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1 工具的学习(排列有序) python(我用的python tutorial,细节可以查书learning python,然后查询一些文档比如,numpy,matplotlib官方文档) java (我先看的 head first java, 然后thinking in java看了一部分) linux shell (越熟越好,我只是刷了鸟哥那本入门书的前半部分) hadoop (需要会折腾,在win电脑上不好配置,如果实验室有环境或者有人帮忙带带入门最好。 2 机器学习入门(排列有序) 集体编程智慧(把例子刷一遍,一方面是理解入门数据挖掘,一方面更熟悉下python) 数据挖掘导论,机器学习(tom mitchell),Andrew Ng的机器学习课程,机器学习实战(主要参考下书中的代码,书中代码并不是非常完美,主要用来入门)。。 这几个材料建议选其中一、二个为核心连贯学习,其他可以参考。比如你先用数据挖掘导论了解一些基本的概念,用Andrew Ng的机器学习课程进行比较细致的学习,其中要实习一些算法的时候可以参考机器学习实战,某些算法看不懂时候可以参考其他书籍 Kaggle找几个最简单的题进行入门实战。(比如泰坦尼克号那题) 可以适当了解一些机器学习的具体应用,如:推荐系统、图像处理、语音或搜索。(结合自己的兴趣专业选择某一个深入学习) Pattern Recognition And Machine Learning,The Elements of Statistical Learning 两本理论非常详细的巨著,如果有精力一定要看看。建议从第一本看起(因为我也只能勉强看懂第一本,第二本如果其他人都说很经典,可以看懂的话肯定是要看的)。 3 数据结构基础 算法导论+leetcode在线题目 总结: 看书要多动手,多总结,比如看了个朴素贝叶斯算法,最好把这个方法总结一下,然后编写代码实现简单的例子。参考更多的书籍,参考baidu 另外如果想找份工作一定要多多实习,只要有一份不错的实习经验找个好工作的概率大大增加。从另外一个角度,不要把宝全部压在校招上。

行者武松 2019-12-02 01:20:11 0 浏览量 回答数 0

问题

python提问答疑专栏

问问小秘 2020-01-10 17:51:34 85 浏览量 回答数 1

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受到这篇文章( )的启发,我突然想起对我所会的和要学的语言做个分类。确定一下专业的程序员到底需要会多少种语言。 1.系统类。只有C一个,必须学,而且需要在几个系统上编程就要学几次。学习系统类语言需要的是对系统结构和运行原理的了解,因此抽离系统的学习语法/抽象库/代码结构是没有任何意义的。 2.面对对象类。C#,Java等,推荐Java。构架方法优美大气,代码容易修改容易阅读,复用性好。然而做事上架梁叠屋,吃个馒头洗三遍手。可以学习构架方法,千万别学做事方法。 3.一门快速的脚本语言。Python, Php, Perl, Bash,各有特色。实际上如果你有空可以统统学一遍,非常有好处。快速脚本语言的特色就是整合其他代码和已经存在的东西,快速的构建出一个可用的程序。 按照上面的分类,程序员最少要会五种语言,我假定是C/Java/Python/Scheme/Asm80x86。C++不要学,那个是万恶之源。那么下面列举了我推荐的一些书单,可以由浅而深的学习这些语言。 1.入门,《21天学习C语言》《Dive Into Python》《80x86汇编基础教程》等等,这类书的目地是快速的教会是使用语言和语法。完成这个阶段的程序员可以找一些简单的题目做一下,但还不能独立完成普通程序的编写。 2.简单,《Think In Java》《数据结构与算法(Java语言版)》《设计模式》。这个层面基本涉及了数据结构,设计模式和编程方法。完成这个阶段后,可以找几个实际项目玩一玩了。 3.普通,《操作系统:设计和实现》《Unix系统编程》《windows核心编程》《TCP-IP详解》《Effective C》。这个层面涉及了系统运作原理和细节。完成这个阶段就可以写一些系统工具了。 4.阅读,《Python源码剖析》《深入浅出MFC》《Linux内核完全注释》。这个阶段注重阅读和积累各种代码经验。 5.专家,《计算机程序的构造和解释》《计算机程序设计艺术》《MIT算法导论》《数值算法》。通过前面的学习,普通程序编写应当已经不成问题。这个阶段面对的是将实际问题抽象成数学问题后,试图从数学上进行解决的过程。从此以上,就是数学的领域了。

