于评估模型性能。它按比例结合了精度和召回率。在这篇文章,我们探讨了建议两者不平衡的不同方法。 混淆矩阵,精度和召回 ?...在混淆矩阵,每一行表示预测类的实例,每一列表示实际类的实例。简化后的混淆矩阵包含两行两列,如前所述,其中: ?...在许多应用程序,情况并非如此,应该使用一些权重来打破这种平衡假设。这种平衡假设可能适用于数据分布不均匀的情况,如大量正负数据。 F2和F3分数 使用加权平均值,我们可以很容易地得到F2分数: ?..., 0. ]) 总结 在这篇文章,我回顾了F指标。我希望所提供的数据能够帮助那些处理分类任务的人,并帮助他们在使用准确性的同时使用F分数。

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