琴瑟 2019-12-02 01:19:49 0 浏览量 回答数 0

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虽然我不是Python高手,但我是零基础,之前会的都是软件PS,PPT之类。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 如果目的是想成为程序员,参考教学大纲。 如果只是学程序,理解科技,解决工作问题,我的方式可以参考使用: 1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过) 2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学) 3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。 4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。 或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。 问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。 6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。 7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。 8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。 然后点点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd是很好用的。 然后,坚持下去~ 6月10日补充------------------------------ 一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。 网络很平面,无数国际大牛著作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。 所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。 唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。 即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。 另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。 python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。 我还在使劲啃Python的路上~~一起加油:) 2012年8月26日补充线------------------------------------------------------------------ QQ群:22507237陆续有些高手走了,也有新人加入。 另外10月20日,上海有Python开发者大会, 给出2个截图吧,我最近做的,真的很烂,但是能用:) 这个是上次Python测试题目“从电商网站的搜索页中抓取制作商品图片墙”。我选了最最容易的静态网站。当然京东的抓取,比这种难。 这个很方便我自己每天查询,用Python3+PyQt4,用“公司名字”关键词,在各个论坛,图片,视频,商场查询。每天看一次,很方便快速了解信息。 1.如果是因为兴趣,想做些比较漂亮的网页或者做些特别的、能帮到自己的小程序,可以直接买市面上的大部分Python教材,直接从Python学起,学实际的编程。Python并不难学,最初设计的时候就力图规避一些C、C++等等程序让入门者头大的内容,而且库函数也比较丰富,语法相对清晰直白,不会故意做一些高效率但是难弄懂的东西。而且相对语法要求(尤其是缩进==)比较严比较死,虽然你会觉得麻烦,不过确实易读而且省的粗心犯错。 2.如果是想从事编程的职业,建议还是循序渐进的来,单纯只学语言比较浅,还是从数据结构、离散数学、算法一步一步来比较好。这样学确实很枯燥,但是基础比较好,可塑性强些,再学其他算法和语言都方便不少,而且读好的源码理解的更透更深。真正专业性的学习和兴趣式的尝试差别还是很大的,要真的非常感兴趣肯吃苦才行,虽然经常看到有很多人在报考或者转入这方面的专业,不过说实话急着跳出去的一样不少。 实际上,要把一段代码编程直观的产品、工具,远远没有你想像的那么难,与其他东西的学习一样都是模仿加重复性练习,不过是非专业的人接触的少所以觉得编程特别难。现在编程语言和工具越来越多,发展很快,编程的门槛已经降低了很多了。只是相对来说,精通很难,非常难。。。 我的朋友问我怎么能快速地掌握Python。我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的,类似于w3cschool风格的Python教程,一方面保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人在闲暇时很快读完。?  学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。 感觉写的好,对你有帮助,就点个赞呗,别光只收藏哈.~( ̄▽ ̄)~ ?

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 17:59:21 0 浏览量 回答数 0

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Re新手,求告知大家都是用什么处理题目中几百万之多的data? 我是用python的pandas读入数据的,比较高效,读入taobao的表格也就几秒钟~ ------------------------- 回 2楼非是非非的帖子 恩 matlab读写确实有点慢~ pandas很好上手,我也是最近参加比赛刚学的~ ------------------------- 回 4楼缺牙奶猫的帖子 我做training的话放到实验室的服务器上,选特征用PC问题不大~

iceman0923 2019-12-02 02:17:51 0 浏览量 回答数 0

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我是Ghostcloud的高级架构师,这个题目说来话长,我只讲切入点吧。通常情况下,传统开发模式转向DevOps的第一步是解决自动化问题。要想持续的集成代码,没有自动化测试来保证快速地进行合并后的验证,风险是很高的,而且没有自动化测试,测试环境很有可能成为整个开发环节的瓶颈。只要是经常使用的测试用例,需要尽量自动化每一个操作。自动化工具很多,对自动化工具和测试框架的选择是需要根据具体应用来决定的,这里只列举其中常用的一小部分——Jenkins、Python、Robot Framework、Shell Script、Selenium、Ansible和Docker Container Orchestration——这些都是我们面对客户需求的时候经常用到的。然而,不是每次集成都需要跑完所有的测试用例,因而对测试用例进行管理,可提高持续集成的效率。这张图可以好好研习一下,如何对自动化测试用例进行合理分类?如何合理运行自动化测试?

ghostcloud 2019-12-02 00:04:02 0 浏览量 回答数 0

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我推荐几个 youtube-dl 这个程序是一个开源的python项目。支持MacOS、Linux和Windows平台,可以在官网直接下载编译好的程序。可以用来下载YouTube视频,国内的一些视频站也可以进行下载。 interview_internal_reference 总结了2019年最新的阿里,腾讯,百度,美团,头条等技术面试题目以及答案,分析汇总。 sherlock 高级机器视觉软件,可以用于广泛的自动化检测应用。它提供了最大的设计灵活性,丰富的已验证的工具和功能。 DeepFaceLab 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用。个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂

南霸天霸南北 2020-03-12 14:15:03 0 浏览量 回答数 0

问题

ubuntu服务器Django部署到本地,但网页拒绝访问

刘刚_ 2020-05-22 21:20:18 1 浏览量 回答数 0

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SciHub Desktop这个软件的最初两个版本是用 Python + TK 写的 GUI 程序,主要是为了方便广大研究生突破权限下载英文文献。内含多个文献下载数据源,只要输入文献的 DOI 号,回车就可以自动下载文献全文,非常方便,目前仅网盘的下载量就超过了 30 万人次。Tsing:SciHub Desktop 桌面版软件官方发布页面​ zhuanlan.zhihu.com2. HistCite Pro这个软件是基于 HistCite 内核开发的免安装易用版本,使用 Python 对从 Web of Science 数据库中导出的数据文件进行预处理,然后进行文献引文分析,快速分析出某个研究领域最具有价值的文献和作者,目前也得到了数万用户的使用。Tsing:文献引文分析利器 HistCite 详细使用教程暨 HistCite Pro 首发页面​ zhuanlan.zhihu.com3. 上学吧答案神器这款软件是最近才写的,主要实现的是无限制获取上学吧网站上的题目答案(绕过 IP 限制),并实现了自动识别验证码,只用输入某个题目的网址,即可一键获取答案,速度非常快。Tsing:自动识别验证码无限次获取上学吧的题目答案​ zhuanlan.zhihu.com 4. 破解观看中科大网络课堂 由于 本科四年都在科大,所以那时候也写了好多关于科大的脚本(正是因为太喜欢科大了才会去折腾这些哈),虽然目前有些已经失效了,但是还是值得放出来纪念一下的。 中国科学技术大学网络课堂汇集了很多知名教授的授课视频,以及最新的大牛讲座视频,内容相当丰富,但是这些视频只面向校内 IP 开放。后来不小心找到了网站上的一个漏洞,用 Python 写了不到 10 行代码就可以获取真实视频地址,这样就可以在校外看视频了。(这个漏洞目前已经被修复了,大家就不要找我要代码了哈~) 另外还简单写了一个 GUI 界面,打包成 exe 单软件给室友用,都说挺好用的哈。 5. 抓取研究生系统内全部学生姓名学号及选课信息登录中国科学技术大学的研究生综合系统,可以看到每一门课选课的学生姓名和学号,当时就想到做一个这样的系统,输入任何姓名或学号就可以看到他所有的选课信息。 点击每门课的已选人数链接,可以看到所有的选课学生姓名和学号: 下面利用 requests 的模拟登录功能,先获取全部课程的链接,然后逐个抓取所有课程的选课信息。(为了保护学生信息,对程序的关键部分进行了模糊处理。) 这样就获取了一个巨大的 json 文件,里面全都是学生的姓名、学号以及选课信息: 有了这个 json 文件,我们可以写入数据库,也可以直接利用 json 文件来查询: 为了方便其他人使用,基于上面的数据我开发了一个在线查询网站(目前已下线): 输入姓名或者学号都可以直接查询别人的选课信息: 6. 扫描研究生系统上的弱密码用户基于上面获得的研究生学号,很容易利用 Python 批量尝试登录研究生系统,密码就用 123456 这样的弱密码,然后可以获得身份证号码等重要信息。 这样就得到了使用 123456 作为密码的用户信息,所以在此提醒大家一定不要使用弱密码,希望下面的同学早日修改密码。 7. 模拟登录图书馆系统并自动续借以前收到借阅图书到期通知短信,就会运行一下这个程序,然后就自动续借了,这样就可以再看一个月了。不过后来科大图书馆系统升级了,因此这个方法也就失效了。 运行就是这样的,自动续借成功,看到的链接就是每本书的续借链接。 8. 云短信网站上的验证码短信来源分析这个网站提供了很多免费的临时手机号,用这些公用的手机号你可以注册一些好玩的(或者你懂的)网站和APP,而不用担心个人信息的泄露。于是我用 Python 写了一个爬虫脚本,自动翻页抓取了部分短信内容,然后解析出其中的信息来源并分析一下频次,就发现好几个看名字就挺有意思的 APP 压根没有听过呀,看来是时候用短信验证码的方式登录看看去啦~Tsing:Python爬虫:大家用公共的手机号干了啥?​ zhuanlan.zhihu.com 9. 给钓鱼网站批量提交垃圾信息经常会收到含有钓鱼网站链接的短信的,一般都是盗取 QQ 密码的偏多,其实可以使用 Python 来批量给对方的服务器提交垃圾数据(需要先抓包),这样骗子看到信息之后就不知道哪些是真的哪些是假的了,说不定可以解救一部分填了密码的同学。Tsing:偶遇一个钓鱼网站,于是就简单玩了一下...​ zhuanlan.zhihu.com10. 网易云音乐批量下载可以批量下载网易云音乐热歌榜的歌曲,可以自己设定数量,速度非常快。 # 网易云音乐批量下载 # Tsing 2019.03.28 # 首先,找到你要下载的歌曲,用网页版打开,复制链接中的歌曲ID,如:http://music.163.com/#/song?id=476592630 这个链接ID就是 476592630 # 然后将ID替换到链接 http://music.163.com/song/media/outer/url?id=ID.mp3 中的ID位置即可获得歌曲的外链:http://music.163.com/song/media/outer/url?id=476592630.mp3 import requests # 用于获取网页内容的模块 from bs4 import BeautifulSoup # 用于解析网页源代码的模块 header={ # 伪造浏览器头部,不然获取不到网易云音乐的页面源代码。 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.80 Safari/537.36', 'Referer':'http://93.174.95.27', } link = "http://music.163.com/discover/toplist?id=3778678" # 这是网易云音乐热歌榜的链接(其实是嵌套在网页里面含有歌曲数据的页面框架的真实链接) r = requests.get(link, headers=header) # 通过 requests 模块的 get 方法获取网页数据 html = r.content # 获取网页内容 soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 通过 BeautifulSoup 模块解析网页,具体请参考官方文档。 songs = soup.find("ul", class_="f-hide").select("a", limit=10) # 通过分析网页源代码发现排行榜中的歌曲信息全部放在类名称为 f-hide 的 ul 中,于是根据特殊的类名称查找相应 ul,然后找到里面的全部 a 标签,限制数量为10,即排行榜的前 10 首歌。

游客bnlxddh3fwntw 2020-04-25 14:35:08 0 浏览量 回答数 0

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简单来说,编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数。这一用法跟所谓 λ 演算(题目说明里的维基链接)的关系,有点像原子弹和质能方程的关系,差别其实还是挺大的。不谈形式化的 λ 演算,只说有实际用途的匿名函数。先举一个普通的 Python 例子:将一个 list 里的每个元素都平方:map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )这个写法要好过def sq(x): return x * x map(sq, [y for y in range(10)]),因为后者多定义了一个(污染环境的)函数,尤其如果这个函数只会使用一次的话。而且第一种写法实际上更易读,因为那个映射到列表上的函数具体是要做什么,非常一目了然。如果你仔细观察自己的代码,会发现这种场景其实很常见:你在某处就真的只需要一个能做一件事情的函数而已,连它叫什么名字都无关紧要。Lambda 表达式就可以用来做这件事。进一步讲,匿名函数本质上就是一个函数,它所抽象出来的东西是一组运算。这是什么意思呢?类比a = [1, 2, 3]和f = lambda x : x + 1,你会发现,等号右边的东西完全可以脱离等号左边的东西而存在,等号左边的名字只是右边之实体的标识符。如果你能习惯 [1, 2, 3] 单独存在,那么 lambda x : x + 1 也能单独存在其实也就不难理解了,它的意义就是给「某个数加一」这一运算本身。现在回头来看 map() 函数,它可以将一个函数映射到一个可枚举类型上面。沿用上面给出的 a 和 f,可以写:map(f, a)也就是将函数 f 依次套用在 a 的每一个元素上面,获得结果 [2, 3, 4]。现在用 lambda 表达式来替换 f,就变成:map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] )会不会觉得现在很一目了然了?尤其是类比a = [1, 2, 3] r = [] for each in a: r.append(each+1)这样的写法时,你会发现自己如果能将「遍历列表,给遇到的每个元素都做某种运算」的过程从一个循环里抽象出来成为一个函数 map,然后用 lambda 表达式将这种运算作为参数传给 map 的话,考虑事情的思维层级会高出一些来,需要顾及的细节也少了一点。Python 之中,类似能用到 lambda 表达式的「高级」函数还有 reduce、filter 等等,很多语言也都有这样的工具(不过这些特性最好不要在 Python 中用太多)。这种能够接受一个函数作为参数的函数叫做「高阶函数」(higher-order function),是来自函数式编程(functional programming)的思想。和其他很多语言相比,Python 的 lambda 限制多多,最严重的当属它只能由一条表达式组成。这个限制主要是为了防止滥用,因为当人们发觉 lambda 很方便,就比较容易滥用,可是用多了会让程序看起来不那么清晰,毕竟每个人对于抽象层级的忍耐 / 理解程度都有所不同。 答案来自于网络,敬请参考。

不语奈何 2019-12-02 03:07:39 0 浏览量 回答数 0

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大家好,我是 Rocky0429,一个最近正在学习 SQL 的蒟蒻… 在看完了某 《xxx 必知必会》以后,我觉得我膨胀了,立马某度 “xxx SQL 面试 100 题”、”SQL 岗位 xxx 个面试题“,准备大展手脚… 几天过去了,我有点懵逼,我发现身为蒟蒻的我不知道我写的 SQL 是不是丝滑,这种练习让我产生了一种没有丝毫提升的迷茫,问题是还得自己建个表,想想数据集,真的是太麻烦了。我,有点郁闷… 如果,有能在线练习的地方就好了… 如果,题目有层次就更好了… 苦心人天不负,卧薪尝胆,三千越甲可吞吴,经过我不懈的努力和本着不要脸的搜索精神,终于找到了…古人诚不我欺! 那一刻我泪流满面,经过激烈的脑腔共鸣,我决定把这些丝滑的网站公之于众,来吧,继续赞美我吧! 0x00 SQLZOO 网址:https://sqlzoo.net/ 是SQLZOO包括了 SQL 学习的教程和参考资料,支持 SQL Sever、Oracle、MySQL、DB2、PostgreSQL等多个 SQL 搜索引擎,现在支持英德日中四国语言,不过中文是繁体的,看起来别别扭扭,建议还是用英文来看,就算英语不好,翻译大法好… 遇到不会的题,祭出 Google 大法,看看别人的一些高质量的回答,然后赶紧自己再试一下,就算自己做对了,也看看和别人的想法差距在哪,这样自己的提升才快。 0x01 SQLBolt 网址:https://sqlbolt.com/ SQLBolt 是一个适合小白学习 SQL 的网站,这里由浅及深的介绍了 SQL 的知识,每一个章节是一组相关的 SQL 知识点,且配备着相应的练习。 这个特别适合学完某个知识点之后,立马想检验自己学习情况的同学。对一些同学来说,唯一难受的可能网站是英文的,这个不慌,接着往下看,有惊喜。 0x02 XUESQL 网址:http://xuesql.cn/ 在 0x01 中因为英文而感觉不适的可以看这个,相当于 SQLBolt 的中文版,包含手册、在线练习,还有一点好的是,XUESQL 还有自己讲解 SQL 的视频可以食用。 0x03 SQL Fiddle 网址:http://sqlfiddle.com/ SQL Fiddle 支持 MySQL、SQL Server、SQLite 等主流的 SQL 引擎,在这里可以选择练习的数据库以及版本号。 0x04 leetcode 英文网址:https://leetcode.com/ 中文网址:https://leetcode-cn.com/ 一般大家看到 leetcode 第一印象是刷算法题的,其实 leetcode 上也有关于 SQL 的题目,而且可以在线测评,和评测算法题一样,也会让你很直观的看到自己所写的 SQL 的运行速度等,同样可以去借鉴别人优化好的 SQL,与自己的对比,将好的用法学会,这样的提升是很快的。 0x05 写在之后 当然类似的这种 SQL 在线练习的网站有很多,我只介绍了其中的一些有代表性的,关于更多类似的网站,欢迎大家和我交流。 作者Info: 【作者】:Rocky0429 【原创公众号】:Python空间。 【简介】:CSDN 博客专家, 985 计算机在读研究生,ACM 退役狗 & 亚洲区域赛银奖划水选手。这是一个坚持原创的技术公众号,专注Python 编程,每天坚持推送各种 Python 基础/进阶文章,数据分析,爬虫实战,数据结构与算法,不定期分享各类资源。

茶什i 2020-01-15 11:55:47 0 浏览量 回答数 0

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放到数据库里,性能啥的不就别人给你解决了~###### 基本对的. 分段查找就行了. ###### django秒杀这题………… python原生带字典 ###### 简单说下鄙人的一点看法。 看到这个题目的时候,可以做一下简单的联想,我们可以想一下linux下文件目录的实现,就可以得到本题的思路。 可以利用B树系列数据结构来做,再加上一些缓存机制,就可以实现。 以上仅供参考。 ###### 实际情况我肯定放到数据库+索引,既省时又省力 做课题的话还是用树状结构来分组查询 ######字典树: http://baike.baidu.com/link?url=KE4Ctc6C0t9EUbHj5DxQ2wXSDczTjSiJTaFCrO8XI2-qasjO-dGn0cubOtmxbU9HBZ1_CztPpssMHbh7B2nV6_###### 这种情况用sqlite3 如果非要txt那么排序,做索引 感兴趣的话可以跳出txt,找些资料看看一些文件格式怎么设计的. ###### Boyer-Moore算法轻松搞定。其实量很小,以(k,v)存储在内存即可。。

kun坤 2020-06-06 23:22:42 0 浏览量 回答数 0

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作者:九章算法 链接:https://www.zhihu.com/question/22744854/answer/763206431 来源:知乎 首先,这个神仙项目请你pick: https://github.com/sindresorhus/awesome 各领域各语言资源大合集 另外,可以关注GitHub的每日榜单,看看大家都在关注些什么(虽然有国外小哥吐槽榜单上都是中文哈哈 https://github.com/trending/python?since=daily 推荐不同语言的几个项目: Python : youtube-dl这个程序是一个开源的python项目。支持MacOS、Linux和Windows平台,可以在官网直接下载编译好的程序。可以用来下载YouTube视频,国内的一些视频站也可以进行下载。 interview_internal_reference: 总结了2019年最新的阿里,腾讯,百度,美团,头条等技术面试题目以及答案,分析汇总。 sherlock: 高级机器视觉软件,可以用于广泛的自动化检测应用。它提供了最大的设计灵活性,丰富的已验证的工具和功能。 DeepFaceLab: 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用。个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂 Manim: 解释数学视频的动画引擎。可以用来创建精确的2D动画。 XSStrike:XSStrike是一个Cross Site Scripting检测套件,配备四个手写解析器,一个智能有效载荷生成器,一个强大的模糊引擎和一个非常快速的爬虫。 XSStrike不是像其他工具一样注入有效载荷并检查它的工作原理,而是通过多个解析器分析响应,然后通过与模糊引擎集成的上下文分析来保证有效载荷。 f="https://github.com/wangshub">Douyin -Bot:抖音机器人。是用于机器人算法的Python代码。教你如何在抖音上找到漂亮小姐姐~~ Photon:快速抓取工具,可以提取网址,电子邮件,文件,网站帐户等等。 google-images-download:可以实现搜索和下载数百个Google图像的Python脚本到本地。 faceswap是个基于dlib的换脸程序。模型训练速度较快,同样配置下更快的到达低loss值,而且有gui界面版本。 you-getyou-get 是py上一个方便的下载工具。这个爬虫神器能爬取视频网站和图片网站,你不用写任何代码就能很容易的把你喜欢的视频或者图片甚至音频文件给扒下来。而且支持腾讯、搜狐、新浪、B站、央视网、芒果TV,乐视网、优酷、熊猫斗鱼等等大多数的国内主流视频网站。 Java: advanced-java: Java工程师进阶知识扫盲,适合系统学习。 vhr:一个前后端分离的人力资源管理系统,采用SpringBoot+Vue开发。这个项目的权限管理模块已经开发完成,其他模块还在开发当中。可以管理角色和资源的关系,管理用户和角色的关系。 cat:作为服务端项目基础组件,cat提供了 Java, C/C++, Node.js, Python, Go 等多语言客户端,已经在美团点评的基础架构中间件框架(MVC框架,RPC框架,数据库框架,缓存框架等,消息队列,配置系统等)深度集成,为美团点评各业务线提供系统丰富的性能指标、健康状况、实时告警等。 jeecg-boot:一款基于代码生成器的JAVA快速开发平台!全新架构前后端分离:SpringBoot 2.x,Ant Design&Vue,Mybatis,Shiro,JWT。强大的代码生成器让前后端代码一键生成,无需写任何代码,绝对是全栈开发的福音!! interviews:软件工程技术面试个人指南。可以这里找到针对很多面试问题的视频解决方案以及详细说明。 p3c:是阿里巴巴p3c项目组进行研发。根据《阿里巴巴Java开发规范》转化而成的自动化插件,并且实现了部分自动编程。 SpringAll:包括了Spring Boot,Spring Boot&Shiro,Spring Cloud,Spring Boot&Spring Security&Spring Security OAuth2等系列教程。toBeTopJavaer:Java工程师成神之路。总结的很好,直接理解学习就完了。 JavaScript: quasar:Quasar Framework是MIT许可的开源项目。能在记录时间内构建高性能VueJS用户界面 Daily-Interview-Question:前端大厂面试题汇总 next.js:一个基于React的一个服务端渲染简约框架。它使用React语法,可以很好的实现代码的模块化,有利于代码的开发和维护。 javascript-algorithms:这个存储库包含许多流行算法和数据结构的基于JavaScript的示例。每个算法和数据结构都有自己独立的自述文件,包含相关说明和链接,供进一步阅读 baidu-netdisk-downloaderx:一款图形界面的百度网盘不限速下载器,支持Windows,Linux和Mac。重点在不限速! 其他好玩的项目~ ChineseBQB:国内表情包大集合~~ komeiji-satori/Dress:女装大佬项目,一张图你就懂了 chinese-poetry最全的中文诗歌古典文集数据库.包含5.5万首唐诗、26万首宋诗和2.1万首宋词。唐宋两朝近1.4万古诗人, 和两宋时期1千多位词人 thefuck该项目的主要作用是,在terminal 里输错命令之后无需修改,fuck 一下,自动帮你更正命令,既解气又实用。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区

茶什i 2020-01-08 10:37:26 0 浏览量 回答数 0

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这个和之前的MyArray是相同的思想,都是数据结构封装。之前我给你说[]不好实现,原来是我理解偏差,非要设计成函数构造器调用模式就陷入进去了。刚才我想想,其实这个[]不是自己实现的,利用数组才能完成。所以数组是核心,既然js中一切是对象,那么数组也是,可以像函数一样添加别的属性和方法。题目提示用把字符串当做数组用for循环遍历,(但是用for循环不就会用到“.length”属性了吗?)在js以及python等语言中有一个 辅助的for循环 是 for-in循环可以用来便利一个可迭代的对象,比如字符串,数组,列表,元组等数据对象所以便利一个字符串可以使用for-in既然这样你可以用它把一个字符串转化成一个字符数组 var MyString = function(str){ ... var list = []; ... for(var c in str){ ..... list.push(c); ..... } ... ... list.toString = function(){ ... var str = ""; ... for(var p in list){ ..... str = str+p; ..... } ... return str; ... } ... ... list.charAt = function(index){ ... return list[index]; ... } return list; ... }

小旋风柴进 2019-12-02 02:29:59 0 浏览量 回答数 0

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你敢问,我敢答

问问小秘 2020-01-10 17:58:29 1807 浏览量 回答数 2

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史上有哪些程序员实用工具网站?

问问小秘 2020-03-14 23:11:50 4148 浏览量 回答数 2

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居家隔离+一起学习!21天打卡养成习惯,坚持就拿“大礼包”!

莫孤 2020-01-28 22:28:24 31140 浏览量 回答数 140

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问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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《微软开源:如何使用微软公有云Azure上的开源软件》

开源 2019-12-01 21:32:11 13302 浏览量 回答数 0

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开源 2019-12-01 21:29:35 10168 浏览量 回答数 3

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【教程免费下载】深入理解计算机系统(英文版第3版)

玄学酱 2019-12-01 22:08:27 3332 浏览量 回答数 1

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前端向后端传数据,无非就三种(可能会有变体或组合):普通字符串或整数,数组型实体类型, 对象嵌套型 前台向后台传送普通字符串或数字或布尔,就不说了,没什么好讲的 2,. 前台向后端传数组格式或变体的数据。 2.1 像List 或List ,有三种方式,看个人喜欢或公司规范自行选择 2.1.1 第一种方式,前端代码: var systemType= new Array(); systemType.push(0); systemType.push(1); systemType.push(2); $.ajax({ type: "POST", url: "<%=basePath%>/tools/add", dataType: 'json', data: {"title":"python开发", systemType":systemType}, success: function(data){ … }, error: function(res){ … } }); 后端代码: /** * 资料 * @param title(标题) * @param systemType(类型) * @return */ @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.POST) @LoginRequired @CrossOrigin public JSONObject add(@CurrentUser User user, @RequestParam(value = "title", required = true, defaultValue = "") String title, @RequestParam("systemType[]",defaultValue = "[]") List systemType) { //直接获取前台传来的值 ... } 2.1.2 第二种方式,前台通过JSON.stringify转化为字符串,(我主要是用此种方式传这种格式的数据)例如 2.1.3 第三种方式,前台也可以传这种类型的字符串(我偶尔用这样方式,只是不太喜欢数组) //前端构造出了"0,1,2,3" var systemType="0,1,2,3"; 后端这样解析 (@RequestParam(value = "systemType", required = false, defaultValue = "[]")String systemType) //把前台传来的数据('0,1,2')转化为数组 Integer[] sectionItems = StringUtils.split(systemType, ","); 如图示: 2.2 像List<实体类>或List 的数据格式,有三种方式,看个人喜欢或公司规范自行选择 2.2.1 以传list<实体类>为例 java实体类 //部分代码字段 public class ExamErrorQuestion { /** * 学生id号 */ private Integer studentId; /** * 考试表关联id */ private Integer examId; /** * 考试题目id */ private Integer examQuestionId; ............................. } 前端JavaScript构造数据 var examErrorQuestion= new Array(); examErrorQuestion.push({studentId: 2,examId: 1, examQuestionId:1}); examErrorQuestion.push({studentId: 2,examId: 1, examQuestionId:2}); examErrorQuestion.push({studentId: 2,examId: 1, examQuestionId:3}); examErrorQuestion.push({studentId: 4,examId: 1, examQuestionId:1}); examErrorQuestion.push({studentId: 4,examId: 1, examQuestionId:2}); examErrorQuestion.push({studentId: 4,examId: 1, examQuestionId:3}); $.ajax({ type: "POST", url: "<%=basePath%>/exam/mark", data: JSON.stringify(examErrorQuestion),//将js对象序列化成JSON字符串 dataType:"json", contentType : 'application/json;charset=utf-8', //设置请求头信息 success: function(data){ … }, error: function(res){ … } }); 后端Controller的java代码,只写中点解析数据 List<ExamErrorQuestion> eeqItems = JSON.parseArray(questions, ExamErrorQuestion.class); //数据处理业务处理略 其实也可以不用实体类,也可以用Hashmao(看个人意愿,要是公司有代码量要求,可以用上面的解析),没有代码量要求,那就: //解析试卷,没有写实体类,用Hashmap组装数据格式 List paper = JSON.parseArray(tcbi.getPaperList(), HashMap.class); 好多90%都是组装的Hashmap,不喜欢维护那么多类,单重数据结构上看,HashMap是动态的实体类。 最后也可以用spring的原生注解接受: @SuppressWarnings("rawtypes") @RequestMapping(value = "/mark", method = RequestMethod.POST) @LoginRequired @CrossOrigin public JSONObject mark(@CurrentUser User user,...... @RequestBody List<ExamErrorQuestion> examErrorQuestion) { 略。。。 } 3 实体类里有list,嵌套了一层(list纯数字或list对象) 3.1 举个工作中的例子,试卷有几十道题目,教程有十几个章节 前端代码: var questions= new Array(); questions.push({title: "闰年二月多少天",type: 1,anwser:"A"}); //单选题 questions.push({title: "大数据组件有多少",type: 2,anwser:"hadoop,spark,hbase等"}); //问答题 questions.push({title: "传输层有哪些协议",type: 3, anwser:"AB"}); //多选题 。。。。。。。 var paperInfo= {}; paperInfo.name = "大数据考试"; paperInfo.duration= "90分钟";//考试时长 paperInfo.questions= questions; //题目列表 $.ajax({ type: "POST", url: "<%=basePath%>/paper/add", data: JSON.stringify(paperInfo),//将对象序列化成JSON字符串 dataType:"json", contentType : 'application/json;charset=utf-8', //设置请求头信息 success: function(data){ … }, error: function(res){ … } }); 后端接受主要代码: @SuppressWarnings("rawtypes") @RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.POST) @LoginRequired @CrossOrigin public JSONObjectsaveUsers(@RequestBody PaperInfo paperInfo) { List questions= paperInfo.getQuestions(); //执行业务逻辑略。。。。。。 } 不过我用的是分解法传输,主要也是fastjson 就先写整理这么多了,囊括了各个传输数据的格式,开发就是把数据解析来解析去,组装数据(特别是可视化项目) 。 总结下: 前后端交互数据就这三种数据格式 1, 单体的字符串,数字,布尔 2. 数组,list型 3. 实体类,HashMap型(按传输数据格式来说hashmap其实也算是动态实体,因为字段可增可减),组合嵌套型数据格式 如今是json构造数据来回折腾,不兼容 ** 看了此文,前后端交互的数据模型格式解析,也就到头了!!!**

剑曼红尘 2020-04-10 12:16:21 0 浏览量 回答数 0

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jady3356 2019-12-01 22:06:51 2072 浏览量 回答数 1

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